WorkBuddy提示“模型资源超出限量”需先通过调试信息识别超限类型：含“timeout”为执行超时，含“context length”为Token超限，含“model resource exhausted”为模型实例耗尽；再分别采用离线分片、语义拆分或切换轻量模型解决。
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WorkBuddy执行任务时提示“模型资源超出限量”，通常不是因为指令写得不对，而是单次请求塞进了太多信息、太长的上下文或太重的计算逻辑，触发了系统对内存、时长或Token总量的硬性限制。这个问题在处理长文档分析、多步骤报表生成、批量文件处理时高频出现，直接重试只会反复报错。
识别超限根源
先确认到底是哪类超限：打开对话右上角「调试信息」→ 查看报错详情里的关键词。【关键区分点】 若含“timeout”“180s”字样，是在线执行超时；若含“context length”“token limit exceeded”，是上下文长度超标；若含“model resource exhausted”，则是当前模型实例并发承载已达上限，需降规格或拆任务。
不要跳过这一步——用错解法会白忙半小时。比如把超时任务当成Token超限去删文字，根本解决不了问题。
按超限类型选择拆分路径
超时类（timeout）必须走离线分片；Token类（context length）优先做语义切分；资源类（model exhausted）则要换轻量模型+分步调度。
方法一：超时任务 → 改为离线分片处理
适用于原始文件过大（如200MB日志CSV）、需逐行扫描或聚合统计的场景。
第一步：启用本地任务缓存并预同步数据结构
进入【设置】→【离线与同步】→ 开启“启用本地任务缓存”→ 点击【立即同步当前任务】，等待提示“同步成功，共缓存1项大数据处理任务”。【不执行这步，后续分片无法复用配置，每次都要重新解析字段】
第二步：用命令行手动切分原始文件
Windows用户在CMD中运行：for /f "tokens=1,2 delims=:" %a in ('findstr /n "^" data_full.csv') do @if %a leq 50000 (echo %b) >> batch_01.csv；macOS/Linux用户运行：split -l 50000 data_full.csv batch_。确保每个子文件≤50,000行或≤5MB。
WorkBuddy 桌宠工厂 —— 给一张角色图、一个 codex.pet 链接、一条 codex-pets.net 下载 URL、或一份现成的精灵表，就能自动创建一只可联动 WorkBuddy 状态的桌面宠物。当用户说"创建桌宠"、"做一只桌宠"、"用这张图做桌宠"、"从 codex.pet 安装桌宠"、"导入 codex 桌宠 XX"、"装一下 codex-pets.net 上的 XX&quo
第三步：将全部batch_*.csv拖入WorkBuddy“本地文件上传区”，系统自动识别为待离线处理批次，不再走在线执行通道。
方法二：Token超限 → 按语义边界手动拆指令
适合“读一份30页PDF，提取所有风险条款，生成合规建议，并做成PPT”这类复合指令。系统不是卡在某一步，而是整条链路Token预估超3500阈值。
方法一：用自然语言显式分段
不要写“请完成A、B、C三件事”，改写为：“第一步：从上传的PDF中提取全部带‘违约’‘赔偿’‘终止’字样的段落，只返回原文，不解释；第二步：对第一步结果逐条标注法律效力等级（高/中/低），依据《民法典》第584条；第三步：用第二步结论生成一页PPT大纲，含标题和三点核心建议。”
方法二：用“/clear”隔开独立子任务
执行完第一步后，立刻输入/clear清空上下文，再发第二步指令。这能确保每轮只计算当前任务所需Token，避免历史记录叠加消耗。很多用户省掉这步，结果三步加起来比不分拆还贵。
方法三：模型资源耗尽 → 切换轻量模型 + 分步执行
当多人共用同一企业账号，或连续发起多个Craft任务时，高端模型（如Kimi-K2-Thinking）实例池可能被占满。此时强行重试只会排队失败。
关闭当前Craft窗口→ 新建Ask模式对话 → 输入：“切换到轻量模型deepseek-V4-Pro执行以下任务：[粘贴原指令]”。【Ask模式本身不扣积分，且默认调用轻量模型，资源争抢概率极低】
若仍需Craft能力（如操作本地文件），则改用自定义模型接入：在【模型设置】→【配置自定义模型】中填入deepseek开放平台的API Key，该模型单价更低、并发更稳，适合高频批处理。
