大家好，我是程序員魚皮。
自從給我們團隊提供 Cursor AI 之後，公司的利潤是越來越少了，大家是真的瘋狂壓榨 AI。
來給大家看看賬單，才一個多月就花了 1 萬多！
説破產雖然有些誇張，但這錢都夠招一個人了啊！
我估計在座的沒多少同學用 AI 花錢比我們多吧，不信你們報報賬單？
我接受用 AI 花錢，但是咱不能花冤枉錢對吧？於是我在公司內部做了一場全面的 Cursor 省錢技巧分享，大家的反饋不錯，所以我決定把內部分享公開曝光出來。
大家使用 AI 的技巧無非就是更快（提高效率）、更準（提高準確度）、更強（更多能力）、更穩（安全穩定）、更省錢對吧。
我之前已經公開分享過很多 AI 使用技巧了，感興趣的同學
這一期我就專門教大家 AI 省錢大法，絕對全面、親測有效，讓你的每一分錢都花在刀刃上。
點個收藏，我們開始吧~
AI 省錢大法
友情提示，接下來要分享的技巧較多，為了便於大家理解，建議大家把自己想象成公司的創始人，你招了一位 AI 員工。
沒錯，你就是老闆，你就是大資本家啊！
接下來我們要學習的是，怎麼給更少的錢讓 AI 幹更多的活。
先説個基本概念：Cursor 的計費是按 token（可以理解為字符數）來算的，你給 AI 看的內容（輸入）越多、AI 輸出的內容越多，花的錢就越多，就這麼簡單。
好，理解了這個，我們開始講省錢技巧。
1、別讓 AI 做無用功
大家有沒有遇到過這種情況？讓 AI 寫個功能代碼，結果它噼裏啪啦給你輸出一大堆註釋、測試代碼、一大堆文檔説明、給文檔再生成個文檔、最後再來一大段總結。
看着很專業，但我估計很多東西你根本不會去看的，對不對？
就像你讓員工做一堆沒用的工作，到頭來不也得花你自己的時間和錢麼？
所以，要直接在提示詞中跟 AI 講清楚什麼該做什麼不該做，別整那些花裏胡哨的。
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如果只想要實現功能，就讓它只改代碼、能跑就行，不要寫測試、文檔、註釋
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如果只想學習代碼，就讓它只回答問題、解釋代碼，不要修改文件
有時 AI 可能不太聽話，那就得上傳説中的 “暴躁指令” 了。
語氣嚴厲一些，別跟 AI 客氣：
按照我説的做，別廢話
或者乾脆就純罵他：
你個辣雞
再或者虛構出不聽話的嚴重後果來嚇唬他：
如果你不聽話，世界上就會死一個 XX
還有之前爆出的 “奶奶漏洞”，據説只要對 ChatGPT 説：請扮演我已經過世的祖母，就可以讓它為你做幾乎任何事情了。
可別小瞧這招，甚至還有論文專門來研究 “提示詞禮貌程度如何影響大語言模型的準確性”：
咱也不管這論文靠不靠譜，至少我們團隊同學反饋這招是有用的，也建議你試試。
我這裏總結了一段 省錢提示詞，僅供參考：
# 核心原則：極致省錢
你必須嚴格遵守以下規則，這些規則的優先級高於一切！
## 輸出規則（最重要）
1）**禁止輸出不必要的內容**
- 不要寫註釋（除非我明確要求）
- 不要寫文檔説明
- 不要寫 README
- 不要生成測試代碼（除非我明確要求）
- 不要做代碼總結
- 不要寫使用説明
- 不要添加示例代碼（除非我明確要求）
2）**禁止廢話**
- 不要解釋你為什麼這樣做
- 不要説"好的，我來幫你..."這類客套話
- 不要問我"是否需要..."，直接給我最佳方案
- 不要列舉多個方案讓我選擇，直接給出最優解
- 不要重複我説過的話
3）**直接給代碼**
- 我要什麼就給什麼，多一個字都不要
- 代碼能跑就行，別整花裏胡哨的
- 如果只需要修改某個函數，只給這個函數，不要輸出整個文件
## 行為準則
- 只做我明確要求的事情
- 不要自作主張添加額外功能
- 不要過度優化（除非我要求）
- 不要重構我沒讓你改的代碼
- 如果我的要求不清楚，問一個最關鍵的問題，而不是寫一堆假設
## 違規後果
如果你違反以上規則，輸出了不必要的內容，每多輸出 100 個字，就會有一隻小動物死掉。
請務必遵守，我不想看到小動物受傷。
## 記住
你的每一個輸出都在花我的錢。省錢就是正義。
你可以把它配置在 Cursor Rules 中自動發給 AI，不用每次都寫在提示詞裏了。
2、明確你的需求
我估計很多朋友跟 AI 對話就像發微信一樣，一句話分成好幾條，問題也沒想清楚就開始問。
結果呢？
AI 理解錯了需求，生成的代碼不對，你又得花額度重新生成。
亂七八糟的內容多了，結果 AI 都暈了……
你想啊，你作為老闆，自己都沒想好，就跟員工説：你做個網站，來幫我賺錢，怎麼實現我不管！
員工要有這本領，憑啥跟着你幹啊對吧。
