用 WorkBuddy 一个月，最怕的不是任务做不完，是积分"哗哗"地没。后来我实测梳理出 8 个立刻见效的省积分技巧，配合免费攒积分渠道，现在基本不花钱。

（或点压缩按钮），让 AI 总结历史要点、丢冗余。一轮 15 轮的开发对话，压缩后每轮消耗从 80 积分降到 15。

2. 一次性说清需求（省 40%–70%）

用「背景+目标+约束+格式」四要素。需求越具体，一次给到的结果越接近预期，少来回迭代就少烧积分。

3. 按任务复杂度选模型（省 30%–50%）

简单问答/文本润色用轻量模型；单文件代码用中等算力；多文件项目/深度分析才上高性能。Auto 模式常给简单任务也分配高端模型，建议在设置里把默认模型手动改轻量，需要时再切。

4. 拆分大任务为独立子任务（省 20%–40%）

不相关的子任务并行跑；一个大调研拆成"找名单→对比→成稿"几个独立对话，避免历史累积重复计费。

5. 直接生成文件而非对话框输出（省 30%–50%）

说"请直接生成 index.html 文件"，比让 AI 在对话里贴一大段代码再让你复制，省掉大量输出 token。

"简短回答，不超过 200 字""只列 3 条核心建议""只要结论不要过程"。

7. 批量处理同类任务（省 20%–30%）

别开 5 次对话分别翻译 5 段，一次全贴上去："请翻译以下 5 段英文，保持商务语气"。

8. 提问简洁、去掉客套话（省 10%–20%）

 用 Flask 实现教学系统，无优化约 15 轮 / 8000 积分；优化后约 5 轮 / 2000 积分，省 75%。

（截图位：设置里默认模型改为轻量模型的界面；截图位：/compact 前后单次消耗对比）

 少说、少改、一次到位、及时压缩。省下的积分，就是赚到的。

我用 WorkBuddy 把 AI 积分消耗砍掉 70% 的 8 个实操技巧

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用WorkBuddy一个月实测8个省积分技巧：长对话用/compact压缩省50%-90%，四要素说清需求省40%-70%，按复杂度选模型省30%-50%，拆分任务省20%-40%，直接生成文件省30%-50%，限制输出长度省20%-40%，批量处理省20%-30%，简洁提问省10%-20%。优化后单任务从8000积分降至2000积分，省75%。

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