教你薅token：构建agent无关的AI工作流
TL;DR AI工作流的核心是把知识和工具封装成可复用的skill，而非每次手写prompt
目前大家使用AI的最大或者唯一痛点，是什么？可能就是账单了。
无论是Claude、CodeX、Cursor，还是qoder或是mimo、minimax，基础套餐基本都要奔着20刀以上去，这还得省着用，很多时候用以来会很不爽。要想量大管饱，那就会更贵。
而同时，很多平台会有试用装，或是常规的免费模型。比如OpenCode里的deepseek flash长期免费。
我们怎么才能好好的薅一下这些免费模型呢？
我长期在各种不同的项目用Agent，有代码，有个人博客，有笔记知识库，有小说，还有我和AI完的小游戏。用着用着发现一个事：Agent的所有操作，本质上是：读你文档 → 拼prompt → 发给模型 → 按结果改文件。
文档在哪里，智能就在哪里。你自己拼prompt，跟平台帮你拼，其实没差那么多。
所以我后来干脆不再纠结用哪个Agent平台了。文档维护好，哪里有免费token就去哪薅。
Agent到底干了什么
不管哪家Agent，流程都差不多：
1 | 用户说需求 → Agent看项目文档 → 读相关文件 → 拼prompt → 问模型 → 处理返回 → 改文件 → 循环上述流程 |
比如让它帮你修个bug，它：
- 先读你项目里的
AGENTS.md、README.md，知道这项目是啥、目录在哪 - 再找到bug涉及的几个文件，读源码
- 把”项目上下文 + 相关代码 + bug描述 + 修改要求”拼成一个prompt
- 发给大模型
- 把返回的结果写成代码修改
这些步骤，agent硬有差别，能有多大差别？
别误会，这里不是要全盘否定一些公认的好Agent。好的Agent在上下文管理、流程控制、工具集成上确实做得顺手，不然也不会流行。但，“人的智能”，完全可以补上这些差距。
比如上下文管理，Agent能定位到”这个bug涉及用户认证模块，需要读这三个文件”——可前提是它已经看过了你的AGENTS.md。那些文件路径、模块职责、约定俗成的写法，本来就是你自己写进去的。
文档不好的时候，好的agent能有效率更高的方式找到需要的信息。但在文档完备的情况下，agent的差距就微乎其微了。
总之，好的Agent在某些场景下，确实是方便，但是，不值这个价格。省下的那点维护文档、切窗口的时间，换每个月几十上百刀订阅费，性价比太低了。
对我个人来说，维护一份完备的agent指南，性价比高多了。何况，这些指南文档，也完全可以让AI自己写。
文档才是关键
想明白上面那段之后，你还得接受一个反直觉的事实：真正值钱的，不是Agent平台，甚至不是模型，而是你自己的工作流。
大模型谁都能调，Agent平台也大多只是编排层，功能都差不多。但你的项目文档和你对项目流程的管理，是唯一的，里面记着项目结构、设计决策、踩过的坑、你偏好的写法。
同样的文档换个Agent平台，效果基本没差；可文档写得垃圾的话，放哪个平台都救不回来。
我在代码项目里是这么维护的：
- 项目概述文档：技术栈、目录结构、关键模块说明
- 工作流文档：”新增功能怎么走”、”修bug步骤”、”发布流程”
- 规则文档：命名规范、注释要求、踩坑记录
同一个项目目录，用不同的agent打开，效果几乎没区别。
小说创作项目同理。世界观、角色档案、章节大纲、写作规范，这些文档不变，换不同模型产出的风格都能保持一致。文档的样子定了，内容质量就定了。
包括模型这一层，差别也没那么大。deepseek-v4-flash, 足够处理绝大多数问题。
就算你真的要花钱买时间，该投资的也是文档本身，不是挑平台。
薅token实战
工作流搬到文档之后，最大的好处就是：平台随便切。
哪家有免费token用哪家，用完换下一家。
比如这些：
- OpenCode：每天有免费DeepSeek Flash
- Qoder：新用户送一些试用credits，还有免费模型额度
- Codex：试用套装，我其实到现在都还没轮到去薅他，总想着遇到一些复杂场景再去用它的免费额度，免得浪费了。但实际上根本遇不到这种场景。
