设置检查：OpenAI 的 5 条 harness 省钱规则
agent 配置省不省钱：对照 OpenAI 自己用的 5 条规则逐条判过不过，给出文件和要改的那一件事。
715 X 收藏，截至 发帖日期
提示词
通读这个项目的 agent 配置，包括 MCP 设置、skill、插件、hook 和规则文件。对照下面五条逐条评判，结果分开写：
1. 一开始加载了多少工具和 skill，其中哪些在这个项目里从没被调用过
2. 工具输出有没有上限。哪个工具返回过最大的内容，大约多少 token
3. 有没有什么东西会改写或注入已经发送过的上下文，比如每一轮都打上当前时间、会话中途重新读取规则文件，或者动态修改系统提示词
4. 两次启动时工具列表的顺序是否相同
5. 有没有把权限或审批策略写进工具描述里
逐条追查：通过还是不通过、具体的文件或条目，以及要改的那一件事。如果找不到，就说找不到。不要编造。下一步 在项目里贴进你正在用的 agent。
OpenAI 公布了五条规则，他们自己的 agent harness 就靠这些保持便宜：
- 延迟发现：MCP 工具、skill 和插件不会在一开始全部加载。模型只在需要时才看到它们。
- 工具输出默认上限是 10,000 个 token。模型要别的上限得自己申请。
- 模型能看到的一切都只追加。新消息、工具结果和环境更新都接在末尾，从不插回之前的上下文。
- 工具按固定顺序呈现。
- 审批策略这类运行时设置在执行时应用，而不是写进工具定义里。
后三条都让提示词前缀逐字节保持一致，缓存就是靠这个一直命中的。他们把 Codex 和 ChatGPT Work 的高缓存命中率归功于这个设计。
这条提示词哪个 agent 都能用。
分享这条技巧
