OmniTools 7月4日消息，知名开发者 Simon Willison 在与 Claude Code 团队交流后建议，在 AI 编程工作流中应赋予大模型更多自主判断权，而非依赖硬性规则。例如，让模型自行决定何时编写测试代码，往往比预设明确指令效果更好。
为应对模型定价上调并优化 Token 消耗，Jesse Vincent 提出任务分级调度策略：将核心实质性编码交由 Sonnet 处理，机械性修改交由 Haiku 完成，而主循环则保留给高价值任务（如逻辑判断、代码审计与数据合成）。
Willison 已将相关提示词策略集成至 Claude Code 的记忆文件中。实测表明，该方案在保持开发效率的同时，显著降低了高成本模型的 Token 消耗速率。
