## 结论先行

同一个任务，**"直接开干"和"先出方案、审核通过再执行"，后者的积分消耗大约只有前者的一半到七成。**

差别不在模型，也不在提示词水平——在你按下发送之前，那个关于"让不让他先规划"的选择。

这篇文章只讲一件事：**怎么用 Plan 模式，把积分花在刀刃上。**

---

## 一、先搞清楚：积分到底是怎么烧掉的

WorkBuddy 用积分（Credits）来计量 AI 任务的资源消耗。拆开看，消耗由两个变量决定：

**变量一：模型的 Token 单价。**

高级模型推理能力更强、知识储备更丰富，但输入和输出 Token 的处理单价更高。处理同样数量的 Token，高级模型消耗的积分更多。

**变量二：任务复杂度。**

简短问答消耗很少；而长文档分析、多轮对话、知识库检索这类任务，需要更多推理计算和 Token 处理，消耗会成倍上升。

日常对话一轮，大概几十到几百积分；一次复杂的多步任务，单次几百到两千积分。

这两个变量里，**模型单价是任务难度决定的，你很难压；但任务复杂度，你有相当大的控制权。**

而且控制它的最佳时机，是在动手之前。

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## 二、为什么"直接上手"是最贵的选择

很多人用 AI 工具的默认姿势是：想到什么，输入什么，回车。

这个习惯在聊天场景里没问题，但在 Agent 场景里，它有两个隐形成本：

**成本一：每一轮追问，都是一轮全额消耗。**

对话不是"续接"，是"重放"。你说的每一句、AI 回的每一段，都会作为上下文重新进入模型。轮次越多，单轮要处理的 Token 越多，消耗不是线性的。

一句模糊的"帮我看看这个数据"，往往要来回七八轮才能收敛。而这七八轮里，前面几轮基本是白烧的——因为你没说清楚要什么，AI 只能试探。

**成本二：返工等于双倍消耗。**

复杂任务最怕的不是做不出来，是做出来了但方向错了。

文件建了一堆、代码写了一版、报告生成了但结构不对——这些都要重来。而重来的那一遍，前面的消耗已经沉没了。

**一次返工的成本，通常比多花三十秒想清楚需求要高一个数量级。**

---

## 三、三种模式，用错就是白烧积分

WorkBuddy 有三种工作模式。它们的差别不是"强弱"，而是"职责"——用错场景，省的那点时间远不如烧掉的积分多。

| 模式 | 它做什么 | 什么场景用 | 相对消耗 |
|:----|:----|:----|:----|
| **Ask** | 只回答、只分析，**不碰文件** | 查概念、问定义、要建议、做判断 | 最低 |
| **Plan** | 先给方案和步骤，**你审核通过后才执行** | 多步骤任务、涉及文件改动、需求还不算特别明确 | 中 |
| **Craft** | 直接规划并动手执行 | 需求已经非常明确，可以一遍做对 | 标准 |


把这三条对号入座，你就能省掉至少三类冤枉账：

- **纯查询用了 Craft** → 白白担了执行的开销
- **复杂任务跳过 Plan** → 把方案风险直接变成执行风险，一次返工就全亏回去
- **简单改写用了高级模型** → 用大炮打蚊子，单价差好几倍

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## 四、核心方法：两段式

所谓两段式，就是把"想"和"做"分开，中间插一道你的人工审核。

### ❌ 一段式（默认姿势，最烧积分）

> "帮我分析一下这份销售数据，出一份报告。"

这句话的结果通常是：AI 猜你的口径、猜你要的图表、猜报告给谁看。猜错两轮，你再修正两轮。最后拿到的东西能用，但中间烧掉的积分，够你做好几次了。

### ✅ 两段式（先规划，再执行）

**第一段 · 用 Plan 模式，把需求一次说全：**

> 读取 `sales.csv`，按产品线统计四个季度的营收和同比增长率。
> 输出一份 HTML 报告，包含一张趋势折线图、一张产品线对比表，以及三条结论。
> 图表用红色表示增长、绿色表示下降。报告给管理层看，控制在两屏以内。
> 先别动手，给我你的方案。

