优化 Token 消耗对于保持 AI 编程助手的高速与准确至关重要。有效管理 Token 可防止上下文膨胀，从而避免延迟增加、指令遗忘和幻觉。建立结构化习惯能确保形成高效的生产反馈循环。从平衡模型起步，仅在必要时扩展规模，并从一开始就利用可复用的技能以保持提示简洁。通过脚本和命令行工具自动化重复任务，并将计算密集型工作委托给子代理。利用高推理会话规划复杂项目，使用低 Token 会话执行。将验证左移，通过早期自动化测试并仅在后期阶段保留昂贵的检查。使用撤销功能纠正偏离的代理，而非堆叠修正提示。在提供上下文时要具体，指引代理到精确的修复位置。通过更新 AGENTS.md 或技能文件迭代规则，而非重复修正。通过设置严格限制并使用事件驱动唤醒而非轮询，避免不受控制的循环。最后，为不同主题启动新会话，确保 AI 仅拥有必要的上下文。