严肃 AI 工作中的 Token 预算
理解 token 不是成本细节,而是决定 AI 系统边界的第一层约束。
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路线不是按知识点堆砌,而是围绕真实 AI 系统能力展开:先理解约束,再设计上下文,最后搭建评估和迭代机制。
01
先建立预算意识和系统视角,摆脱只会堆 prompt 的阶段。
理解 token 不是成本细节,而是决定 AI 系统边界的第一层约束。
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学习这节课02
学习如何设计上下文、流程和状态,而不是依赖一次性指令。
上下文管理的核心不是堆内容,而是设计信息进入和退出模型的方式。
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学习这节课03
建立真实可用的评估闭环,让系统改进不再靠感觉。
没有评估闭环,AI 产品只是在随机试错。
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学习这节课Next Expansion
学习路线不只包含知识课。跟做技能课会把真实工具配置、运行验证和排错方法做成 checklist,让用户学完之后真的把技能跑通、交付出来。
Delivery · 45-60 分钟
Live让用户不靠猜测,跟着步骤把 OpenClaw 配起来并验证成功。
打开课程Delivery · 50 分钟
Live完成从数据库、Auth 到页面登录状态联动的整条链路。
打开课程Delivery · 55 分钟
Live跑通 Checkout、Webhook、Customer Portal 和站内权限联动。
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