自从 Claude Sonnet 4.5 上线以来，好评如潮。很多 AI 编程助手都整合了 Claude Sonnet 4.5 模型，比如 GitHub Copilot。

不过 GitHub Copilot Pro 会员每个月只有 300 个 Premium Requests，一个月 30天，平均每天就 10 个请求，对于广大程序员来说，根本不够用，怎么办?

下面我要讲5个小技巧来优化你的 Vibe Coding 流程，让每一次 Premium request都用到点上。

第一个小技巧:控制问题的颗粒度

之前那篇文章中我聊过这个问题，提的问题不要太大也不要太小。太大了超出 Tokens限制反而不好，太小了就是严重的浪费。

大问题拆解成几个模块分别提交。多个小问题可以聚合起来一起提交。

控制好颗粒度很关键，这个需要实战演练，自己把握。

第二个小技巧:让模型先“热身”，别一上来就提终极问题

Claude Sonnet 的上下文理解能力极强，但也意味着它在面对含糊问题时会尝试“猜你的意思”，从而浪费一次 premium 请求。

正确做法是:先用普通模型(如 Claude Instant 或 GPT-3.5)帮你把问题框清楚，比如确定 API 调用的结构、接口参数、上下文依赖，然后再让 Sonnet 出手解决关键逻辑或生成高质量代码。

用轻模型暖场，用重模型收割。

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Vibe Coding 这个词最近很火。

这个词原本的含义是“凭感觉写代码”或“以氛围驱动的编程”。听起来有点抽象，其实背后是一种趋势:让开发过程更自然、更即时、更具创造性。

在 AI 辅助开发兴起的时代，“Vibe Coding”常指:开发者不再精确地计划每个函数和架构，而是与 AI 一起边想边写，让代码流动起来

但随着 A1 越来越智能，尤其是 Claude Sonnet 4.5 的横空出世,“Vibe Coding”更常用的含义变成了:我来指挥 A1写代码，顺便监工。

没错，我现在就是这个状态，

如果项目结构比较规范、需求比较明确的话，基本上不需要我手动编码，只需要提需求就行了，基本上就像个指挥程序员干活的产品经理。

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