：不换模型、不训练、不改响应格式，在每次提问前自动拼一段"收口"约束，让 AI 想明白就打住

我用 WorkBuddy 干活，最烦两件事：

——你问 A，它哐当扯出一篇论文；

——绕半天不给你结论。本质就是没有"想明白就打住"的约束。

我给这个想法定了五条硬约束，一条都不能破：

不换模型、不训练、不改响应格式、零 key、内置 / 外接模型通用

三、WorkBuddy 配置（全文公开，方便复现）

3.1 两种接入，我为什么选 hook 注入

 事件挂一个脚本，模型收到提问之前，先把约束拼进去。

零 key、不碰任何调用代码、内置模型和外接模型都通用。

，把请求改道。能力更强，但要动网络配置——我这种不写代码的人怕踩坑，只作备选。

3.2 settings.json 里的注册（就这一段）

配一次，之后每次对话自动带上，我再没管过它。

3.3 它到底往里塞了什么（实测输出）

终端跑一次这个 hook，看它究竟注入了什么：

echo '{"prompt":"帮我看看这个","cwd":"'$PWD'"}' | \

python3 ~/.workbuddy/hooks/nobb_converge_hook.py

{"continue": true, "hookSpecificOutput": {"hookEventName": "UserPromptSubmit",

"additionalContext": "（回复要求：想明白就回答——一旦得出结论，直接给出答案，不要反复推演、不要冗长复述思考过程。）"}}

 这就是"不写一行代码给 AI 装闸"的全部秘密——每次提问前，把这 40 来个字拼到你真正的问题前面，模型就带着这个要求去想了。

第一步：想法落成中间层（第一版翻车）

我提的想法很朴素，但第一次 WorkBuddy 把收敛约束

——列了七八条"应该怎么做"。结果 AI 为了逐条满足这些约束，反而更啰嗦：它在回复里认真交代自己"如何遵守了第 3 条、第 5 条"，字数不降反升。

纠偏办法是砍：从"约束内容"改成

——先给结论 / 方案，再展开。约束一短，冗余立刻下去。

约束不是越多越好，是越准越好。

第二步：改成 hook 零 key 注入（过程纠偏）

一开始走的是代理劫持，要改 

。我试了一次就放弃了：对我这种不写代码的人来说，改网络配置踩坑成本太高，而且换模型就得重配。

改成默认 hook 注入之后，配置一次就完事，之后每次对话自动带约束，

不用碰任何调用代码，连"内置模型还是外接模型"都通用

——这正是我那五条硬约束里"零 key、模型通用"两条的落点。

思考量 -33%~-51%、响应最高 -47%、正确率零损伤

这组数说明"收口"是真省 token，不是偷工减料：它没有让 AI 少想，是让它

，别在已经得出答案之后继续复述推演过程。

no-bb 技能包（含 README、两种接入说明），配置一次长期生效

实测数据表（思考量 / 响应下降百分比 + 正确率对照）

 我一开始就写死了"不换模型、不训练、不改响应格式、零 key"，后面所有方案都被这五条筛过——代理劫持就是因为违反"零 key / 不碰配置"被我自己否掉的。

 长约束会让模型把"交代自己遵守了约束"也算进输出里，反而更啰嗦。只约束动作，不约束内容。

 能力更强的方案往往配置更重，对不写代码的人，能长期跑下去的才是好方案。

用开 / 关对照验收，别凭感觉。

 省没省 token 要拿同任务对比说话，同时必须看正确率有没有掉，否则"收口"可能只是变懒。

一句话：不换模型、不训练、不改响应格式，在每次提问前自动拼一段"收口"约束，让 AI 想明白就打住

不写一行代码，给workbuddy 装道"想明白再开口"的闸：思考量直降 33%~51%

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通过hook在每次提问前自动注入40字收敛约束，实现不换模型、不训练、零key的AI收口方案。实测思考量降33%-51%，响应最高降47%，正确率零损伤。配置一次长期生效，内置外接模型通用，附完整复现步骤与实测数据。

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不写一行代码，给workbuddy 装道"想明白再开口"的闸：思考量直降 33%~51%

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