兄弟们，我用分屏技巧，让 token 消耗速度降低了一倍！

[NeoWalnut]

之前用 CC 和 Codex 的时候，很少执行 /clear, 因为不想重建上下文。但这就会导致 context 滚雪球一样快速变大。经常发现一个需求还没搞完就发现 5 小时限制就用了一半了。

现在我改成了这样：
1. 先 /plan ，实现这个计划之后，这个 session 的 context 已经很长了，尽量少用，除非 plan 出现重大 bug ，一般情况下主要是修修补补了。
2. 开 2-3 个分屏窗口，这几个窗口主要就是用来修修补补，完成就执行 /clear.

这样就能保持一直能看到之前的计划，也能避免 context 暴涨。token 消耗速度真的差不多降低了一倍！

需要的兄弟快试试去。

[YanSeven]

楼主手动发明了 claude 中的 subagent 工具。claude 中可以启动两种 subagent ，一种是集成 primary sessioin 的 fork subagent ，一种是干净的全新的 subagent ，不继承上下文。

楼主可以在有 plan 的那个 session 里面下指令让 claude 自己去开 subagent ，并且最新版 cc 好像是可以切换 subagent 的 TUI 交互视图了。

[BelieverZ]

所以是把 plan 里 task 手动拆分到分屏窗口单独执行么？

[NeoWalnut]

@BelieverZ 不是分拆，plan 里的 task 就在 plan 那个窗口完成。其它分屏窗口主要为了修正 plan 的执行结果

[NeoWalnut]

@YanSeven 这样的 agent 是后台的，不方便看执行进度，切来切去很麻烦

[cdwyd]

我这边多次实践的情况是：同一个项目多个小问题在一个上下文里面反而效果挺好，一方面是已经读取了项目的基础信息，另一方面因为会命中缓存 token 消耗并不会明显增加

[NeoWalnut]

@cdwyd 看问题，如果强相关的是这样的

[maomaoxiao]

plan 之后直接生成 Spec 开新 session 执行就好，为什么还要留着 plan 的窗口？

[CodeCaster]

OP ，我已经做了一个工具了，把你说的每一步都标准化了，且每一步输出都是一个文档，可以开不同的窗口切不同的 Agent 来继续，且命令行操作很方便，你可以试试，我自己一直用了 4 个多月了。如果 OP 觉得好用，可以帮忙点一个 star 。链接：
https://github.com/fitlab-ai/agent-infra