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## 一、为什么积分会消耗这么快？

从最近的使用记录来看，每条对话平均消耗 **30~125 积分**。吃积分的三大元凶：

### 元凶 1：大上下文拖慢节奏
每次对话都带着完整的历史记录 + 多次文件读写，上下文动辄几千 token。一个问题修 5 轮，不是代码复杂，而是上下文越滚越大。

### 元凶 2：重复修同一个 Bug
同一个问题（如 subpkg-main-data 加载失败）反复出现 5~6 次才彻底解决。每一轮都要重新读文件、定位、修改、提交。

### 元凶 3："大重构"式指令
"请重构 X 页面" 一次性让 AI 处理几百行代码，一旦出错要全部重试。大而全的指令 = 高风险 = 高积分消耗。

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## 二、省积分核心原则

> **把 AI 当架构师和脚本生成器，而不是代码打字员。**

能脚本化的不对话，能自己验证的不发图，能一次性做完的不拆成 5 轮。

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## 三、具体省积分策略（附实操建议）

### 策略 1：用脚本代替对话（最省积分）

**做法**：任何批量操作，先让 AI 写一次性脚本，以后自己跑。

你现在已经积累了几套可用脚本：

| 脚本 | 作用 | 一次写，永久用 |
|------|------|---------------|
| `scripts/check-build.py` | 提交前自动检查编译错误（wxml 引用、组件缺失、分包页面完整性） | ✅ |
| `scripts/check-size.py` | 检查主包/分包体积是否超限 | ✅ |
| `scripts/install-hooks.py` | 一键安装 Git pre-commit hook，自动跑检查 | ✅ |

**省分效果**：写脚本只消耗一次对话（~20 积分），但能用无数次。以后批量改 Token、去 emoji、改命名，先用脚本跑，确认无误后再提交。

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### 策略 2：一任务一轮对话

**做法**：不要把"修复 Bug + 新功能 + 重构"全塞在一个请求里。

| 错误做法 | 正确做法 |
|---------|---------|
| "修一下考试历史页，顺便把搜索页也重构了，还有错题本也优化一下" | 第一轮：只修考试历史页，修完验证。第二轮：再开新对话重构搜索页。 |

**省分效果**：每轮对话上下文干净，出错率低，平均节省 30~50% 积分。

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### 策略 3：先本地验证，再发图

**现在的流程（费积分）**：
1. 你编译 → 报错 → 截图给 AI → AI 读图 → 读文件 → 修 → 提交
2. 你再编译 → 又报错 → 重复以上步骤 3~5 次

**优化后的流程（省积分）**：
1. 你编译 → 报错 → **自己先看控制台的文件路径和行号**
2. 如果是"缺文件、路径错、大小写错、JSON 语法错" → 直接改，不用找 AI
3. 只有逻辑错误（如数据加载不出来）才找 AI，并且**先发文字日志，不发截图**

**省分效果**：每轮少读 3~5 个文件，少发一次图，平均节省 20~40 积分。

> 💡 你已经有了 `check-build.py`，每次提交前跑一遍，能拦截 80% 的编译错误。

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### 策略 4：用工具链，不要"手搓"

| 场景 | 费积分做法 | 省积分做法 |
|------|-----------|-----------|
| 改 10 个文件里的同一个变量名 | 找 AI："请把这 10 个文件里的 X 改成 Y" | 自己用 VS Code 批量替换，或让 AI 写个一次性 sed 脚本 |
| 检查某个函数在多少处被调用 | 找 AI 读文件分析 | 自己用 `grep -rn "函数名"` |
| 确认文件是否存在 | 找 AI 查目录 | 自己看 `ls` 或文件管理器 |

**省分效果**：把"重复劳动"从对话里剥离，减少 50% 以上的请求数。

---

### 策略 5：提交前写 Checklist

建议每次任务完成后，本地先打勾：

```
□ 语法检查通过（node --check / python -m py_compile）
□ check-build.py 通过（无编译错误）
□ 开发者工具编译通过（无红线报错）
□ 模拟器/真机测试通过（功能正常）
```

