我现在觉得，WorkBuddy 里最贵的四个字可能是：“全部重做。”
模型选错了，重做；需求没说清，重做；聊了几十轮才发现方向歪了，还是重做。一套下来，活没多干多少，积分先完成了自由落体。
所以想把 WorkBuddy 用得省，先别研究怎么薅。把下面这些容易烧分的习惯改掉，效果直接拉满。
01
处理小事，先别急着把 WorkBuddy 搬出来
我现在打开 WorkBuddy 之前，都会先想一下：这件事到底要不要派 Agent 出场？比如“帮我改个标题”“把这句话润色一下”“翻译一句英文”，这种活，我一般不会专门叫 WorkBuddy。
毕竟让 Agent 跑一套流程，只为了改一句话，多少有点像：为了下楼拿快递，叫了一辆货拉拉。
自己 3 分钟左右能干完的，先别叫 WorkBuddy。
等任务开始涉及搜索、读取、分析、整理、输出好几步，再让它上。这种任务一旦交给 WorkBuddy，才有“这钱花得值”的感觉。光这一条，就能少烧不少冤枉积分。
02
Max 一直开着，积分哗啦啦的就扣完了
WorkBuddy 里有个很容易被忽略的东西：Max。它开着以后，会尽量保留更完整的上下文。听起来很香：“太好了，AI 什么都记得。”
但你聊着聊着就会发现，它确实什么都记得。包括上午已经废掉的方案、中午顺口问的闲话、下午那份早就不用的 PDF。然后晚上你只说一句“把第三段改短一点”，它可能还背着前面那一大包历史继续跑。
很像你让同事改一句文案，他先把今天八小时会议纪要重新读了一遍。累不累不知道，积分肯定累。所以日常写文案、整理资料、简单问答时，我一般建议 Max 关着就行。
但 Max 也不是摆设。一个复杂任务已经进行了很多轮，前面确定了大量条件、限制和中间结论，后面的步骤又高度依赖这些信息，这时候如果上下文压缩得太狠，某个关键条件被压没了，后面整条任务就可能开始跑偏。
日常杂活 → 关。
复杂长任务，而且前面的关键条件不能丢 → 开。
如果你自己都说不清“为什么这次必须保留完整上下文”，那大概率就没必要开。Max 更像一个重型模式，平时别背着跑，真遇到硬仗，再把它打开。
03
一个窗口聊到底，最后谁都累
这个坑特别常见。上午“帮我整理会议纪要”，中午“顺便查一下这家公司”，下午“我再传你个 PDF”，晚上“对了，上午那份周报再帮我改改”。一天下来，一个聊天窗口成功进化成了：项目群 + 文件夹 + 备忘录 + 垃圾桶。
问题是，前面那些已经没用的东西，很可能还挂在上下文里。所以我现在基本坚持一个习惯：一个任务，一个对话。活干完，直接新开。
当前任务还没结束，但上下文越来越肥，可以先输入 /compact，把前面的内容压一下。如果已经聊歪了，前面的东西都不想要了，那就输入 /clear，重新来。
50% 左右，正常用。超过 70%，开始留意。奔着 90% 去了，就别恋战了。
该压缩压缩，该换窗口换窗口。聊天记录又不给你发年终奖，真没必要舍不得。
这里凡尔赛一下，因为我平时很注意这类问题，所以没有实例截图可以给到大家，这里就不做展示了。
04
别逮着一个模型往死里用
WorkBuddy 现在模型很多。最省脑子的方式，就是随便挑一个，然后永远不换。这也是最快把积分用出“玄学感”的方式之一。写一段祝福和写几十页的分析报告，显然不是一个量级。
我现在选模型，基本按任务分。普通文案、内容提炼、会议纪要、简单问答，先看 Hy3，这段时间 DeepSeek V4.1 Flash 在 WorkBuddy 还有独家优惠，纯文本、高频、小任务也很适合拿它跑。
到底便宜多少、当前倍率是多少，直接看客户端最靠谱。这些活动变化挺快，今天香，过阵子可能又换人上场。
如果任务开始变复杂，多步研究、逻辑分析、多份资料交叉比对，可以考虑 GLM-5.3 或 Kimi-K2.8-Preview。
然后还有一个最近很值得薅的：Hy4 Preview。它现在属于限时、限量免费。这种免费额度别拿去干“帮我把这句话改得高级一点”，太浪费。
长文档分析、跨文件检索、多份资料整理、复杂推理，这些本来就是积分大户。免费额度优先留给重活。
如果碰到排队，也别跟它死磕。早上十点前后、午休刚结束这类时间段容易挤。不着急就换个时间，着急就切别的模型。薅羊毛可以，别把工作也一起薅停了。
还有个小坑：Hy4 Preview 不适合拿来免费生图、生视频。这类任务可能被转给别的模型处理，该扣的积分还是会扣。
05
有些模型真看不懂你那张图
这个坑特别容易让人上火。你截了一张 Excel 报错图，往 WorkBuddy 一扔：“看看哪里错了。”过了一会儿，模型回你：“请描述一下错误信息。”你看着截图，截图看着你，气氛一度非常融洽。
普通截图、表格照片、图表、产品界面，我更倾向先用 MiniMax M3。如果已经升级到设计稿转代码、根据网页截图排查 UI Bug、GUI 自动化，或者需要看懂界面以后继续操作，再考虑 Kimi-K2.8-Preview。
模型没有这双眼睛，你硬逼它看，最后只会多花一轮积分，再自己把图里的字敲一遍。