注意最后那句——**"先别动手，给我你的方案"**。这是两段式的开关。

**第二段 · 审核方案，确认后切 Craft 执行。**

你会在这一步拿到 AI 的拆解：它打算怎么读数据、按什么口径算、图表怎么画、结论怎么提炼。

这一步的价值在于：**所有容易出错的地方，都在"还没花大钱"的阶段暴露出来了。**

口径不对，你现在说。图表类型不合适，你现在改。结论方向跑偏，你现在拉回来。

等方案对了，再让它一次性执行完。

### 两段式的账

| ​ | 一段式 | 两段式 |
|:----|:----|:----|
| 需求确认 | 靠多轮追问试出来 | 一次说全，Plan 阶段对齐 |
| 出错时机 | 执行完才发现 | 方案阶段就暴露 |
| 返工概率 | 高 | 低 |
| 总轮次 | 多 | 少 |
| 积分消耗 | 基准 | **约为一半到七成** |


（这是经验值，具体比例取决于任务复杂度和你的需求描述质量。任务越复杂、返工越贵，两段式的优势越明显。）

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## 五、让 Plan 更省的四件事

两段式是骨架，这四条是配套。加起来效果才明显。

### 1. 需求一次说清：目标 + 输入 + 输出 + 约束

一个合格的需求描述包含四样东西：

- **目标**：你要什么结果
- **输入**：从哪读数据、什么格式
- **输出**：要什么形式、包含哪些部分
- **约束**：给谁看、什么风格、有什么硬性要求

对比一下：

> ❌ "帮我看看数据"
> ✅ "读取 `sales.csv`，按产品线算季度增长率，输出 HTML 报告，红色表示增长、绿色表示下降"

后一句多打十几个字，省掉的是七八轮对话。**这是本文里投入产出比最高的一条建议。**

### 2. 上传文件，而不是靠对话描述

把需求文档、参考模板、数据文件放进同一个目录，让 AI 直接读。

原因很简单：**用对话描述一大段内容，这段内容要在每一轮里重复处理；而让它读文件，是按需读取的。**

上下文给得越干净，模型跑得越准，轮次越少。

### 3. 纯查询切 Ask

不需要动文件、只是想要个判断或答案的时候，切到 Ask。

实测下来，纯查询场景 Ask 比 Craft 大致能省三分之一到一半（具体因任务而异，建议自己对比几次找到感觉）。

### 4. 重复性工作做成自动化

这是长期的省法。一次性投入几十积分把流程搭好，之后每次运行只花几个积分。

日报、周报、定期数据检查、文件批量整理——凡是你做了第二次的重复劳动，都值得做成自动化。

---

## 六、什么时候该跳过 Plan

Plan 不是万能的。它本身也要消耗积分和一轮时间。

**这几种情况直接上 Craft：**

- 任务足够简单，方案基本只有一种做法（比如"把这个文件夹里的图片统一改成 800px 宽"）
- 你已经明确知道要什么、怎么做（方向在你脑子里，不需要 AI 帮你拆）
- 纯查询类需求（直接切 Ask，连 Craft 都不用）

**判断标准可以简化成一句话：**

> 如果这个任务需要"拆步骤"或者"做取舍"，就用 Plan；
> 如果它只有一条路可走，就直接做。

---

## 七、一句话总结

**AI 烧的不是模型，是你的犹豫。**

需求说清楚、方案先审核、模式用对——这三件事加起来，不花一分额外成本，就能把积分消耗压下来一截。

省下来的积分，够你多跑好几个真正有价值的任务。

---

_本文基于 WorkBuddy 官方文档《积分》中的消耗机制说明，以及个人使用中的观察总结。文中比例数据为经验值，实际消耗受任务复杂度、模型选择、上下文长度等因素影响，请以客户端内实际情况为准。_

同一个任务，"直接开干"和"先出方案、审核通过再执行"，后者的积分消耗大约只有前者的一半到七成。

别急着让 AI 动手：Plan + Craft 两段式，我的积分消耗砍掉了一半

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把需求拆成“先出方案再执行”两步，积分消耗可降到直接开干的一半至七成。核心在于用Plan模式对齐目标、暴露风险，再切Craft执行。配合说清需求、上传文件、纯查询用Ask这三点，能把积分花在刀刃上。任务简单时可直接上Craft，复杂任务务必先规划。

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