全部打勾再提交。这样一轮对话 = 一次完整交付，而不是修修补补 5 轮。

**省分效果**：从"提交 → 报错 → 再修 → 再提交"的循环里解放出来，平均每个任务省 1~2 轮对话。

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### 策略 6：小改动直接自己改，AI 只做"不确定的事"

你已经积累了项目的长期记忆（MEMORY.md），对架构、路由规则、分包机制、数据字段都很熟悉。

| 你能自己做的 | 应该找 AI 的 |
|-------------|-------------|
| 改个文字、调个颜色、换个图标 | 设计新的交互流程 |
| 加一个新页面（复制模板改数据） | 架构级重构（如工厂模式提取） |
| 修一个已知的报错（缺文件、路径错） | 排查诡异的运行时 Bug |
| 调整样式 Token | 性能优化、分包体积控制 |

**省分效果**：日常小改动完全脱离对话，只在"需要动脑"时找 AI。

---

## 四、不同场景下的省积分对照表

| 场景 | 以前的消耗 | 优化后的消耗 | 关键动作 |
|------|-----------|-------------|---------|
| UI Token 批量改造 | 5 轮对话（~250 积分） | 1 轮写脚本 + 自己跑（~30 积分） | 把规则写成一次性脚本 |
| 新页面开发 | 3~4 轮（~200 积分） | 1 轮写模板 + 自己复制改（~25 积分） | 让 AI 写模板，自己填数据 |
| Bug 修复 | 截图+读文件+修，3 轮（~150 积分） | 先发文字日志，1 轮（~50 积分） | 不发截图，自己先看日志 |
| 分包/架构调整 | 边做边改，返工 3 次（~300 积分） | 先画架构图确认方案，1 次做完（~80 积分） | 先方案后执行 |
| 日常小改动 | 每次都找 AI（~40 积分） | 自己改（0 积分） | 熟悉的代码自己动 |

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## 五、你已经拥有的"省积分基础设施"

得益于之前的建设，你现在拥有了一套高效的工作流：

1. **工厂模式（quiz-page-factory / exam-page-factory）**：新页面逻辑复用，不用重复写
2. **check-build.py**：提交前自动拦截编译错误
3. **Git pre-commit hook**：每次提交自动跑检查，从源头杜绝低级错误
4. **MEMORY.md**：项目架构、分包规则、数据字段全部记录，减少重复沟通
5. **check-size.py**：新增资源前自动检查体积，避免超限返工

**这意味着**：后续维护的积分消耗应该比前期改造降低 **60~70%**。

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## 六、总结：省积分心法

| 心法 | 实践 |
|------|------|
| **脚本 > 对话** | 批量操作写脚本，一次写作，永久运行 |
| **小步 > 大步** | 一任务一轮对话，上下文越小越不容易出错 |
| **验证 > 提交** | 本地先验证，不要靠"提交后看效果"来排错 |
| **自己 > AI** | 会做的自己做，只在"不确定怎么做"时找 AI |
| **文字 > 截图** | 发文字日志不发图，AI 读文本比读图更快更准 |

---

> 祝你后续迭代顺风顺水，积分越用越省！

每次对话都带着完整的历史记录 + 多次文件读写，上下文动辄几千 token。一个问题修 5 轮，不是代码复杂，而是上下文越滚越大。

最近积分消耗的有点快，怎么办？教你几招省积分小妙招

积分消耗的三大元凶（大上下文、重复修 Bug、大重构指令）
六条具体策略（脚本化、一任务一轮对话、本地先验证、工具链代替手搓、Checklist、小改动自己做）
不同场景的对照表（改造、新页面、Bug 修复、架构调整、日常改动）
核心就一句话：把 AI 当架构师和脚本生成器，能脚本化的不对话，能验证的不发图，能自己做的不找 AI。

职业发展

开发工具

后端

AI对话积分消耗快？三大元凶：大上下文、重复修Bug、大重构指令。省积分核心：用脚本代替对话、一任务一轮、先本地验证、工具链替代手搓、提交前自检、小改动自己改。优化后积分消耗降低60-70%，工作更高效！

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