一位 Reddit 用户分享了一种优化 Claude token 使用量的方法，特别是在使用子代理进行编码任务时。该用户发现子代理通过反复重新读取自身上下文以及为简单任务使用 Opus 等更强大的模型，消耗了大量 token。通过在 CLAUDE.md 文件中实现一个委托部分并创建三个自定义子代理——实现者（implementer）、技师（mechanic）和侦察兵（scout）——该用户在不牺牲质量的情况下实现了三倍的使用量增长。这种方法涉及主 Opus 会话处理决策，并将执行委托给在有限上下文中运行的、成本较低的专用子代理。 AI
影响 为用户提供了一种在多代理 LLM 设置中管理 token 成本和提高效率的实用策略。
排序理由 用户生成的关于优化 LLM 使用的技巧，并非产品发布或官方公告。
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