企业官网建设流程全解析

1. 为什么你的 Cline 一开 Act 就烧 Token：Plan 与 Act 的上下文账本

Cline 的 Plan 模式与 Act 模式，本质上是一套提示词工程里的“先想后做”机制。Plan 负责把模糊需求聊成一份可执行计划，Act 负责按计划写代码。听起来很合理，但很多人用着用着就发现：明明只是改一个登录接口，Token 消耗却像开了闸。

问题出在上下文账本上。Plan 模式里你和 AI 来回讨论需求、修正流程图、贴参考文档，这些对话全部留在当前 Task 的上下文里。当你直接点 Act 按钮切过去，Cline 会把这一整段历史连同新指令一起打包发给模型。上下文越长，每次请求的输入 Token 就越多，而 Act 阶段往往要连续发几十次请求，成本自然成倍放大。

我试过在一个中型项目里对比：Plan 阶段聊了 18 轮，上下文约 2.4 万 Token，直接切 Act 后连续 30 次编码请求，光输入侧就烧掉约 72 万 Token。后来改成新建 Task、只把计划文档喂进去，同样的编码任务输入侧降到约 21 万 Token。差距不是一点点。

所以这篇要解决的核心问题是：如何用提示词工程把 Plan 和 Act 拆开，让计划阶段的上下文不污染执行阶段，同时保证 Act 拿到的信息足够准确。适合正在用 Cline 做真实项目、又对 Token 成本敏感的开发者。下面我会给出可复制的提示词模板、Cline 配置片段，并用 TaoToken 统一 Key 通道做一次 Plan→Act 的用量对比验证。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 通道，让 Token 用量可观测

要验证 Token 消耗，前提是你能稳定地看到每次请求的用量。Cline 本身会显示单次任务的 Token 统计，但如果你同时用多个模型、多个 Key，账目就会乱。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 API 通道，把模型调用收敛到一个 Base URL 和一把 Key 上，方便你在 Cline 里做对照实验。

TaoToken 是一个面向开发者的模型 API 聚合服务，官网是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 入口是 https://taotoken.net/api 。它支持在 Cline 这类工具里通过 OpenAI 兼容协议接入，你只需要在 Cline 的设置里填 Base URL、API Key 和 Model ID 三件套。

为什么验证 Token 要用它？因为 Cline 的 Plan/Act 对比实验需要反复切换模型和任务，如果每次都要去不同平台改配置，变量太多。统一通道后，你只需要在 Cline 里改 Model ID，Base URL 和 Key 不变，这样 Plan 阶段和 Act 阶段用的是同一套计费口径，对比才有意义。

具体操作上，你可以先到 TaoToken 控制台创建一个 API Key，然后在 Cline 的 Provider 设置里选择 OpenAI Compatible，填入：

• Base URL：https://taotoken.net/api
• API Key：你在控制台生成的 Key
• Model ID：比如claude-sonnet-4-20250514或你实际要用的模型

这里要提醒一句：Cline 的 Plan 和 Act 可以配置不同的模型。一个常见的省钱策略是 Plan 用强模型把计划聊清楚，Act 用性价比模型执行。TaoToken 的统一通道让你可以在同一个界面里切换 Model ID，不用改 Key。

如果你还没建 Key，可以直接去 API Keys 页面生成：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。生成后先别急着写代码，我们下一步要在 Cline 里做配置。

3. 可复制配置：Cline 的 settings 片段与 Plan/Act 提示词模板

这一节给你可以直接抄的配置和提示词。先看 Cline 侧的配置。Cline 的配置存在 VS Code 的 settings 里，你也可以在 Cline 面板的 Settings 里手动填。核心是 OpenAI Compatible 的三件套。下面是一个 JSON 片段，路径对应 VS Code 的settings.json，你可以按需合并：

{ "cline.apiProvider": "openai", "cline.openAiBaseUrl": "https://taotoken.net/api", "cline.openAiApiKey": "sk-你的TaoTokenKey", "cline.openAiModelId": "claude-sonnet-4-20250514", "cline.planModeApiProvider": "openai", "cline.planModeOpenAiModelId": "claude-sonnet-4-20250514", "cline.actModeApiProvider": "openai", "cline.actModeOpenAiModelId": "claude-sonnet-4-20250514" }

注意planModeOpenAiModelId和actModeOpenAiModelId可以不同。如果你想省钱，Act 可以换成更便宜的模型 ID。Base URL 和 Key 是共用的，这就是统一通道的好处。

接下来是提示词模板。Plan 阶段的目标是产出结构化计划，而不是让 AI 直接写代码。我常用的 Plan 提示词模板如下：

你是架构师，只做计划，不写实现代码。 目标：[一句话描述目标] 约束： - 技术栈：[列出] - 必须使用的库及版本：[列出] - 不允许做的事：[列出] 请输出： 1. 需求拆解（分点） 2. 技术路线（分点） 3. 执行步骤清单，每步一个复选框 4. 每步的验收标准 5. 风险点与回滚方案 先不要写代码，等我确认计划后再进入 Act。

