一、三十个项目压过来我只能想别的办法我的 HomeSense 项目参考了三十多个开源项目。从工作流编排的 Dify到工具注册的 AgentMesh从多 Agent 联邦的 OpenClaw到记忆系统的 MemPalace从手机自动化的 Gkd、UI-TARS到设备接入的 python-miio、ha-xiaomi-home。三十多个项目每一个都有值得我学习的设计模式。但问题来了我怎么可能让 AI 把三十个项目全读一遍一个项目的核心源码随便贴几段给 AI就是几千 Token。三十个项目光是“阅读理解”的成本就够我破产好几轮了。我的中转站额度本来就不稳。GPT-5、Claude Opus 4.7 这些顶级模型能力强但贵得肉疼。我必须想别的办法。二、流水线的核心分层使用 AI我把 AI 分成三层每层干自己最擅长的事层级干什么用什么成本发散层批量生成方案、读三十个项目源码、提取设计模式免费 AITrae/ 便宜 API几乎为零收敛层筛选方案、做取舍、优化架构GPT-5 / Claude Opus 4.7花在刀刃上执行层按文档无脑编码、写测试免费 AI / 便宜 API几乎为零贵的做决策便宜的做执行。三、发散层让免费 AI 去啃那三十个项目我以前尝试过把 AgentMesh 的核心代码贴给 Claude Opus 4.7让它帮我分析工具注册模式。一个文件几千 Token聊几轮就烧掉几万 Token。而我有三十个这样的项目。后来我彻底改了让免费 AI 去干这个粗活。我会把项目地址丢给 Trae让它自己去读 README、翻核心文件、提取设计摘要。提示词是这样的分析这个项目的核心设计模式输出 200 字以内的摘要。只描述模式不要评价。Trae 慢但它不要钱。让它跑半小时回来给我三十段摘要。我扫一眼有用的留下没用的扔掉。同样的方法我让免费 AI 帮我基于这三十个项目的设计模式批量生成 10 个架构方案每个 200 字提取每个项目最有价值的接口定义生成候选方案的优劣对比草稿免费 AI 是我的“外包实习生”——啃三十个项目、出草稿、做体力活。四、收敛层GPT-5 / Claude Opus 4.7 只做一件事——做决定免费 AI 给了我 10 个架构方案。我不会把这 10 个方案全喂给顶级模型。我先自己过滤一遍。10 个方案里3 个明显不靠谱太重、太绕、不适合单人开发直接扔掉。2 个思路雷同合并。最后剩下 3 个候选方案。这时候我才把 GPT-5 请出来这是三个候选架构方案基于我分析的三十个开源项目提炼而成。我的场景是家庭边缘设备单人开发两周内出 MVP。帮我分析优劣推荐一个。GPT-5 只花了几千 Token给了我一张对比表和一个推荐方案。顶级模型不做体力活只做“收敛”——从多个选项中选出最优解。我把这叫做“AI 评审委员会”免费 AI 负责啃三十个项目、提十个方案GPT-5 / Claude Opus 4.7 负责拍板。五、执行层把 Spec 变成代码免费 AI 就够了方案定下来之后我写了一份细到函数级别的 Spec。每个函数都定义好了签名、边界条件和验收标准。这份 Spec 不依赖任何高级推理能力。它只需要“翻译”——把自然语言描述的函数翻译成代码。这时候免费 AI 完全够用。我把 Spec 里的函数定义喂给 DeepSeek它批量生成代码。一个函数一个函数地生成每个函数配独立的测试用例。架构设计是我和顶级模型的事编码翻译是免费 AI 的事。六、这条流水线的成本对比以 HomeSense 的一次架构迭代为例面对三十个参考项目阶段传统做法我的流水线三十个项目分析GPT-5 逐个读源码数万 Token免费 AI 提取摘要0 元方案生成GPT-5 生成 3 个方案~5000 Token免费 AI 生成 10 个方案0 元方案筛选GPT-5 对比分析~3000 Token我过滤 GPT-5 终审~2000 Token代码生成GPT-5 写模块~20000 Token免费 AI 按函数生成0 元传统做法总消耗数万甚至十几万 Token。我的流水线总消耗约 2000 Token只在收敛层。面对三十个项目这个差距是数量级的。七、这套方法的前提你的判断力有人会问“免费 AI 分析三十个项目质量靠谱吗”答案所以需要你过滤。免费 AI 出的是“草稿”不是“成品”。你需要有足够的判断力从三十段摘要里识别出真正有价值的信息从 10 个方案里挑出 3 个靠谱的。AI 流水线的前提是你自己懂架构。如果你不懂免费 AI 给你三十段摘要你看不出哪些是关键信息。GPT-5 给你推荐方案你不知道它推得对不对。工具是放大镜不是替代品。你强它让你更强。八、Token 还没白菜价但三十个项目也压不垮我这条流水线是我面对三十个参考项目时逼出来的发散层用免费 AI 啃三十个项目、批量出方案自己过滤从一堆草稿里挑出有价值的收敛层用 GPT-5 / Claude Opus 4.7 做取舍、定案Spec 文档细到函数级别不依赖高级推理执行层用免费 AI 按 Spec 无脑编码和测试三十个项目不是负担是三十个设计模式的来源。Token 还没白菜价但我的流水线已经能把成本压到最低。这不是抠门是资源受限下的工程智慧。