如果你正在使用 Cursor 或类似的 AI 编程工具，这篇文章可能会让你大吃一惊！作者发现，大多数用户在使用 Cursor 时，其实浪费了大量的请求额度。通过一个简单的 Python 脚本和规则配置，你可以将原本每月 500 次的请求额度，瞬间暴涨到 12500 次！这篇文章将带你深入了解如何通过一个脚本，将 Cursor 的效率提升 25 倍，让你在编程时更加高效、省钱。如果你也在用 Cursor 或者类似的 AI 编程神器，我敢打赌，你每个月的 AI 调用次数（Request）至少浪费了90%！别不信，这可不是标题党。看完这篇，你就能把被浪费的调用次数全“薅”回来，而这一切只需要一个规则和超简单的Python脚本。一、你的AI请求，正在被无情浪费！事情是这样的。最近饼干哥哥研究 Cursor 的计费模式时，发现了一个惊天大秘密。像 Cursor 这种工具，Pro 套餐通常会给你每月 500 次“快速”请求。听起来很多对吧？但问题来了——如果你只是简单地让它：“嘿，帮我解释下这段代码”“给这个函数加上 a, b, c 的类型注解”“你好”AI 回答完你一句，“嘭” 的一下，你这 1/500 的宝贵机会就没了！这就好比你花钱叫了辆滴滴，结果司机只载你开了10米就让你下车结账，告诉你今天的乘车机会已用完。是不是感觉人直接麻了？我们支付的是一整个“请求会话”的费用，却只享受了一次“单轮回应”的服务。这简直是新时代最大的败家行为！二、逻辑揭秘：为什么一个脚本能省25倍？要薅羊毛，先得懂原理。在AI Agent的世界里，一个 “Request ” (请求) 其实是一个宏观概念。它像一个大容器，底下可以装很多个 “Tool Calls” (工具调用)。可以理解为：Request：你跟AI老板说：“今天把这些活儿干完”。这是一个指令。Tool Calls：AI老板领命后，开始调用手下的各种工具人干活，比如“文件读写工具”、“代码生成工具”、“终端执行工具”等等。每次调用，就是一次 Tool Call。Cursor 规定，一个 Request 最多可以包含 25 次 Tool Calls。我们平时的操作，就是让AI调用一次工具（比如生成代码），然后会话就结束了，白白浪费了后面24次调用的机会。而我的“骚操作”核心就是：利用一个脚本，强行把会话“续上” ！AI 每完成你交代的任务（一次 Tool Call），我就让它立刻运行一个脚本，这个脚本会暂停，并在终端里问你：prompt:。你输入新的指令，AI接收后继续干活（又一次 Tool Call）。如此循环往复，直到你喊“停”，或者25次调用额度被榨干。这样一来，我们就把原本“一次性”的请求，变成了一个可以反复“压榨”的交互式循环 。爽不爽？三、保姆级教程：三步榨干AI调用次数别怕，这个方法配置起来简单到发指，不需要任何复杂的设置，只需要一个 .py 文件和一个规则配置。步骤一：创建“续命”脚本在你的项目根目录下，创建一个名为 userinput.py 的文件，里面只需要一行代码：# userinput.pyuser_input = input(“prompt: “)对，你没看错，就这一行！它的作用就是在终端里打印出 prompt:，然后等待你输入下一条指令。步骤二：新建Cursor“规则”这一步是精髓！我们要告诉 Cursor 的 Agent，什么时候该用上面那个脚本。打开 Cursor，按下 Cmd/Ctrl + K，找到 Rules (规则) 设置，然后新建一个全局规则：把下面的内容粘贴进去：—description:globs:alwaysApply:true—### Task: Interactive Task Loop with User Feedback1.**Checkif`userinput.py`exists**intherootdirectory. *Ifitdoesn’texist,create it with the following content: “`python # userinput.py user_input=input(“prompt:”) “`2. **Main Workflow**: * Perform your assigned tasks. * Run: “`bash python userinput.py “` * The terminal should be opened in the chat window itself. * Read the user’s input. * Based on the input, perform the next set of tasks. * Repeat the process.3. **Exit Condition**: * If the user enters `”stop”`whenprompted,exittheloopandterminatethe process.翻译过来是这样的逻辑：description: 任务：带用户反馈的交互式任务循环globs: – “**/*” # 匹配所有文件，让这个规则全局生效alwaysApply: true# — 主要工作流程 —# 1. 执行你被分配的任务。# 2. 完成后，运行 python userinput.py 脚本。# 3. 终端应该在聊天窗口中打开。# 4. 读取用户的输入。# 5. 根据用户的输入，执行下一轮任务。# 6. 重复这个过程。# — 退出条件 —# 如果用户在提示时输入 “stop”，则退出循环并终止进程。划重点：alwaysApply: true 确保这个规则永远生效。这段规则的核心就是告诉AI：“干完活，别闲着，立刻运行 userinput.py 等我发号施令！”步骤三：进入Agent模式，开始压榨！记住，这个魔法只在 Agent 模式下生效！1. 切换到 Agent 模式。2. 给它下达你的第一个指令，比如：“我在创建一个新的项目”。3. 看好戏！当AI完成任务后，它不会停下，而是在聊天窗口的终端里显示 prompt:。现在，你就可以在 prompt: 后面输入你的下一个指令了，比如：“再加一个 /api/users 的路由”“给刚才的路由添加日志中间件”“把所有代码格式化一下”AI会一直陪你聊下去，直到你输入 stop 或者25次调用用完。一次请求，N倍快乐，就是这么简单！例如我再跑一个多阶段的任务，跑完第一阶段后，就会出现下图终端的prompt:然后我让它跑第三阶段，可以看到下面就继续跑了。完成第三阶梯任务后，它又会来问我下一个任务要干嘛了。你就说，这是不是就能把500次请求，变成500*25=12500次吧~ 重要警告！这个方法 只适用于有固定“请求”次数限制 的服务（如Cursor、Windsurf）。千万不要 在 OpenAI 官方那种按 Token 计费的 API 上用！因为在那里，你用的 Token 越多，花的钱越多，这个循环只会让你花钱更快，达不到省钱的目的！原项目 GitHub 传送门在此：https://github.com/perrypixel/10x-Tool-Calls以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、推荐、转发三连吧，你的支持是我持续创作的动力。本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。