WorkBuddy 省积分实战：6 条纪律把我的出图成本压下来（附出图前自查表）

积分就是成本。对我来说每一分都该花在刀刃上，所以我在 WorkBuddy 上摸索出一套省积分的纪律。

这篇讲我怎么用纪律把出图成本压下来，附一份能直接抄的自查表。

一、输入材料

1. 待出图任务清单：哪几个镜头、哪几个角色，先列清楚。

2. 角色锚定图与视觉圣经文件（没有就先补，别急着出图）。

3. 本地已装的 Python 环境，用来跑零积分的图像处理。

二、WorkBuddy 配置

模式分三档，选错就是白烧：需求明确走 Craft 直接交付；自己没想清楚的两步以上任务先切 Plan 出方案；纯查资料、纯确认走 Ask，不动文件，消耗最低。

模型选择：简单任务切轻量模型，深度报告再上高级模型。

我把下面 6 条纪律全部写进了 AI 的行为准则，让它替我执行——因为人在赶进度的时候一定会想破例。

三、操作步骤：六条纪律

纪律 1，出图前先报数。

写出几张、大概多少积分、有没有更省的替代方案，确认后才动手。有次我准备一次性渲染整集，报完数发现这笔成本够出三集的分镜图，改成分批验证，省下一大笔。

纪律 2，能本地算的绝不调生成工具。

拼版、裁切、压缩、放大分辨率，都能在本地零成本完成。举个例子：出图经常被模型输出成 832×1216，需要放大到 1024×1536。用 Python 的 PIL 库、LANCZOS 重采样，本地几秒跑完，零积分；而为了"顺便让它放大"再去调一次生成，那是实打实的消耗。

判断大图构图也一样，我把图压到 1200 像素左右再看，本地完成，不烧额度。

纪律 3，改稿落新文件，不覆盖旧文件。

我吃过亏：让 AI 直接改原文件，改了又改、来回推翻，最后忘了哪版是对的，只能整批重出。现在的规矩是在原文件旁边落一个新文件，文件名带日期和时间戳，新文件里写清楚改了哪几处、什么时间改的。旧文件留着对照，不删。

代价是文件变多，收益是从来不会"改回去"。

纪律 4，先验证一镜，再批量。

新角色、新服装、新场景，先出一镜确认能连上。我一次梭哈 18 镜的代价，是重出了 11 镜——这笔账我记到现在。

纪律 5，纯查询走轻量模式。

日常问"这个文件在哪""这句话什么意思"，都走最省的方式，积少成多是一笔不小的数。

纪律 6，自动化任务要盯准时性和完整性。

我设过一条定时生成素材的自动化任务。它本身很省，但不抽查的话偶尔会漏内容或跑偏。自动化省的是人力，不是责任。

四、产出物：出图前自查表（可直接抄）

锚定图挂了吗 → 视觉圣经对了吗 → 提示词和文件逐字一致吗 → 费用报了吗 → 有没有本地能替代的环节 → 是批量还是先验证一镜 → 输出到哪个目录

七项全打勾，才允许调生成工具。