「架構先決、專案拆細」的做法，如何幫助 Claude 節省 Token？ | 數位時代

「架構先決、專案拆細」如何節省 Claude Token

「架構先決、專案拆細」的策略，有助於減少 Claude 在程式碼維護和專案執行時的 Token 消耗。透過事先確立良好的程式架構，並將專案功能拆解成獨立的小檔案或函式庫，AI 在處理專案時可以更有效率地讀取和分析程式碼，無需載入整個專案，從而大幅節省 Token 數量。

專案分階段與模型策略分配

為了更有效運用 Claude 模型，專案可分為「Planning」和「Execution」兩個階段。在「Planning」階段，使用擅長長程規劃的 Opus 4.5 模型建立清晰的專案藍圖；進入「Execution」階段，則切換回速度快、消耗較低的 Sonnet 4.5 模型來實作程式碼。Debug 階段則採取「給予兩次機會」的策略，先用 Sonnet 4.5 嘗試修正，若兩次失敗則立即切換至 Opus 4.5 模型，問題解決後再切回 Sonnet。

維護程式碼效率

將功能拆分成獨立的小檔案或函式庫，能讓 Claude 在修改特定功能時，只需讀取相關檔案，降低 Token 消耗，並提高 AI 輸出的準確性。這種「架構先決、專案拆細」的做法，有助於提升 AI 的工作效率，降低專案的維護成本，並在配額限制下最大化開發效率。

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