让 AI 先读文档再干活,我的 CodeBuddy 积分少烧了一大半

有回我盯着 AI 改代码看了半天，看着看着发现不对劲。

它接了个任务，没急着写，先满项目找文件。打开一个，扫一眼，关掉，再打开下一个。翻了十几个，最后真正改的就两三个。

它这是在找文档，找项目结构，找上下文。可它自己找得又慢又乱，翻一堆没用的。

那我为什么不直接给它？

后来我试了。同样的任务，一次让它自己翻，一次我先把项目文档喂给它。它自己找的时候又慢又费积分，我给它之后，快得多，也准得多。

同一个小项目，我朋友积分哗哗掉，我这边消耗少了一大半。他以为我用了什么省积分的手段，没有，同一个工具。他就是上来直接让 AI 写。

积分耗在哪了

大部分人以为 AI 编程费积分是因为写代码。不是。

大头是它读代码。它不知道从哪下手，就把你的项目文件翻来覆去地读，打开几十个，最后可能只用到其中三五个。每一轮对话它都在重新理解项目，这些全是积分。

你指令写得再漂亮也没用。问题不在指令，在于它手里没地图，只能瞎摸。

那就把地图给它

说白了，动手之前先把该读的东西喂给它。

我现在项目根目录放一个 AGENTS.md，几十行，写清楚项目结构、每个模块大概干什么、技术栈是什么。它读这几十行，比翻几十个文件快得多也省得多。

顺序很重要

我现在开发新功能，流程是这样：

先跟 AI 来回聊，把需求聊清楚，定稿成一份文档。然后让它基于需求给一份技术方案，也存下来。这两份文档放进项目里。接下来才让它读文档，拆开发步骤，一个一个做。

文档是前置输入，不是事后补的。你写进文档的每一句话，都在阻止它去翻那些本来不需要翻的代码。

还有个技巧，先用 Plan Mode，AI 进去之后只能读文件、搜代码，不能改任何东西，等你看完方案再告诉它如何调整方案，确认了才切到可写模式。这样它理解阶段不会手贱改坏代码，省一轮纠错。

一个更狠的

项目已经很大的话，光读文档也费积分，可以强制 AI 跳过搜索。

有人给 Qoder 写了个 /java 指令，第一行就是“不要搜索项目文件，不要搜索网页，不要搜索记忆”。问一个纯知识性的问题，比如 Java 25 有什么新特性，它就直接凭训练知识回答，不触发文件扫描。快，而且零浪费。

这个思路可以复用：不需要项目上下文的简单问题，明确告诉它别翻代码。

最后

AI 编程的质量问题，多半是它没读到对的文档。积分问题，多半是它读了太多没用的文件。

先把地图给它，再让它上路。这两件事一起解决。

就这样，没什么高深的。