- Hermes：不定期放出免费模型，有时候能意外捡到好模型，比如前阵子有免费的deepseek flash
- trae: 完全免费，只是要排队，有时候真有些任务觉得免费模型搞不动了，临时去trae跑一下，也完全没问题
除此之外还有不少路子：
- 大模型API的新用户赠金：OpenAI、Anthropic、DeepSeek等，新号通常送几美元。直接调API比走Agent平台更便宜
- 开源模型的免费托管：HuggingFace、Together AI有免费推理额度，小任务完全够用
- 学生优惠：GitHub Student Pack之类的，送一堆平台credits
- 一些社区活动：经常有AI平台送额度
所以这篇要说的结论其实挺简单：Agent只是工具，文档才是核心。 把文档维护好，平台随便换，哪里免费去哪薅。一个月省几十刀，换一顿火锅，不香吗？
至于那些每个月烧几百刀token的重度用户——我只能说，你们的钱花得值，但我的token没花钱，效果也差不多。
原文地址：https://lichuanyang.top/posts/26060/
常见问题
Q: Agent 和 Skill 是什么关系？
Agent 是”干活的人”，Skill 是”教它怎么干活的说明书”。Agent 的底层模型提供了通用推理能力，但它不知道你的项目结构、编码规范、API 设计约束——这些知识需要通过 Skill（结构化指令文档）告诉它。两者的关系可以这样理解：Agent = 通用推理引擎 + 按需加载 Skill。把 Skill 维护好，换不同的 Agent 平台也能保持一致的输出质量。
Q: Token 优化最有效的方法是什么？
不是换更便宜的模型，而是写好文档。一份完备的 AGENTS.md 或 SKILL.md，能让 Agent 精准定位到需要读取的文件，避免每次做任务都全量扫描项目。相比之下，在不完备的文档上折腾模型选择或 prompt 精简，省下的 token 远远小于文档带来的提升。先花时间把文档写清楚，再去薅免费 token，这是效益最高的路径。
Q: 文档维护和 Agent 订阅哪个更值？
文档维护更值。Agent 订阅每月花几十上百美元，本质上是为平台帮你”找文件、拼 prompt”的便利性付费。但如果你的项目文档已经足够完备——技术栈、目录结构、设计决策、编码规范都写清楚了——那么换个免费 Agent 效果几乎没差。文档是你自己的资产，可以跨平台复用；Agent 订阅是消耗品，换了平台就得重新来。
Q: 免费模型真的够用吗？
对绝大多数日常任务够用。作者的经验是 DeepSeek Flash 级别的免费模型就能处理大部分代码修改、文档生成、知识整理等任务。遇到确实搞不动的复杂场景，可以临时切到有免费试用额度的平台（如 Trae、Codex 试用套装）。真正的瓶颈通常不是模型能力，而是你给它的上下文（文档）够不够好。
快速上手步骤
- 理解 Agent 与 Skill 的关系：Agent 是执行引擎（负责调模型、读文件、改代码），Skill 是结构化指令文档（告诉 Agent 你的项目结构、编码规范、操作流程）。文档质量直接决定 Agent 的输出质量，好的文档可以让不同 Agent 平台的产出高度一致。
- 编写项目文档：在项目根目录创建
AGENTS.md，至少包含：项目概述（技术栈、目录结构、关键模块）、工作流说明（新增功能怎么做、修 bug 步骤、发布流程）、规则文档（命名规范、注释要求、踩坑记录）。 - 让 AI 辅助写文档：将 karpathy 的 llm-wiki gist 或已有的项目规范喂给 AI，让它自动生成 AGENTS.md 和各模块的 SKILL 文档，人工审核后放入项目目录。
- 切换平台验证：用不同的免费 Agent 平台（OpenCode、Qoder、Hermes 等）打开同一个项目，执行相同任务（如修 bug、加功能），对比输出质量。如果文档完备，差异应该很小。
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