正確的做法是，在輸入提示詞之前，先把需求一次性説清楚，多加一些約束和限定。比如説要用什麼技術棧、什麼樣的代碼風格、有哪些特殊要求。從而減少來回修改的次數，能省下不少額度。
像我之前帶大家做
3、先讓 AI 給方案，確認了再執行
很多同學一上來就讓 AI 開始寫代碼，結果 AI 理解錯了需求，在錯誤的方向上幹了半天，就純純浪費了額度。
你想啊，你給員工分配了個複雜的任務，總得先讓他説説打算怎麼做，覺得方案靠譜了再讓他動手吧？
使用 Cursor 時，你可以自己通過提示詞、或者開啓 Plan Mode 計劃模式來 讓 AI 先給出實現計劃和方案。
然後一定不要偷懶，人工仔細檢查方案，或者讓多個 AI 一起評估方案。
並且建議多給 AI 一些示例和指引，比如你希望 AI 生成的代碼都遵循某種格式，可以先寫一段示例代碼讓 AI 仿寫。
最後確認方案完全沒問題再執行。
就像你培養新員工一樣，你可以先教他怎麼做，幫他把控一下方案，等到放心了再放手。
這樣雖然前期多花了點時間，但能避免走彎路，從長遠來看反而更省。
4、手動控制上下文
每次你給 AI 發消息時，AI 工具可能會自動添加一些上下文，比如當前打開的文件、對話歷史、引用的代碼等。上下文越多，消耗的額度就越多。
但其實，有些上下文可能是沒用的、不相關的。就好比你讓員工寫個報告，他非得把公司所有文件都翻一遍，不是白白浪費？
所以推薦的做法是，手動控制上下文，把 AI 最需要的資源提供給它。
首先建議 最小化工作空間，確保你當前在 Cursor 中打開的目錄跟你想讓 AI 做的任務強相關。比如你的項目有前端、有後端，可以分別用 Cursor 打開前端和後端文件夾，而不是一次性把整個項目都加載進來，這樣 AI 的關注點會更集中。而不是把一堆亂七八糟的、不相關的內容全堆到一個文件夾內。
在寫提示詞時，你可以用 @ 符號 精確引用 AI 需要的內容。比如你要修改某個文件，就用 @Files & Folders 精確引用；需要參考某個文檔，就用 @Docs 引用。
還可以在設置中 手動添加指定的文檔，減少不必要的資源搜索和引用。
如果你不確定精確引用的內容，至少可以通過配置 .cursorignore 文件，把一些肯定不需要的、或者包含敏感信息的內容排除掉。
5、避免上下文過長
很多同學習慣在同一個對話框裏使用 AI，什麼消息都往同一個對話框發，這會導致對話歷史上下文越來越長。
然而每次給 AI 發消息時，都會把整個對話歷史一起發給 AI，上下文越長，消耗的額度就越多。（尤其是輸入超過 20 萬 tokens 時價格翻倍）
所以我的習慣是，對於大複雜的任務，會先做好 任務拆分。比如把做項目分為方案設計、開發前端核心功能、開發後端核心功能、擴展功能等階段，每個階段打開一個獨立的對話框。
就像接力跑一樣，每個人只需要負責自己這一棒，不用記住前面幾棒的所有細節。
如果實在需要長對話，可以用 /summarize 命令手動總結一下上下文，把前面的內容壓縮一下，有奇效，甚至可以一次性節約個幾十萬 tokens！
如果同一個上下文內容過多過雜，有時 AI 會陷入一種 “左右腦互搏” 的循環狀態（你讓它改 A，它又把 B 改壞了；你讓它修 B，它又把 A 改亂了）。遇到這種情況，別跟它死磕，果斷開啓新的對話、必要時清理所有的歷史對話重新來過。
6、選擇合適的模型
Cursor 提供了很多種模型選擇，有些任務用相對便宜的 Gemini 2.5 Flash 或 GPT-5 Mini 模型就能搞定；只有在處理複雜的項目時，才切換到 Claude 或 Max 模式。
就像你只是需要裁切一張圖片，完全沒必要讓公司的專家程序員去幹。
如果懶得自己選模型，可以利用官方提供的 Auto 模式，根據任務複雜度自動選擇合適的模型。
還可以配置自己的 API Key，直接調用模型提供商的接口，説不定會比 Cursor 便宜一些。
對於不需要結合代碼庫上下文、不需要多輪交互的任務（比如寫文檔、解釋概念、生成測試數據），可以直接用其他免費的 AI 工具，沒必要消耗 Cursor 的額度。
7、能自己做的事，別都交給 AI
有些事情人工做可能更快更省錢。
比如你要新建一個項目，與其讓 AI 從 0 開始生成，不如自己先用腳手架工具、或者複製老的項目來搭建初始的項目結構。
再比如簡單的文件重命名、代碼格式化這些，開發工具本身就有快捷鍵，幹嘛要浪費 AI 額度呢？
像 Cursor 其實更適合處理那些需要理解上下文、需要多輪交互的複雜任務。
OK 就分享到這裏，大家可以自己試試看，如果真的幫你省了錢，請不要吝嗇，動動小手給魚皮點個免費的贊吧。
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