这个GPT修改模块能帮你省token还少做无用功

既然有人问起，那就好好介绍一下这个技巧。GPT模型，尤其是GPT 4o，特别喜欢过度设计流程：哈希、锁、收据、状态文件。

迟早有一天，智能体因为某个标记过期就开始重复已经做完的工作，或是因为找不到流程文件就拒绝行动，还把这些都算作进展。结果就是你烧掉了大量token，浪费了时间，什么成果都没有。

这个技巧要求智能体把每个行动分成三类：实现、验证、记账，然后直接跳过第三类。重复工作必须有真正的理由，过期的元数据不算。测试和基准测试仍然是必须的。

结果就是，智能体会直接交付成果，而不是一直在管理自己的流程文件。对我来说，它把使用GPT模型的体验从3分提到了8分。我能交付成果，还省了token。这个技巧是通用的，能在任何工作流里砍掉这类垃圾操作。你只要快速改几处，就能让它更适配你自己的实际工作流。

太好了！你真幸运xD 这是我尝试GPT 4o 5.6以来一直困扰我的痛点，它让本来很强的模型彻底没法用。它会花好几天过度设计，然后修复它自己搞出来的垃圾（还修不好），最后我浪费好几天，一点能用的东西都没有，只能从头再来。

不管我做多少说明和引导，哪怕我删掉它额外加的架构垃圾，它都会变回老样子。这让长时间无人值守的会话变成纯粹的破坏和浪费。

所以我这三天一直在用GPT处理复杂得多的架构这类任务，还有频繁的引导和来自GPT PRO模型的升级请求，算是相当复杂的工作了。现在它表现符合预期，不再做那些“记账”工作了。

至于范围漂移，理想情况是你准备一个MD文件写好详细计划（让Pro模型写，桌面应用就能访问），初始提示里说明它该怎么追踪进度。我用上文说的那个技巧（针对我的使用场景改了一点），配合这套流程（GPT Pro做计划，说明怎么追踪进度，完成标准是什么），效果非常好。我甚至让主codex线程在Luna medium上运行。如果你一直给它加请求，要小心，它会更难跟上要求。