通用方法 · 熟练
八成的时间，它都在等你点头
慢的不是模型，是你走到它面前的那几分钟
一次多步任务的总时长，几乎不由模型决定 —— 它算得越来越快，可你仍然要隔一会儿回来看一眼、批一下、补一句。据 Anthropic 内部使用报告转述，agent 会话的总时长里约八成是它在等人：等人批准、等人澄清、等人接手。这一页把「等」拆成三段分别计价 —— 批准等多久、澄清来回几轮、交接空档多长 —— 然后只改一件事：把需要你的次数减下来、把每次你在场的时长压下去。判据一句话：这件事里，我在场的时间占几成？占不到两成，才说明你真把它交出去了。
方法 · 一图看懂
1
先把「等」分三段计价 — 批准等多久 / 澄清来回几轮 / 交接空档多长，各记一遍再谈优化
2
把要你点头的攒成一批 — 一次看十条，而不是同一天被十条各打断一次
3
澄清在开工前一次问全 — 问题清单先写出来，⛔ 不边做边问
4
批准点后移到不可逆之前 — 可逆的事让它先做完，只在改不了的那一步停下等你
原理 · 为什么有效
总时长其实是两段时间相加：模型在算的时间，和你在场的时间。模型那段已经从几十秒压到几秒，而你在场那段一次就是几分钟 —— 它决定了整件事的量级。所以「让人少出现一次」比「让模型快 20%」值钱得多。这也解释了为什么换更贵的模型往往没感觉：你优化的是分母里小的那一半。反过来，一旦把需要人的次数压下来，同一件事从「一天被叫五次」变成「早上一次性批完」，体感的变化立刻就来。
适用场景
适合：把 agent 用在多步任务上、并且经常被它叫回来的人；一个人同时跑两三条任务、总在切换的人。
不适合：一次问答就结束的用法（没有「等」可谈）；以及本来就该全程盯着的场景（高风险操作、边做边判断的探索）。
⚠️ 前提：你愿意先记一次真实的时间账 —— 凭印象估的「没耽误多少」通常差一倍以上。
自测 · 5 问
我说得出上周最常被打断的是哪一类批准（改文件 / 花钱 / 对外发消息 / 别的）
我的批准是一次一条过的，还是攒成一批一起看的
澄清问题是开工前写的清单，还是边做边冒出来的
我把批准点放在「改不了」之前，还是放在「先做完再说」之后
我算过「我在场的时间」占这件事总时长的多少
怎么上手 · 验证步骤
第一步只做一件事：挑一件最近做过的多步任务，把你参与的时刻按顺序写下来 —— 几点、为什么叫你、你用了多久。不用精确到秒，写「等了 3 分钟」就够。写完你会看到两类东西：一类是「同一件事被叫了三次」（这是次数问题），一类是「一次就要我十分钟」（这是在场时长问题）。两类改法完全不同，⛔ 别混在一起改。第二步再定这一件任务的新规矩：把同类批准攒到固定两个时间点看；把开工前能问清的写成一页问题清单。只改这两条，别的先不动 —— 改多了你分不清是哪条起了作用。
我能不能用一句话说清「这件事里，我到底在哪几步是非出现不可的」？说不清，说明你现在的参与是「被动响应」，还不是「设计过的参与」。