我不再把 AI 支出 和 doomscrolling 当作两个独立的问题（并在 7 天内交付了更多）

Source: Dev.to

The Problem

• 我把 AI 成本当作纯粹的金钱问题。
• 我把 “doomscrolling”（沉迷刷屏）当作纪律问题。
• 两个问题实际上都是 注意力泄漏。

当我的注意力被碎片化时：

• 提示变差 → 重试次数增多 → 上下文膨胀 → 代币消耗激增。

Observations

Focused build days

• 提示更少
• 提示更简洁
• 模型切换更少
• 每个交付特性的成本更低

Scattered days

• 无尽的 “再试一次” 循环
• 巨大的上下文转储
• 随机切换标签页
• 花费更高却交付更少

Approach

1. 在打开编辑器前设定一个大致的代币/成本预算。
2. 不再使用一个巨大的提示，而是把工作拆成多个小的迭代。
3. 如果出现 3 次失败的重试，就暂停并重新撰写简要说明。
4. 在编码窗口期间阻断算法性信息流。
5. 会话进行到一半时快速浏览一次，往往能快速改变行为。
6. 只在必要时使用重度推理；其余情况使用更廉价的方式。
7. 记录已交付的内容、消耗的预算以及明天需要修正的事项。

Tools I Built

• TokenBar – 在菜单栏实时显示代币 + 估算的 API 成本（≈ $5）
• Monk Mode – 在 Mac 上进行层级信息流的干扰阻断（≈ $15）

Results

• 在相同的工作时间内交付更多，同时 AI 运行的花费更少。
• 即时的反馈循环让整个过程更高效。

Takeaway

别把金钱和注意力当作两个独立的仪表盘——它们是同一个系统。
如果你是单独开发，两个都要跟踪。