Vibe Coding 时如何尽量节省 token 和时间成本？

成本大头不在"写代码"，而在"来回对齐"：AI 猜错意图 → 生成错误结果 → 用户纠正 → 重新生成。每轮返工都是时间和 token 的双重消耗。清晰的指令能把 N 轮对话压缩到一两轮，节约是超线性的。准确的环境信息（数据库选型、现有代码结构、约束条件）还能让 AI 少做无用功，不用翻遍代码库去猜。但注意三点：

1️⃣ 边际收益递减。context 从零到"够用"收益巨大，再往上堆信息收益趋近于零，还会稀释模型对关键信息的注意力。

2️⃣ 存在最优信息量。如果写清指令的成本已经超过手写代码，就本末倒置了。

3️⃣ 指令清晰 ≠ 指令正确。精确但错误的 context 比模糊的更糟——AI 会更自信地沿错误方向走远。