简单来说，核心思路就是给 AI 提供必要的上下文信息，省去那些多余的内容和细节，这样能更有效地使用 Token。
## 一、核心原则：提供「最小必要」的上下文
AI 的 Token 消耗主要是由输入的上下文 Token 和输出的响应 Token 组成，优化的关键就在于只提供 AI 真正需要的信息。
### 1. 精准选择代码，避免全盘提交
– ❌ 错误做法：直接让 AI 「看这个文件」或「优化我的项目」，然后贴上几百行无关的代码，像注释和测试用例等。
– ✅ 正确做法：
– 仅选中「有问题或需要修改的代码块」，比如出错的函数或待优化的逻辑，而不是整个文件。
– 如果需要依赖其他代码，尽量只贴出「最小依赖片段」，如只给函数签名，而不是完整实现。
– 举个例子：假设你要修复登录接口的参数校验逻辑，只需选中与校验相关的10行代码，而不是整个登录控制器文件。
### 2. 主动去掉冗余信息
– 删除注释：AI 很懂代码逻辑，去掉那些多余的中文注释和调试注释（比如 `// 这里是循环` `// TODO 后续优化`）。
– 清理空行和格式化：简化代码格式，去掉多余的空行和不必要的缩进（Cursor 自带格式化功能，可以先整理再提交）。
– 删掉无关代码：包括注释掉的废弃代码、临时调试代码（比如批量删除 `console.log`）、未用到的变量或函数。
### 3. 合并重复提问，避免碎片化
– ❌ 错误做法：分三次提问「优化函数？」「加异常处理？」「简化参数？」—— 这样反复消耗上下文 Token。
– ✅ 正确做法：一次性提问涵盖所有需求，比如：「优化下面的用户查询函数：1. 减少数据库查询次数；2. 增加参数合法性校验；3. 捕获查询异常并返回统一错误格式」。
## 二、提问技巧：明确需求，减少 AI 的「猜测」
提问不清晰会导致 AI 输出冗长的回应，浪费 Token，清楚的需求能让 AI 更快进入正题。
### 1. 结构化提问：指令+范围+约束
– 指令：明确你想要的动作，比如修复、优化、解释或生成。
– 范围：限制作用域，比如「只优化循环逻辑」或「针对手机号校验」。
– 约束：规定输出格式、长度和技术栈限制（例如「输出精简代码，不写注释」「用 ES6 语法，不引入第三方库」）。
– ❌ 模糊提问：「这个代码有问题吗？」
– ✅ 精确提问：「检查下面的手机号正则校验逻辑，修复匹配 177 号段失败的问题，只输出修改后的代码片段，不额外解释」。
### 2. 直接说明背景，减少 AI 的分析成本
– 不要让 AI 自己去分析代码「是什么意思」，直接说明核心背景（场景+问题），例如：「下面是 Vue 3 组件的表单提交函数，点击提交后未触发接口请求（控制台无报错），请排查并修复，只输出修改后的函数」。
### 3. 限定输出格式，避免冗余回应
– 清楚要求「只输出代码」「只给关键步骤」「不写解释」，避免 AI 输出长篇文字说明，例如：「用 Python 实现列表去重函数：1. 保留原顺序；2. 时间复杂度 O(n)，只输出函数代码，无注释无解释」。
## 三、工具特性：充分利用 Cursor 的内置功能省 Token
Cursor 自带「精简上下文」的功能，无需手动修改，能高效节省 Token。
### 1. 使用「Code Lenses」精准定位
– 当鼠标悬停在函数或类上时，会出现「Explain」「Refactor」「Debug」等按钮，点击后自动聚焦该代码块，避免手动选择时误选多余代码。
### 2. 开启「上下文压缩」（Cursor 特有）
– 路径：Settings → Cursor AI → 开启「Context Compression」（上下文压缩）。
– 功能：自动去掉注释、空行和未使用的代码，只保留核心逻辑传给 AI，从而减少 Token 消耗（不会影响本地代码）。
