你讲卫生吗？

Enri,一位腾讯AI产品工程师，
过去半年和大模型打交道，最大收获就两个字：卫生。

不是物理卫生，是交互习惯的卫生。Token 越来越便宜，但你的注意力和决策带宽不会。脏活干多了，模型变傻，脑子也跟着乱。
以下七条实战经验。
一、锁死模型配置
很多工具默认"自适应思考"，实际上它会让Token 消耗失控。正确做法是固定配置：推理档位锁死 high，关掉自适应，思考预算设上限 32K，关掉超长上下文，设定 200K 自动压缩。降智是你没把档位锁死，不是模型变笨。

二、固定内容别动，利用缓存
模型对完全相同的输入前缀有缓存命中机制，重复使用只需十分之一的费用。长期不变的内容（如身份、业务、输出偏好、原则、约束）固定下来，不要每次重新组织语言。临时放本次任务、材料、目标、截止时间。变动的成本远高于你想象。

三、别喂 PPT
PPT、Word 这类复杂格式文件包含大量排版控制信息，喂给模型会消耗 80% 以上的无效 Token。先转成 Markdown 再喂。格式是给人看的，Markdown 是给模型看的。

四、别让会话变垃圾桶
超长会话堆积历史日志和工具调用记录，模型翻旧账，又贵又慢。换任务就开新对话，跑偏了重开重说背景，距上一条超一小时也重开。只有同一任务连续推进且不足一小时，留原对话才划算。

五、让 AI 看一段，别扫一片
用 @ 精准指定文件或函数，不要让 AI 自己扫描整个项目。@文件名引用具体文件，@函数名引用具体函数，选中代码加快捷键上下文天然就是选中部分。改一个验证规则从扫描几十个文件降到几百 Token，差距是几十倍。能 @ 函数不 @ 文件，能 @ 文件不靠扫描。

六、让模型先问
告诉模型"你一次问我一个问题，帮我把思路理清"，等它问完再让它整理成文档，产出的 AI 感会弱很多。或者在布置任务前加一句"你需要我给你什么信息才能完成得更好？"，让模型主动暴露你的盲区。让模型先问，比让模型先猜便宜。

七、把想和干拆开
用顶配模型讨论方案，只出方案不动文件；然后把方案交给便宜模型机械执行代码替换。顶配模型不需要读取整个项目，消耗降低 3-5 倍；便宜模型不思考只管干，Token 极便宜。机械的活交给机器，思考留给最贵的脑子。
这些习惯不是为了省钱。Token 会继续变便宜，但你的思考带宽和注意力不会。AI 太便宜反而容易滥用——一次开十个 Agent，扫整个项目，无限试错无限返工。

你的决策带宽有限。对自己前额叶好点，注意 AI 时代的工作卫生。

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