微软伯克利开源AI编程省钱插件

微软研究院联合 UC 伯克利开源了一个插件 TokenEconomizer，给 Claude Code、Codex 等 AI 编程助手省钱。它不改模型也不改智能体，复盘同一仓库的历史会话：记住正确的测试命令、删掉长期不用的工具定义、打断反复失败的死循环。论文在 SWE-Bench 277 个任务上实测，平均成本降了 18.4% 到 30.9%，五组里四组的答对率还涨了。提醒：受控评测数据如此，日常开发能省多少以实际为准。来源：微软研究院、加州大学伯克利分校 arXiv 论文与 GitHub仓库。