我靠！90%的Cursor请求都白花了！一个脚本把额度暴涨到12500次！！

如果你也在用 Cursor 或者类似的 AI 编程神器，我敢打赌，你每个月的 AI 调用次数（Request）至少浪费了90%！

别不信，这可不是标题党。看完这篇，你就能把被浪费的调用次数全“薅”回来，而这一切只需要一个规则和超简单的Python脚本。

一、你的AI请求，正在被无情浪费！

事情是这样的。最近饼干哥哥研究 Cursor 的计费模式时，发现了一个惊天大秘密。

像 Cursor 这种工具，Pro 套餐通常会给你每月 500 次“快速”请求。

听起来很多对吧？但问题来了——如果你只是简单地让它：

• “嘿，帮我解释下这段代码”

• “给这个函数加上 a, b, c 的类型注解”

• “你好”

AI 回答完你一句，“嘭” 的一下，你这 1/500 的宝贵机会就没了！

这就好比你花钱叫了辆滴滴，结果司机只载你开了10米就让你下车结账，告诉你今天的乘车机会已用完。是不是感觉人直接麻了？

我们支付的是一整个“请求会话”的费用，却只享受了一次“单轮回应”的服务。这简直是新时代最大的败家行为！

二、逻辑揭秘：为什么一个脚本能省25倍？

要薅羊毛，先得懂原理。

在AI Agent的世界里，一个 “Request ” (请求) 其实是一个宏观概念。它像一个大容器，底下可以装很多个 “Tool Calls” (工具调用)。可以理解为：

• Request：你跟AI老板说：“今天把这些活儿干完”。这是一个指令。

• Tool Calls：AI老板领命后，开始调用手下的各种工具人干活，比如“文件读写工具”、“代码生成工具”、“终端执行工具”等等。每次调用，就是一次 Tool Call。

Cursor 规定，一个 Request 最多可以包含 25 次 Tool Calls。

我们平时的操作，就是让AI调用一次工具（比如生成代码），然后会话就结束了，白白浪费了后面24次调用的机会。

而我的“骚操作”核心就是：利用一个脚本，强行把会话“续上” ！

AI 每完成你交代的任务（一次 Tool Call），我就让它立刻运行一个脚本，这个脚本会暂停，并在终端里问你：prompt:。你输入新的指令，AI接收后继续干活（又一次 Tool Call）。

如此循环往复，直到你喊“停”，或者25次调用额度被榨干。

这样一来，我们就把原本“一次性”的请求，变成了一个可以反复“压榨”的交互式循环 。爽不爽？

三、保姆级教程：三步榨干AI调用次数

别怕，这个方法配置起来简单到发指，不需要任何复杂的设置，只需要一个 .py 文件和一个规则配置。

步骤一：创建“续命”脚本

在你的项目根目录下，创建一个名为 userinput.py 的文件，里面只需要一行代码：

# userinput.py
user_input = input("prompt: ")

对，你没看错，就这一行！它的作用就是在终端里打印出 prompt:，然后等待你输入下一条指令。

步骤二：新建Cursor“规则”

这一步是精髓！我们要告诉 Cursor 的 Agent，什么时候该用上面那个脚本。

打开 Cursor，按下 Cmd/Ctrl + K，找到 Rules (规则) 设置，然后新建一个全局规则：

把下面的内容粘贴进去：

---
description:
globs:
alwaysApply:true
---

### ✅ Task: Interactive Task Loop with User Feedback

1.**Checkif`userinput.py`exists**intherootdirectory.

   *Ifitdoesn'texist,create it with the following content:

     ```python
     # userinput.py
     user_input=input("prompt:")
     ```

2. **Main Workflow**:

   * Perform your assigned tasks.

   * Run:

     ```bash
     python userinput.py
     ```
   * The terminal should be opened in the chat window itself.

   * Read the user's input.

   * Based on the input, perform the next set of tasks.

   * Repeat the process.

3. **Exit Condition**:

   * If the user enters `"stop"`whenprompted,exittheloopandterminatethe process.

翻译过来是这样的逻辑：

description: ✅ 任务：带用户反馈的交互式任务循环
globs:
  - "**/*" # 匹配所有文件，让这个规则全局生效
alwaysApply: true

# --- 主要工作流程 ---
# 1. 执行你被分配的任务。
# 2. 完成后，运行 python userinput.py 脚本。
# 3. 终端应该在聊天窗口中打开。
# 4. 读取用户的输入。
# 5. 根据用户的输入，执行下一轮任务。
# 6. 重复这个过程。

# --- 退出条件 ---
# 如果用户在提示时输入 "stop"，则退出循环并终止进程。

划重点：

• alwaysApply: true 确保这个规则永远生效。

• 这段规则的核心就是告诉AI：“干完活，别闲着，立刻运行 userinput.py 等我发号施令！”

步骤三：进入Agent模式，开始压榨！

记住，这个魔法只在 Agent 模式下生效！

1. 切换到 Agent 模式。

2. 给它下达你的第一个指令，比如：“我在创建一个新的项目”。

3. 看好戏！当AI完成任务后，它不会停下，而是在聊天窗口的终端里显示 prompt:。

现在，你就可以在 prompt: 后面输入你的下一个指令了，比如：

• “再加一个 /api/users 的路由”

• “给刚才的路由添加日志中间件”

• “把所有代码格式化一下”

AI会一直陪你聊下去，直到你输入 stop 或者25次调用用完。一次请求，N倍快乐，就是这么简单！

例如我再跑一个多阶段的任务，跑完第一阶段后，就会出现下图终端的prompt:

然后我让它跑第三阶段，可以看到下面就继续跑了。

完成第三阶梯任务后，它又会来问我下一个任务要干嘛了。

你就说，这是不是就能把500次请求，变成500*25=12500次吧~

重要警告！

这个方法 只适用于有固定“请求”次数限制 的服务（如Cursor、Windsurf）。

千万不要 在 OpenAI 官方那种按 Token 计费的 API 上用！因为在那里，你用的 Token 越多，花的钱越多，这个循环只会让你花钱更快，达不到省钱的目的！

原项目GitHub 传送门在此：

https://github.com/perrypixel/10x-Tool-Calls

文章来自于微信公众号“饼干哥哥AGI”。