一、背景
不管是Qoder还是Cursor，他的Credits都是很贵的，如果不节省资源点，很快就会用光了。
二、节省技巧
2.1 无关话题新开窗口
避免历史上下文冗余，保持会话简洁，降低 Token 消耗与响应延迟。
2.2 按需选择模型等级
简单任务用 Lite/Efficient，复杂功能用 Auto/Performance，平衡成本与效果。
2.3 优化代码仓库结构
单文件不超 200 行、用强类型语言、加函数注释、配置.qoderignore 排除无用目录，减少无效 Token。
2.4 明确期望行为
告知 AI 无需写测试、运行代码、生成过程说明，减少无效输出与 Token 浪费
AI 默认会倾向于生成「完整且严谨」的结果，包括测试用例、代码运行步骤、开发思路说明等，但这些内容对仅需「核心代码」或「特定功能实现」的用户来说属于无效输出 —— 而模型的输出 Token 成本最高，无效输出会直接导致 Credits 浪费，还可能增加后续修改的沟通成本。
无效输出的常见类型
- 测试代码：如单元测试、集成测试用例（用户仅需业务逻辑代码）；
- 运行相关：如「执行 npm install 安装依赖」「运行 node app.js 启动服务」等操作步骤；
- 过程说明：如「第一步创建文件，第二步编写函数，第三步验证逻辑」的开发流程描述；
- 冗余注释：过度详细的代码注释（如重复变量含义、基础语法说明）。
具体指令示例
- 精准需求：「帮我开发一个用户登录接口（基于 Express），仅输出核心代码（路由、参数验证、数据库查询），无需写测试用例、无需运行步骤说明、注释仅保留关键逻辑说明」；
- 提前配置：在项目的
agents.md或rules文件中添加全局规则：「所有代码生成任务，默认不输出测试代码、不包含运行指令、不写开发过程说明，聚焦功能实现」，避免每次重复指令。
2.5 跑偏立即终止
发现 Agent 偏离目标时及时停止，避免多轮无效交互（可省 90% Token 与时间）。
Qoder Agent 的任务执行是「多轮循环」（Action→Observation→Action→Observation），一旦偏离目标，每多一轮循环都会产生额外的 Token 消耗（输入 + 输出 + 工具调用），且循环次数越多，无效消耗越多。及时终止可直接切断无效循环，避免 Credits 和时间的双重浪费。
「跑偏」的判断标准
- 功能偏离：比如让 AI 开发「用户注册功能」，结果它在优化「登录接口的密码加密逻辑」；
- 操作无效：AI 反复执行无关的工具调用（如读取不需要的文件、修改无关代码）；
- 结果错误：生成的代码与需求完全不符（如需要 Vue 代码，却输出 React 组件）
注意事项
- 不要犹豫「是否再观察一轮」，Agent 一旦偏离目标，后续纠正的成本远高于重新发起；
- 终止后重新指令时，可补充更详细的约束条件，避免再次跑偏。
2.6 用工程化方式回滚
优先使用 Revert/Reject 功能，而非通过对话让 AI 回滚，零 Token 消耗且精准可控。
通过对话让 AI 回滚代码，需要多轮沟通（描述回滚目标、确认回滚范围），每轮对话都会增加上下文长度（消耗输入 Token），且 AI 可能出现理解偏差（如回滚不彻底、误删有效代码）；而 Qoder 提供的 Revert/Reject 是工程化功能，直接操作代码版本或变更记录，无需 AI 参与，零 Token 消耗且精准可靠。
适用场景
- 代码变更不符合预期（如 AI 生成的支付逻辑有漏洞，需要废弃）；
- 误操作确认（如不小心确认了 AI 的错误修改）；
- 需恢复到上一版本（如多次修改后发现最初版本更优）。