这个模板的关键是明确“只做计划”和“输出复选框清单”。复选框清单可以直接持久化成 Markdown 文件或 Git Issue，Act 阶段再喂回去。

Act 阶段的提示词模板要短，因为上下文要省：

按以下计划执行第 [N] 步： [粘贴该步骤的复选框内容] 验收标准：[粘贴] 只改必要的文件，完成后说明改了哪些文件、如何验证。

注意 Act 提示词里不要重复粘贴整个计划，只粘贴当前步骤。这就是拆解 Token 的核心：Plan 的上下文留在 Plan 的 Task 里，Act 新建 Task 只带当前步骤。

如果你用 Cline Memory Bank，可以在 Plan 阶段把计划写入memory-bank/plan.md，Act 阶段用@memory-bank/plan.md引用。这样上下文更可控。

4. 验证请求：用 TaoToken 跑一次 Plan→Act 的 Token 用量对比

配置好了，我们来跑一次真实对比。实验设计：同一个需求，分别用“直接切 Act”和“新建 Task 拆解”两种方式执行，记录 Token 用量。

需求：给一个 Express 项目加一个/api/health接口，返回{ status: 'ok', timestamp: 当前时间 }，并写一个测试。

方式 A：Plan 直接切 Act。在 Plan 模式聊了 6 轮，确认计划后直接点 Act，让 AI 实现。Cline 显示该 Task 累计输入 Token 约 38,000，输出约 4,200。

方式 B：Plan 产出计划后新建 Task。Plan 阶段同样 6 轮，把计划存成plan.md。新建 Task，在 Act 模式发指令：

读取 @plan.md，执行第 1 步：创建 /api/health 路由。 验收标准：GET /api/health 返回 200 和 JSON。

AI 完成后，再发第 2 步写测试。这个新 Task 的累计输入 Token 约 11,500，输出约 3,800。

对比结果：

输入侧降了约 70%。输出侧差不多，因为实际写的代码量一样。这说明 Token 大头在输入侧的上下文重复携带，而不是模型生成。

验证请求是否成功，可以在终端跑：

curl -s http://localhost:3000/api/health

返回：

{"status":"ok","timestamp":"2025-06-01T10:00:00.000Z"}

测试通过后，记得 git 提交。可以让 AI 生成 commit message：

generate a commit message per @git-changes (Working Change)

这一步也是小步快跑的关键：每步可运行就提交，AI 改坏了随时回滚。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

接入和验证过程中，最容易撞上这几类报错。逐个说。

401 Unauthorized。通常是 Key 填错或没带对。检查 Cline 里的openAiApiKey是否和 TaoToken 控制台生成的一致，注意不要有多余空格。如果 Key 刚生成，确认没有复制到换行符。还有一种情况是 Base URL 写成了https://taotoken.net/api/带尾斜杠，某些客户端会拼出双斜杠导致鉴权失败，建议统一用https://taotoken.net/api。

local proxy failed。这个报错一般出现在 Cline 尝试走本地代理时。检查 VS Code 的代理设置，或者系统环境变量HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY是否指向了一个不可用的地址。如果你不需要代理，清空这些变量再重启 VS Code。注意这里说的是本地网络配置排查，不是让你去搭什么通道。

reading choices 相关报错。这类错误通常是响应体格式不符合预期，比如模型返回了非 JSON 内容，或者流式响应中断。先确认 Model ID 拼写正确，再确认 Base URL 是https://taotoken.net/api。如果用了自定义的 OpenAI Compatible 配置，检查是否误开了某些不兼容的参数。可以先用模型对话页面单独测一下该 Model ID 是否可用：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。

OAuth 相关报错。如果你在 Cline 里选了需要 OAuth 的 Provider，但实际想用 API Key 通道，就会冲突。把 Provider 切回 OpenAI Compatible，确保三件套齐全：Base URL、Key、Model ID。Cline 的 Plan 和 Act 如果配了不同 Provider，也要分别检查。

另外，如果你用 Codex 的auth.json或 Cline 的 MCP 配置，记得同样把 Base URL 和 Key 对齐。MCP 不要直连生产库，测试环境跑通再说。

排障时建议开 Cline 的详细日志，能看到每次请求的实际 URL 和状态码。大部分问题都是三件套没对齐导致的。

6. 把 Plan/Act 拆解固化成习惯：从提示词到工作流

跑通一次对比之后，真正省 Token 的是把拆解变成习惯。我的做法是固定一套工作流：Plan 阶段只聊需求和计划，产出plan.md；Act 阶段永远新建 Task，用@plan.md加当前步骤作为提示词；每完成一步就 git 提交。

提示词模板可以存成 Cline 的自定义指令，或者放在项目的memory-bank里。这样每次开新 Task，AI 都能按同样的格式输出，减少来回对齐的 Token。

如果你经常做长期编码或 Agent 类任务，可以考虑用 Coding Plan 把常用模型和额度固定下来：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，里面有各客户端的配置示例。

最后留一个实用技巧：Plan 阶段的对话如果超过 15 轮，就主动让 AI 把计划总结成一份精简文档，然后新建 Task 从文档开始。不要让 Plan 的历史无限膨胀，那才是 Token 消耗的隐形黑洞。