作者自制红绿灯提示语,解决Agent刹不住车浪费token的问题
开源「红绿灯」提示语,解决Agent刹不住车浪费token额度的老毛病
作者卡尔的AI沃茨分享了一套不到三百字的进度提示语,在每轮对话结尾用🟢🟡🔴三个emoji标记任务状态,解决Agent不主动宣布完成、不断追加建议导致额度浪费的问题。
作者原创了一套不到三百字的红绿灯提示语,给Agent对话加上明确完成状态,读者可以直接复用来控制额度和任务边界。
原创 AI沃茨 2026-10-13 12:24 浙江
治好了我的进度焦虑症
我给Agent每次对话结尾加了三个emoji,
把额度省下来了,也终于可以不需要被模型暗示把任务无限往下跑了。
现在是凌晨两点,我盯着屏幕上的Claude Code和Codex窗口发呆。本来我是想做一个逆向做一个vibe coding小工具合集,本来是不缺额度的,但是每次对话都刹不住车。
我发现自己已经坐了三个小时。最开始的那个需求,第一个小时就做完了。后面两小时在干嘛呢。在处理 Agent 给我列的优化清单。每改完一批,它又给新的一批。
这个建议虽然也不是新的东西,但是开了多任务的情况下非常非常容易被拉着盲目走。
而且类似这种二选一的选项有的时候还是错的,我是明确知道数据的错误是发生在飞书日报里的,但是更多时候是不清楚的,模型说啥我点啥。咋一看Agent给的建议,每条都挺有道理的。代码确实可以再重构一下,测试确实可以再补几个,文档确实可以再更新一版。于是就顺手说「行,搞吧」。然后它又做完了,又给你列一批新的。
如此反复,一个本来半小时能搞定的需求,不知不觉变成了一个下午。
前两天跟一个朋友吃饭聊到这个,他放下筷子说了一句,Agent推荐下一步做什么,这个功能本身就是认知陷阱,它会让你永远觉得任务没完。
对,就是这个感觉。这个感觉在凌晨3点的时候在我脑子里炸开了。
想要在每个Agent每个AI每个对话都可以自动生效,那就不依靠skill,手搓一个提示语再加一个hook这样我们就可以脱离认知陷阱。Agent是永远不会主动告诉你「做完了」。
我有一段时间就不停在发一句,这个对话时可以归档还是下一步了
我花了一个小时迭代优化出来了不到三百字的提示语。毕竟每次对话生效的话要省额度,还不能增加查看的难度。
## 进度提示语开工第一轮用一行钉住原始需求:目标:A、B、C。此后每轮只对照这份清单干活,清单只在我追加需求时才变。每轮回复最后一行是进度条,三种状态:🟢 还差:B、C|搁置:X —— 原始需求有未达项,任务继续。顺手发现的改进只记进搁置,一行以内,先放着。🟡 原始需求已全部达成。以下可做成下一轮 Plan —— 每项都附了证据。超出项能构成有明确目标和验收标准的后续计划,落盘成 plan/handoff 文件给路径,等我决定是否启动。🔴 原始需求已全部达成,以下仅供存档 —— 每项都附了证据。超出项零散、不构成可执行计划,压成三行以内存档清单,结束。黄灯与红灯的判定:超出项能否串成一个有清晰目标的 Plan?能 → 🟡,不能 → 🔴。转黄/转红之后都停手,等我下指令。我追加需求:更新目标清单,进度条回到 🟢。
这是我用了最初的两态版本之后踩出来的坑。一开始只有绿灯和红灯,红灯下面的「超出范围」区会列一堆东西。
来看一个真实场景。
看到那个红灯了吗,🔴 下面列了三件事:PR 合并等我确认、远端分支未删、生产迁移的后续步骤。
我看完之后当时就懵,这些东西有做过吗?
新开了一个Agent对话查了一圈才告诉我,三件一件都没做。
在只有红灯的世界里,列出来的这些待办,就跟模型输出的千字长文一大堆无关紧要的建议混在一起。我们自己还要离开对话再分一遍,这不就又回到老路上了吗。
所以我加了黄灯。
黄灯就是,你要的活我做完了,但剩下这些模型给的建议能构成一个完整的下一步计划。这个提示语会自动帮你做出一个完整计划,我们可以快速浏览决定要不要启动。
红灯变成了,你要的活我做完了,剩下的零零碎碎,不值得专门开一轮,存个档就行。
来看一个真实的黄灯场景。
老粉应该都知道,GoodCase .ai是我做的一个AI提示语案例库,里面有1700多条案例,我一条条手工打过分,再用 Claude、Codex和DeepSeek三个模型做自动评估来校准,所以我们可以比较准确地测评AI视频生成的质量。
我直接把最后的结论发出来给大家看看,如果要做AI视频质量评估的话可以参考用这三个模型对应的档位。
这个对话的结尾就亮了黄灯。
这个对话没停在一个「超出范围」的清单上,直接帮我写了一份 37 行的后续计划。我可以跟模型那一大堆没啥用的输出完全区分开,就集中在判断下一步要跑还是不要跑就行了。
子代理也一样。我的 Sonnet 子代理跑完一个数据库迁移的验证之后,回复末尾一行绿灯。
以前子代理给我的回复是什么呢,「已完成数据库迁移验证,建议后续可以 1) 优化索引策略 2) 添加回滚测试 3) 更新文档……」
你根本分不清哪些是你要它做的、哪些是它自己额外加的。
现在只看绿灯的最后一行就够了。
这个机制不止写代码能用。
我有一次整理积压的旧会话,让 Agent 把十几个过期对话里的残留事项归类处理。做完之后它亮了黄灯,列了三个需要我拍板的决定,附了一份 63 行的剩余事项解决计划。
写代码、整理会话、配运维,什么类型的任务都是同一套规则,同一行 emoji。
用了两天之后,还是有几个很明显的变化。
心理上的。每个任务开始有「完成的时刻」了。
以前像一条河,你不知道对岸在哪,只能一直往前淌。现在有终点线。绿灯是还在跑,黄灯红灯都是停下来处理一下。你一天跟 Agent 协作十几个任务的时候,这种确定感特重要。
效率上的。黄灯帮你整理「接下来做什么」。
以前得从Agent的一堆建议里自己挑,或者模型说啥我点啥,
现在它直接做了整合和去重,而且因为区分了黄灯和红灯,出来的计划质量比以前好得多。
你想想,现在所有人都在卷怎么让 Agent 更强。
更大的上下文,更多的工具,更长的自主运行时间。
也没解决怎么让它停下来啊。
人类造了汽车,花了几十年才发明安全带。
每一种强大的能力背后,都跟着一个制动装置。
Agent现在一口气做100个小时的任务都不算啥稀奇了,
700多篇数学论文写出来了,把1/3紫外线没观察到的天空也都还原了,
能力在疯涨,
但我们依旧可以把判断的权利留给自己,
装个红绿灯就挺形象的。
@ 作者 / 卡尔
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来源:卡尔的AI沃茨 · 微信公众号 · mp.weixin.qq.com