烧额度的锅，这次模型厂商自己认了。Kimi K3.1 Pro的用户十几分钟烧完5小时额度，Kimi公开道歉、补偿额度，并承诺减少不必要的子Agent调用。Anthropic也在同一时间，用一篇博客和工程师的公开分享把话挑明：额度烧穿，多数时候不是你用得狠，是模型把token花在了你没要求的地方。中国企业家杂志字母AI
三件事都发生在这个10月。Claude Code删掉了超过80%的系统提示词。Anthropic发博客说，一个带技能的单Agent，质量反超一群子Agent，token还省得多。机器之心字母AI
这三件事拼起来，是一份写给开发者的用法更新通知。
子Agent才是额度黑洞
Anthropic测算，多Agent系统的token消耗约是普通对话的15倍。这笔钱不是花在“想”上，是花在“记”上：每个子Agent都要重建身份、规则和工具清单，跑完再压缩成摘要交回去，主Agent得反复读同一份材料。字母AI
Kimi的用户已经替你验证过了：一句“审查项目架构”，模型拉起5个子Agent，十几分钟烧完5小时额度。还有一份token层面的对比：同一任务，K3.1 Pro消耗约144万token，上一代K3只要61万，官方33%的降价被轻松吃掉。中国企业家杂志
结论很直接：绝大多数任务，单Agent、单循环就够。 子Agent只留给全面审查、大规模代码迁移这类值得并行的大任务。小任务硬拆，只多花钱和等待。
提示词是负债，不是资产
这有实锤：Claude Code把系统提示词删掉八成，编程评测表现没有可测量的下降。Claude工程负责人Felix说得更狠——一个好skill的半衰期非常短，有时删掉skill，输出反而更好。机器之心后浪进化星球
道理不难懂：提示词和skill本质上是同一类东西，都是预先写给模型的规则。那些规则是写给旧模型的，现在模型自己会安排，它们就成了噪音，还占着上下文。提示词越长，不代表你越会用AI，可能只是把犹豫写成了流程图。
具体动作：用`/doctor prompt-audit`找出针对旧模型的指令，先删一部分，看模型漏了什么再补回来。留两类就够：目标与边界，以及可执行的验收标准——能跑的检查、通过或不通过的判断、明确的数值目标。让模型自己知道“做没做对”，它才能少问你、少跑偏。机器之心
你的新工作是验收，不是指挥
Felix说自己现在几乎不写代码，大多数时候在做原型设计。Anthropic一个没有Rust经验的小组，靠Claude完成核心API跨语言重构，CPU省40%、延迟降20%，人只负责架构、迁移策略和验证。后浪进化星球极客邦科技InfoQ
人留在手里的就三样：架构、策略、验证。团队用影子流量让新旧实现处理同样的请求、逐项对比输出，确认能替代旧系统才敢切流量。极客邦科技InfoQ
落到日常，就是几个围绕验收的动作。模型汇报完成时，让它展示执行过的命令和输出，别只看结论。机器之心
代码审查先让Claude本身跑一轮，用`/code-review`派一个没看过对话的子Agent专挑毛病——这和“少用子Agent”不冲突，这里的子Agent买的是独立视角，不是并行分工。Claude Code团队里，多数改动都先由Claude至少审查并修正一次，再交人工。没想清楚需求，就先让它连环提问写出需求说明，再照单干活。机器之心
顺带一提，Anthropic刚对认证的Ultra账户取消了5小时用量限制。跑多久，Anthropic不再管了；跑得对不对，彻底归你。新智元
一句话：把“怎么干”还给模型，把“干没干对”攥在自己手里。 这可能是这个10月，开发者最值得更新的一套用法。
