1:结构化agents/claude 初始提示词. 只应该放置你是谁你在什么环境,本机有什么内容,现在的项目介绍一句话. 2:mcp标准化简略化. 可以配置disable 把不需要的mcp 工具给关闭. 3:skill搭配mcp工具特化如grok/context7/adb/chrome/supabase等 4:重点model基本化 配置示范 codex config.toml （点击了解更多详细信息） claude CLAUDE.md （点击了解更多详细信息） 项目说明使用 github.com GitHub - TokenRollAI/llmdoc: TokenRoll LLMDoc for Coding Agent TokenRoll LLMDoc for Coding Agent 记忆管理使用 github.com GitHub - gaoziman/claude-context-manager: claude-context-manager for claude code claude-context-manager for claude code model setting 使用 high 代替xhigh. todoplan 任务纲要使用 chatgpt 网页的pro对话完成 pro 反代公益站点 一次对话完成一件事情. 避免长上下文. 第一是我打出来的高缓存+高token 对话切费率低. 如果你们看懂了 就知道我说的是什么. llm最爱 代码行数低于1000/1个文件 组织结构化的文件目录. 清晰的顶层目录 每个大目录都应该有claude/agents文档. 从0~1~95%号池自建 自建号池状态页1Etoken=67刀 留下小爱心 冲击lv 3 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
想请问下各位佬，在平时研发工作中有没有什么好用的奇淫技巧提升gpt模型的能力 平衡思考时间与最终输出质量【公司有报销，不需要关心token消耗】 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
有没有什么保级小技巧，各位佬 14 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
有的时候问问题，带有上传的图片，或者某个连接里有图片， 可能会造成浪费这次对话的 上下文数。 因为有时候上传的是自己拍的照，可能有6mb 大小（手机拍照）。 把图片 压缩 小体积，或者用 截图工具 再截图一次，让体积变小之后再上传给ai ，节省上下文。 （有些专业的压缩图片的软件，可以把图片压缩到几十kb） 我以前上传了几张照片，很快ai 就说超过上下文数了。让我重新去开一个问。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
现在 glm 加了验证码 这个 还能用吗 插件来自 GLM一次购买成功技巧，油猴桃脚本 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
openclaw已经火了几个月了，但是最近有点销声匿迹了，是什么原因让你还在坚持用openclaw的，请分享出你的使用技巧或者好用的原因 11 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
最近一段时间有空的时候在研究如何降低openclaw的token消耗 因为基本上如果一天不干什么不和它对话的话，也要吞掉我十几二十刀的gpt5.4额度 于是看了一下平常的请求，发现heartbeat这个操作真耗token啊，动不动一个请求就90k token 这费用还是我给openclaw打了缓存补丁之后，要是没打补丁更是上天 我的heartbeat相关配置之前是这样的，当时就是直接照抄了站内的教程（我记得是两篇巨长的文章） "heartbeat": { "every": "30m", "target": "last", "directPolicy": "allow" }, 然后我发现请求体里面一直在同一个session重复 “Read HEARTBEAT.md …”, 都重复一百多次了！ { "model": "gpt-5.4", "input": [ { "role": "developer", "content": "You are a personal assistant running inside OpenClaw.\n## Tooling\nTool availabili...[42548 chars]" }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": (省略。。。) } ] }, { "type": "message", "role": "assistant", "content": [ { "type": "output_text", "text": "I'll check HEARTBEAT.md for any periodic tasks.", "annotations": [] } ], "status": "completed", "id": "msg_1" }, (省略一堆function call。。。) { "type": "message", "role": "assistant", "content": [ { "type": "output_text", "text": "Memory maintenance was already done today (2026-04-03). The backup notification ...[63 chars]", "annotations": [] } ], "status": "completed", "id": "msg_5" }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[311 chars]" } ] }, "...[159 more items]" ], "tools": [ (省略。。。) ], "reasoning": { "effort": "high", "summary": "auto" }, (省略。。。) "instructions": (省略。。。) } 然后我就把这个问题丢给codex了，让我添加这两个配置： "heartbeat": { "every": "30m", "isolatedSession": true, "lightContext": true, "target": "none", "directPolicy": "allow" }, isolatedSession 写成true的意思是，heartbeat 会在“没有 prior conversation history 的 isolated session”里运行，能明显减少token消耗 如果再启用 lightContext ，那么比如 AGENTS.md 、 USER.md 、 TOOLS.md 、 MEMORY.md 之类的bootstrap文件就不会在heartbeat的时候注入（只有 HEARTBEAT.md 会被注入上下文）。所以如果你的 HEARTBEAT.md 写的很明确，告诉openclaw要读哪个文件要干什么，那就完全可以开启，进一步节省token. 如果 HEARTBEAT.md 写的很模糊，需要openclaw综合你的 AGENTS.md , MEMORY.md 之类的进行综合判断，那可能还是别加了。 "target"改为none，就防止heartbeat的消息和用户消息放的太近 修改后，我的heartbeat请求基本上只有10k左右token了 每次的请求体也明显干净多了 { "model": "gpt-5.4", "input": [ { "role": "developer", "content": "You are a personal assistant running inside OpenClaw.\n## Tooling\nTool availabili...[36009 chars]" }, { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not i...[313 chars]" } ] } ], "tools": [ (省略。。。) ], "reasoning": { "effort": "high", "summary": "auto" }, "instructions": (省略。。。) 这样heartbeat就不会带一堆重复的heartbeat请求了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
主播咸鱼多次顶风作案发布违规内容导致封号，注销无效 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
最近想做点漏洞挖掘、代码审计相关研究，试过不少大模型，但安全护栏太严 基本都是一问就拒绝回复。 昨天看到Anthropic新出的Mythos在开源项目挖洞表现很强，但不对普通用户开放。 所以想问下各位佬： 现在适合安全研究的模型有哪些推荐？我主要是用API 用途是：代码安全审计、CVE 复现分析、Web漏洞挖掘、Payload构造等等 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
各位佬好，L站早有耳闻，今天终于入驻了，之前都是在门外，今天进门了，还请各位佬，指点一下，L站的入门技巧 16 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题