想要在TraeWork里把积分用在刀刃上，其实思路不复杂。我自己用下来，感觉最能立竿见影的，还是得先把“怎么花”理清楚。
最容易踩的坑，可能就是模型选得不对。不同模型消耗的积分差别挺大的，有时候只是想让AI帮忙看看日志或者补个注释，结果顺手用了最高配的模型，积分很快就见底了，这确实有点亏。后来我习惯根据任务来挑工具：像是分析日志、写代码注释、检查语法这类轻量活，用GLM-5.2或者glm-4-flash就完全够用，而且它们现在还是免费的；如果是润色文档、做做翻译这种办公场景，豆包系列性价比挺高，因为有折扣；只有遇到跨模块重构或者很复杂的逻辑问题，我才会去用Kimi-K3那些高阶的推理模型。
还有一个特别不起眼但很“吃”积分的地方，是对话上下文。有时候一个任务聊久了，历史记录就变得特别长，每次新提问，这些旧内容都会被重复计算积分。我现在养成的习惯是，一个独立的事情搞定了，就马上开个新会话，别让之前的内容拖累后面的任务。如果有些上下文确实必须留着，可以用压缩功能清理掉那些没用的历史。另外，如果手头有好几个文件要处理，我会把指令合并在一起说，让AI一次性搞定，这比分开问能省下不少重复消耗。
当然，最怕的还是需求没想明白就直接让AI开干，这往往是最大的积分“黑洞”。我现在碰到复杂的需求，会先让AI给两三个技术方案对比一下，选定方向再动手，这样能避免后面因为技术栈选错了而全部重写。大任务我会拆成小步骤，按优先级一步步来，每完成一步就验收一下，这样哪怕中间出问题，也只需要在很小的范围里修改，不用整个推倒重来。如果拿不准，就用Plan模式，让AI先输出个执行计划，我确认了再让它动工。
除此之外，还有一些零散的小细节。比如，有些插件或者Agent不用的时候最好关掉，不然它们一直挂在上下文中，也会偷偷消耗积分。让AI改代码的时候，直接告诉它具体文件路径，省得它扫半天整个项目。像周报、模板这种经常要做的重复事情，我会封装成Skill，免得每次都要贴一大段提示词。最后，能用GitHub Actions这类免费服务做的定时任务，尽量别在Work里花积分去跑。
大概就是这些了，都是一点点试出来的经验，希望对你有用。