🪙 cursor 省吃俭用终极指南

核心理念：
大事化小，小事化了。
不是所有场景都需要最强大模型，合理拆解任务，小模型也能高效省钱！

🥇 方法一：将复杂场景拆分为简单场景

场景举例：
假设你需要调用大模型 API，效果不理想，想换更强模型？
直接甩给 AI，可能需要高配模型，成本高且不经济。

更优解：

  1. 先找一段代码示例，用小模型测通流程。
  2. 测试通过后再集成到大模型。

优势：

  • 省额度：API 对接难度低，小模型足以胜任，节省 fast 额度。
  • 最佳实践：有示例，AI 输出更规范。
  • 减少冗余：聚焦单一功能，降低无用代码概率。
将复杂场景拆分成简单场景示意图
复杂场景 ➡️ 简单场景，省钱又高效

🥈 方法二：将流程拆分为步骤

做法：
把流程拆成明确的步骤，像写 SOP 一样，给 AI 一条清晰的路。

  • 不需要 AI 自己“脑补”流程。
  • 这时对 AI 的要求变成了“上下文窗口长度”，而不是“智能程度”。

适用模型：
如 4o-mini、4.1 等小模型都能完美胜任。

实战案例：
明确 deepseek 和 downloader 两个 Python 文件的交互逻辑后，cursor 0 就能无误完成整个流程。

将流程拆分成步骤示意图
流程分步，AI 跑得更稳

🥉 方法三：规范 AI 行为

原理：
AI 本质是大型数据集，输入会激活不同参数。
角色扮演提示词能提升输出质量。

操作建议：

  • 在提示词中明确要求 AI “一步一步做”。
  • 激活 AI 的“分步骤执行”参数，输出更结构化。

效果：
模拟思考，显著提升小模型输出质量。

规范 ai 行为示意图
规范行为，输出更优

🎯 总结 & 省钱心法

  • 以上 3 个 tips，欢迎试用！
  • 本质：你做 20% 关键工作，AI 做剩下 80%。
  • 我用的是正版 Pro，每月 500 次 fast 额度，依然够用。
  • 资源限制反而提升了我的 AI 使用能力。

我们塑造工具，工具也在塑造我们。