现在看不到转其他模型或者调用MCP的过程了，所以会有种错觉，每个模型都可以理解图片，其实并不是这样的。
06
提示词多说几句，能少很多“重来一遍”
很多人为了省 Token，提示词写得跟电报一样：“整理一下。”“优化。”“做个竞品分析。”WorkBuddy 一看：行，那我猜。
然后第一版出来，你说“方向不对”；第二版“再详细一点”；第三版“换成表格”；第四版“算了，全部重做”。恭喜，最贵的四个字终于出现了。
所以我现在只要任务稍微复杂一点，第一轮就尽量把事情讲完整。至少说清楚：我要干什么、你看哪些资料、最后交什么、多长、必须有什么、什么情况下算完成。
请处理这个单次任务。
目标：生成本周工作周报。
输入资料：本周腾讯文档中的会议纪要。
资料范围：周一到周五。
最终交付物：一份 800 字以内的 Markdown 周报。
包含本周完成事项、延期事项及原因、下周计划、需要协调的资源。
不修改原始文档。
如果缺少关键信息，请开始前一次问完。
先展示执行计划，我确认后再运行。
缺什么，一次问完。先给我计划，确认以后再跑。
看着比“帮我写个周报”长多了，但它真正省掉的是后面三四轮返工。很多跑了十分钟才发现方向错了的事故，都能提前拦下来。
这里我分享一个经常用的提示词供大家使用参考：
···
07
大文件直接扔，多少有点肉疼
这个技巧比较隐蔽。平时要给 WorkBuddy 丢本地文件，我现在会多试一步：先输入 /，调出 Markdown Skill，再上传文件。尤其是文件比较大的时候。
这样可以让内容用更适合模型读取的方式处理，减少一部分无效上下文。文件小的时候，可能感觉不明显；文件一大，差别就容易出来。
如果你天天往 WorkBuddy 里塞长会议纪要、资料包、行业报告、一堆文字文档，这招值得试。
它属于那种操作只多两秒，长期下来却可能挺省的设置。
08
Skill 装得太满，WorkBuddy 也得先喘口气
刚开始玩 WorkBuddy，特别容易手痒。这个 Skill 看着有用，装；那个以后可能会用，装；这个虽然不知道干嘛，但名字很厉害，也装。过几天回头一看，十几个、二十几个，非常有成就感。
问题是，很多 Skill 自己都带着说明和调用规则。每次任务开始，这些内容可能一起进上下文。你今天明明只想写个周报，AI 上班第一件事却是：先阅读旁边 18 位同事的岗位说明书。它能不累吗。
只留真正高频的几个 Skill。一周都碰不到一次的，关；哪天需要，再开。那些压根不知道干嘛用的直接卸载就好。
别把 Skill 列表搞成收藏夹。收藏夹塞满了通常没人看，Skill 塞满了，模型倒是真的烧积分在看。
你看我这里就有很多，原因是每次升级后，会自动加载默认的配置，这里就要注意了，记得及时批量清理就好了，点几下完事儿
09
想换模型？先把前面的烂摊子收一收
长任务做到一半，发现当前模型不太给力，换模型很正常。但我一般不会直接切。因为新模型进来以后，也得先搞明白前面做了什么、哪些结论已经确认、哪些方案被否掉、现在还剩什么。
如果上下文已经很长，你直接切模型，相当于项目中途换人以后，给新同事发了一份“三个月群聊记录.zip”，然后说：“你自己看，下午继续。”
所以我一般先输入 /compact，把当前进度、关键结论、剩余任务压缩一下，再换模型。新模型接到的就是一份浓缩版交接文档，舒服很多。
还有一点：结果不满意时，别条件反射点“重新生成”。先找问题。缺资料，就补资料；范围太大，就缩范围；格式不对，就改格式；第三段有问题，就只改第三段。
能局部修，千万别整栋拆。
因为“全部重做”这几个字，真的很容易让前面的积分集体白干。
最后：记住谁最适合干什么活（如果忘了，就翻出来看下）
WorkBuddy 里的模型和优惠变化挺快，今天这个免费，明天那个打折。普通用户真没必要天天背价格表，我现在基本就记下面这套。
简单文案、邮件、内容提炼、会议纪要 → Hy3 / DeepSeek V4.1 Flash
最近纯文本任务比较多，顺手看看 DeepSeek V4.1 Flash 的 WorkBuddy 独家优惠。
长文档、跨文件分析 → Hy4 Preview 有限免就先薅
免费额度有限，优先留给重活。
普通截图、表格、图表 → MiniMax M3
设计稿、UI、复杂视觉 → Kimi-K2.8-Preview
复杂推理、竞品研究 → DeepSeek V4 Pro / Hy4 Preview
代码、Debug → Kimi K2.7-Code
中文正式报告 → GLM-5.3
超长文档、大型项目 → Kimi K3
一个任务一个窗口。长了就 /compact。Max 平时关，重任务再开。Skill 留常用的。复杂任务先 Plan。
做到这些以后，你会发现 WorkBuddy 的积分其实没那么玄学。真正让积分消失得最快的剧情，通常都差不多：需求没说清，先跑一遍；模型选错，再跑一遍；窗口太长，继续背着历史跑。
最后你盯着结果沉默三秒，说：“算了，全部重做。”
然后积分也沉默了。