很多 WorkBuddy 用户都有这样的困惑：

事实上，积分消耗的核心公式是：

你说的话越多、AI 回复越长，积分消耗就越多

本文结合我几个月的使用经验，总结出 

，同样完成任务，积分消耗可以减少 

 及时压缩上下文（最重要！）

多轮对话后，上下文越来越长，每次请求都会把历史对话一起发给模型，

即使你当前的问题很短，也要为所有历史上下文付费

在对话进行到一半、准备切换话题时，直接发送：

WorkBuddy 会保留关键信息，压缩上下文，大幅减少后续每轮对话的 Token 消耗。

三、技巧二：提问要简洁，避免冗长描述

我想做一个教学系统，就是用 Flask 做后端，然后前端用微信小程序，
数据库用 MySQL，大概有 admin、teacher、student 三种角色，
课程管理的话要有增删改查，作业管理也是类似，
课件管理要支持上传下载……
（篇幅很长，输入 Token 消耗大）


用 Flask + MySQL 实现教学系统，含 admin/teacher/student 三种角色，
功能：课程管理、作业管理、课件管理。请给出完整代码框架。


请用不超过 200 字回答：
如何使用 gradient accumulation 解决 CUDA OOM？


输出 Token 的消耗通常比输入 Token 

（尤其是高级模型），控制输出长度是省积分最直接的方式。

五、技巧四：避免无意义的反复对话

用户：帮我写一个 Flask 的登录接口
AI：（生成了 50 行代码 + 详细解释）
用户：太复杂了，简化一下
AI：（重新生成）
用户：再加一个权限校验
AI：（再次重新生成）


三次对话，每次都要重新处理上下文，

请用 Flask 实现登录接口，要求：
1. 包含权限校验装饰器
2. 代码简洁，核心功能为主
3. 无需详细解释，注释即可


六、技巧五：合理使用"专家"模式，不要滥用高级模型

WorkBuddy 的"行业专家"功能很强大，但

每次调用专家都会消耗更多积分

核心原则：能用普通对话解决的，就不要召唤专家。

节省比例：约 30%~80%（视专家模型而定）

七、技巧六：批量处理任务，减少对话轮次

把多个相关任务合并到一次对话中：

请按顺序完成以下任务：
1. 读取 data.csv，分析缺失值
2. 用均值填充缺失值
3. 保存为 data_cleaned.csv
4. 生成数据分布直方图


八、技巧七：善用 WorkBuddy 生成本地文件，减少来回对话

直接要求 AI 生成文件，而不是在对话中逐步输出：

请将对比实验方案直接生成 Word 文档（.docx），
保存到 C:\Users\Administrator\Desktop\experiment.docx，
无需在对话中展示完整内容。


AI 生成文件后，你在本地打开文件查看，

节省比例：约 50%~90%（内容越长效果越明显）

九、技巧八：关注积分余额，优先完成高价值任务

在 WorkBuddy 客户端查看积分余额： 

客户端 → 个人中心 → 用量/积分

额外技巧：签到积分 + 写文章赚积分

熟练掌握省积分技巧 + 坚持签到 + 写文章赚积分，个人免费版 500 积分也能用很久！

十、综合对比：省积分前后的消耗差异

以"用 Flask 实现教学系统"为例：

十一、总结：省积分的核心原则

本文结合我几个月的使用经验，总结出 8 个实战省积分技巧，同样完成任务，积分消耗可以减少 50%~70%。

WorkBuddy 省积分全攻略：同样完成任务，积分消耗减少 70% 的实战技巧

省积分全攻略：同样完成任务，积分消耗减少 70% 的实战技巧

高效节省WorkBuddy积分：8大技巧助你减少50%~70%消耗。核心方法包括用/compact压缩上下文、提问简洁、控制输出长度、避免反复修改、慎用专家模式、批量处理任务、直接生成文件及每日签到。优化后同样任务积分消耗可降至25%，免费版也能持久使用。

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WorkBuddy 省积分全攻略：同样完成任务，积分消耗减少 70% 的实战技巧

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