### 3. 用「Inline Chat」进行小范围交互
– 选中少量代码（1-3行），右键选择「Cursor: Inline Chat」，可以在代码旁直接提问。
– 适用场景：语法纠错、简单优化等小修改，这样上下文范围最小，Token 消耗最低。
### 4. 关闭「自动加载依赖」（按需）
– 如果 AI 自动加载了太多无关的依赖（比如未使用的库、其他文件的代码），可以在聊天框输入「只使用当前选中的代码，不加载其他依赖」，手动限制上下文的范围。
## 四、进阶技巧：培养省 Token 的长期习惯
### 1. 分阶段处理大需求
– 在重构大模块（几百行代码）时，避免一次性提交：
– 阶段 1：先贴上「核心问题代码」（20行以内），让 AI 给出精简优化建议。
– 阶段 2：按照思路分模块（先优化查询逻辑，再优化缓存逻辑）逐一提交，避免上下文负担过重。
### 2. 复用上下文，避免重复粘贴代码
– 在同一轮对话中，可以基于之前的代码继续修改，无需重新粘贴代码，只需说「继续优化刚才的函数，增加缓存逻辑」即可（AI 会保留历史上下文）。
– 如果对话过长（历史上下文 Token 累积过多），可以新建对话，只粘贴「必要的历史代码片段」（比如之前修改后的核心函数），而不是全部历史记录。
### 3. 使用「占位符」替代冗余细节
– 当代码中有大量静态数据（配置项、测试数据）时，可以用占位符替代：
– ❌ 贴完整配置：`const config = { appId: ‘123456’, secret: ‘abcdefg’, … }`（几十行）
– ✅ 用占位符：`const config = { /* 应用配置，包含 appId 和 secret */ }`（AI 不需要知道具体值）。
## 五、避坑指南：这些行为最浪费 Token
1. 把「整个项目/文件夹」贴给 AI 让其「全局分析」—— 90% 代码是无关的，Token 消耗直接飙升。
2. 提问时带上大段「需求背景故事」（例如「我昨天在做功能时遇到问题，查了很多资料…」）—— 只需保留「需求+问题+代码」，删去多余内容。
3. 要求 AI 输出「详细文档+完整注释+多种方案」—— 非必要时，直接要求「只给最优方案+精简代码」。
4. 重复提交相同的代码（比如忘记选中，多次粘贴同一文件）—— 提交前预览聊天框「输入上下文」，确保没有冗余再提交。
## 总结
节省 Token 的关键在于「做减法」：**减少输入上下文的冗余，明确输出需求的边界**。建议优先使用「精确选择代码+结构化提问+Cursor 的内置压缩功能」，并养成长期习惯，以提升 Token 的使用效率超过 50%，避免频繁充值。
在特定场景下（如重构、调试、生成代码）可进一步细分：生成代码时用「模板+约束」，调试时仅贴「报错信息+相关代码」，按需优化会更高效。
学习了如何优化 Token 使用，特别是精简代码与提问技巧的部分，确实能提高效率，期待实践中能有效减少冗余信息。
掌握省 Token 的技巧确实很实用，特别是通过提供最小必要的上下文来提升 AI 的响应效率，这样能节省不少时间。
提供最小必要的上下文真的很重要，这样不仅能节省 Token，还能让 AI 更快理解问题，期待以后能更高效地使用这些技巧。
学习了省 Token 的技巧，特别是如何选择必要的代码和提问方式，确实能帮助我更高效地使用 AI，期待今后能灵活运用这些方法。
文章中的提问技巧十分实用，尤其是结构化提问能大幅提升 AI 的响应效率，明白了如何清晰地表达需求，省去了很多不必要的 Token 消耗。
很赞同文章中提到的主动去掉冗余信息，清理注释和无关代码确实能让 AI 更快理解需求，省去不必要的 Token 消耗。