WorkBuddy 积分总不够用？这三个动作超省积分！

省积分不是想办法“白嫖”最强模型，而是让每一次模型调用，都更接近有效交付。

WorkBuddy 的积分真的完全不够用，有没有省积分的技巧？

我收到过一条很典型的粉丝反馈：就做了一个记账任务，2000 积分就用完了。这种体验确实很容易让人怀疑：是不是 Agent 类工具天生就很贵？

粉丝反馈记账任务消耗了2000积分，已标注关键文字

真实反馈：小任务也可能因模型、返工和上下文选择造成高消耗

但我后来发现，最贵的往往不是某一次调用，而是方向没说清、模弋没选对、上下文无限膨胀，最后让 AI 反复重做。

积分到底浪费在哪里？

第一类：模型过配。只是改一句文案、提取几个字段，却直接使用当前高倍率模型。

第二类：方向返工。目标和验收没讲清，AI 连续跑了很久，你才发现它理解的“完成”和你要的完全不一样。

第三类：历史过载。一条对话同时塞进了多个项目、过期限制和无关素材，模型每轮都要重新处理。

第四类：并行滥用。明明一个普通对话就能做完，却调动专家团或多个子 Agent 同时工作。

01

按任务选模型，不要所有事都交给 Auto

WorkBuddy 的右下角可以打开模型列表。Auto 的价值是自动路由，它不等于必然浪费；但当任务很简单、你又对积分敏感时，手动选择当前低倍率模型，成本会更可控。

WorkBuddy右下角模型列表入口，已框选

录屏实操：右下角点击当前模型，即可查看模型列表和消耗倍率

在 2026 年 8 月 9 日的录屏中，DeepSeek-V4-Pro 显示为 0.13x，而其他模型会显示更高倍率。这说明“选哪个模型”本身就会影响消耗。

WorkBuddy录屏中低倍率模型，已标注

倍率、免费活动和可选模型会变化，请以你当前页面为准

我的任务分流方法

日常小任务：改写、总结、分类、格式转换、简单表格处理，优先当前低倍率且能胜任的模型。

高难度任务：多文件开发、长链路研究、复杂分析、重要交付，再根据质量需求升级模型。

关键不是永远选最便宜的，而是选择足以把当前任务一次做对的最低充分模型。太弱导致连续返工，反而可能更贵。

比如，你要把一份会议纪要整理成待办，核心是提取与格式化；如果你要重构一个有几十个文件的网站，核心就变成长上下文理解、代码推理与真实验证。这两种任务本来就不应该默认用同一档配置。

所以不要把“默认用 DeepSeek”又变成新的教条。正确做法是先看当前界面上的倍率、模型特长和活动状态，再结合任务风险选择。普通办公可以优先低倍率，但重要合同、敏感数据、复杂开发和对外发布，仍然要把正确性与人工验收放在前面。

02

复杂任务先用 Plan，简单任务直接做

最浪费积分的场景，不是 AI 做得慢，而是它花了很久做错方向，你又让它整套推翻重来。

比如做一个网站、修改多个文件、设计一套工作流，先点左下角的加号，进入“模式”，再开启 Plan。让它先把目标、范围、限制、交付物和验收方式讲清楚。

WorkBuddy左下角开启Plan模式，已标注

开启后，输入框左下角会显示“计划”状态

可直接复制的 Plan 提示词

先不要直接执行，请先为这个任务制定计划。 请确认： 1. 最终目标是什么； 2. 允许操作和不允许操作的范围； 3. 需要使用哪些文件、工具和数据； 4. 最终应该交付什么； 5. 如何验证完成，以及有哪些风险。 计划给我确认后，再开始执行。

你在执行前就把方案改对，往往比做完以后连续说五次“不是这个意思”更省。

当然，Plan 也不是任务启动仪式。如果你只是让 AI 改一个标题、查一个文件名或转换一种格式，再先花一轮写计划，反而增加了不必要的调用。我的判断标准是：只要这个任务涉及多步、多文件、高风险或成果很难回滚，就先 Plan；否则直接做。

03

管理上下文，不让一条对话无限膨胀

一条会话聊得越长，AI 每次需要处理的历史信息可能越多。而且历史任务、旧限制和当前目标混在一起，也更容易让 AI 抓错重点。

一个阶段完成后，最稳妥的方法是新建任务，把真正需要继承的背景整理成一份短说明。如果不想新开，录屏中的当前版本也可以在输入框输入 /compact，压缩历史上下文后再继续。

WorkBuddy输入compact命令压缩历史对话，已标注

录屏实操：在输入框使用 `/compact`；命令是否可用以当前版本为准

新建任务时，不要把所有历史都复制过去

只保留五件事：当前目标、已确认决策、必须保留的文件、未完成问题和验收标准。这比把几万字聊天记录全部塞进去更容易让 AI 抓到重点。

新任务上下文交接模板

当前目标：我现在要完成什么。 已确认决策：前面已经定下哪些选择，不要重复讨论。 必须使用：哪些文件、数据、风格或规则必须继承。 当前进度：已完成什么，还剩什么。 验收标准：最终如何判断是否完成。

如果原对话中有重要决策，先让 AI 按这个模板生成交接说明，你确认后再开新任务。这样不是粗暴丢掉历史，而是把数万字聊天转化成少量、可审查的有效上下文。

04

专家团很强，但不要用来做小任务

WorkBuddy 的专家团会组织多个专家成员参与任务。对于需要多角度研究、交叉验证或多专业协作的复杂问题，这很有价值；但对于改一句文案、做一个简单表格、记一笔账，就没有必要动用并行专家。

WorkBuddy专家团入口和专家场景，已标注

专家团适合真正需要多角度的复杂任务

WorkBuddy专家团详情中展示多个成员，已标注

录屏可见团队内有多个成员；具体调用数量和积分规则以当前产品为准

我会在三种情况下使用专家团：第一，一个问题需要技术、商业和内容等多种角度；第二，结论影响很大，需要不同专家相互验证；第三，各子任务真的能独立并行。如果只是一个人就能顺手完成的事，用普通对话往往更快、更省、也更容易验收。

这里还要特别注意：录屏能证明专家团中有多个成员，但不能仅凭这个画面就断定每次都会固定调用五个或六个 Agent。真正需要关注的不是一个固定数字，而是“并行会增加调用”这个成本逻辑。

最终 SOP

真正省积分的顺序

1. 先把需求讲清楚； 2. 简单任务直接做，复杂任务先 Plan； 3. 选择能完成当前任务的最低充分模型； 4. 阶段完成后新建任务或压缩上下文； 5. 只在值得并行的任务中使用专家团。

“

只盯着模型单价，却让 AI 反复返工，才是最贵的使用方式。

核验与适用说明

教程截图来自 2026 年 8 月 9 日的 WorkBuddy 真实录屏。模型列表、倍率、免费活动、积分规则和 `/compact` 等功能可能随版本调整，请以你当前客户端界面与官方规则为准。

让每一次调用，都更接近有效交付

子轩学长 · AI时代超级个体

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