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AI 实战复盘：跑通微信小店＋知识库自动交付，单周消耗 18 亿 Token
这篇讲了什么
这是一篇程序员视角的 AI 实战复盘，作者把自己用 AI 的过程分成对话、本地项目、业务服务三个层级，说明 Token 消耗会在哪一层跳台阶。文中用视频剪辑工具排障和销售报告脚本两个案例，讲清为什么必须先调研再动手，落笔处是他帮朋友做的一套下单后自动生成报告的交付系统。
成绩
112亿
累计Token消耗量
600多份
小店售出订单数
18亿
单周Token消耗
这篇帖子解决了什么问题
- 为什么同样在用 AI，Token 消耗量能差出一个量级？
- 把项目放在本地跑，除了消耗更多还改变了什么？
- 为什么说拿到需求就让 AI 写代码是最贵的做法？
- 项目上下文只留在聊天记录里，会在什么时候反噬？
- 判断一个 AI 功能有没有真接进业务，该看哪个信号？
- 哪些环节作者坚持不交给模型，而要保留人工确认？
答案在原帖里。
文中金句
- 「真正把 Token 消耗拉开差距的，不是一次回答多写了几百字，而是 AI 被放在了工作流程的什么位置。」
- 「AI 写得快，方向错了，返工也快。」
- 「我甚至觉得，未来所有 AI 产品，表面上卖的是功能和服务，本质上卖的都是经过业务封装的 Token。」
想看完整的方法？
这里只给了作者的成绩，和这篇帖子真实回答过的问题。真正的答案、完整的操作路径、每一步的细节，都留在了原帖里，因为作者写的方法和踩坑记录，只有完整看一遍才有用。
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