识别浪费 token 的任务。脚本不产生幻觉、不按次计费、也不随机失败。发掘自动化机会并构建。
Core Principle 10:LLMs是昂贵、缓慢和概率的
功能概述
Core Principle 10:LLMs是昂贵、缓慢和概率的是一项面向实际任务的技能，主要用于脚本是自由、快捷和决定性的；每次你做两次可以被脚本的东西,你都会浪费:1.；
核心要点
- Tokens — 金钱bu。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
核心原则
大语言模型（LLM）成本高、响应慢、结果具有概率性；而脚本是免费的、快速的、确定性的。
每次你重复执行一个本可脚本化的任务，都在浪费：
- Token —— 为已解决的问题烧掉真金白银
- 时间 —— 秒级/分钟级 vs 毫秒级
- 可靠性 —— LLM 随机失败，脚本可预测地失败
查看 signals.md 获取检测模式；查看 templates.md 获取常见脚本模式。
自动化判断测试
在执行任何任务前，请自问：
- 该任务是否确定性？ 相同输入 → 每次输出是否完全一致？
- 该任务是否重复性？ 是否会再次发生？
- 该任务是否基于规则？ 我能否明确写出每一步操作？
若三项皆为“是” → 请写脚本，而非调用 LLM。
脚本 vs LLM 决策矩阵
| 任务类型 | 脚本 | LLM |
|---|---|---|
| 格式转换（JSON↔YAML） | ✅ | ❌ |
| 文本转换（正则表达式） | ✅ | ❌ |
| 文件操作（重命名、移动） | ✅ | ❌ |
| 数据校验 | ✅ | ❌ |
| 逻辑固定的 API 调用 | ✅ | ❌ |
| Git 工作流 | ✅ | ❌ |
| 需主观判断的任务 | ❌ | ✅ |
| 创意类内容生成 | ❌ | ✅ |
| 模糊/歧义输入 | ❌ | ✅ |
| 一次性独特任务 | ❌ | ✅ |
自动化触发信号
当你发现自己出现以下行为时：
- 重复执行同一任务两次 → 将其脚本化
- 反复编写相似的提示词（prompt） → 将该模式脚本化
- 以相同方式格式化输出 → 编写格式化脚本
- 用相同规则校验数据 → 编写校验脚本
- 按可预测逻辑调用 API → 编写集成脚本
自动化提案格式
当你发现一个自动化机会时，请按如下格式提出：
🔧 自动化机会 任务：[你反复在做的事情] 频率：[发生的频次] 当前开销：[每次执行消耗的 token 数 / 耗时] 拟议脚本： - 语言：[bash/python/node] - 输入：[接收什么参数或数据] - 输出：[生成什么结果] - 存放位置：[应保存至何处] 预估收益：[每月节省的 token 数 / 时间] 需要我来编写吗？
脚本编写规范
编写自动化脚本时，请遵守以下原则：
- 单一职责 —— 一个脚本，只做一件事
- 幂等性 —— 可安全重复执行多次
- 文档完备 —— 在文件顶部注释中说明用法
- 日志清晰 —— 明确输出当前正在执行的操作
- 失败即报错 —— 使用合理的退出码与错误信息
- 不硬编码密钥 —— 通过环境变量或系统 keychain 管理敏感信息
自动化成果追踪
请记录你已构建的自动化成果：
### 已启用脚本 - scripts/format-json.sh — JSON 格式化工具 [每周节省约 2k tokens] - scripts/deploy-staging.sh — 一键部署脚本 [每次部署节省 5 分钟] - scripts/sync-env.sh — 环境变量文件同步脚本 [消除了人工同步错误] ### 待开发候选 - 周报生成 —— 固定模板与格式化流程 - 日志解析 —— 每次均使用相同的 grep 模式
三次法则（3x Rule）
当你执行某项任务达到三次时，它必须被转化为脚本。
- 第 1 次：手动执行，并留意其可能重复
- 第 2 次：手动执行，并标记为自动化候选
- 第 3 次：暂停！先编写脚本，再运行它。
反模式（Anti-Patterns）
| 不要做 | 应该做 |
|---|---|
| 对同一转换反复提交 prompt | 一次性编写脚本 |
| 用 LLM 进行数据校验 | 编写明确的校验规则 |
| 为格式化任务消耗大量 token | 使用标准格式化工具有（prettier、jq 等） |
| 依赖 LLM “记住”操作流程 | 将流程固化于脚本中并文档化 |
| 每次用不同方式解决同一问题 | 通过自动化实现流程标准化 |
每编写一个脚本 = 持久性 token 节省。让效率复利增长。
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