【墨鱼】怎么增加token的使用量
打工人集思广益利用死循环、多智能体及复杂数学证明对抗 AI 考核。
1. 关键信息
- 背景：面对公司“大炼钢”式 AI KPI 考核，员工被迫寻找各种手段虚增 token 消耗量以维持绩效。
- 核心痛点：如何在高效率完成工作的同时，制造大量“冗余”AI 活动以填补 95% 的额度缺口。
- 风险防范：除了数据安全审计，用户开始担心法务风险（#20）以及过度消耗引发的异常监控（#16）。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
- 自动化套路升级：提议利用 Claude Code 配合定时任务（#23），或爬取 GitHub 项目进行技术交流分析（#26）。
- “降智”循环法：利用 Claude 在长 Session 后期因 Compacting 变笨的特性，诱导其在逻辑陷阱中自旋（#14, #15, #24）。
- 宏大叙事刷量：建议给 AI 布置顶级数学难题（如 Erdős Problems），让其调用 Subagent 用 Lean 证明，宣称“运气好能超越陶哲轩”（#22）。
- 开源贡献挡箭牌：建议为公司依赖的开源项目（如 C++ 的 folly）贡献代码，以此作为消耗大户的合理解释（#21）。
- 社区羡慕：有用户感叹真羡慕发 token 的人（#30）。
4. 争议或不同意见
- 法务与审计担忧：多名用户警示法务风险（#20）以及用量异常可能招致的行政谈话（#16）。
- 实操可行性：有人担忧跨部门代码权限限制了“业务深挖”的操作空间（#28）。
- 价值反思：感叹当客户也变成 Agent，这种“刷量”行为标志着简洁优雅（simple elegance）的终结（#27）。