类似的方案之前也介绍过：
Cursor快请求额度只够两天？别慌，大神教你如何用2500次！
但聪明人总是层出不穷，大约经历过3个进化版本：
1、原始版：有聪明人基于mcp通过qt扩展UI，允许输入反馈（子需求、纠偏、上传图片等）
2、增强版：有小天才基于mcp联合vscode扩展UI，允许在cursor原生界面里输入反馈，非常丝滑
3、简化版（今天要介绍的这一版）：大道至简，不需要mcp，一条超简单的cursor rule就能支持输入反馈（只支持文本）
一、AI请求浪费现象分析
1.核心浪费场景：
Pro套餐每月500次"快速"请求看似充足
简单请求（如代码解释/类型注解/问候）会直接消耗1次完整请求额度
类比"叫滴滴只坐10米就结账"的荒诞使用场景
2.计费机制缺陷：
支付整个"请求会话"费用，却只获得"单轮回应"服务
现行计费模式被定义为"新时代最大的败家行为"
二、效率提升原理揭秘
1.技术底层逻辑：
一个Request容器可包含最多25次Tool Calls（工具调用）
普通用法仅触发1次Tool Call即结束会话
2.破解方案核心：
通过脚本实现会话续存形成交互式循环
每次Tool Call后注入用户新指令
将单次请求扩展为25次连续调用
3.效益对比：
理论使用效率提升25倍（500→12500次有效调用）
类比"把一次性请求变为可反复压榨的循环系统"
三、操作教程（三步实现）
1.步骤一：创建续命脚本
创建userinput.py文件
核心代码仅需user_input = input("prompt: ")
2.步骤二：配置全局规则
alwaysApply: true 强制全局生效
任务链：执行任务→运行脚本→接收新指令→循环
✅检查/创建脚本文件
✅建立任务循环工作流
✅设置"stop"退出条件
规则逻辑：
规则配置要点：
3.步骤三：Agent模式实战
初始指令触发任务链
终端实时接收新prompt
支持多阶段连续任务（路由添加/中间件/代码格式化等）
必须切换至Agent模式激活规则
交互流程演示
四、注意事项与扩展
1.适用场景警告：
仅适用于固定次数计费模式（如Cursor/Windsurf），严禁用于按Token计费的API（如OpenAI官方接口）
2.补充说明：
GitHub开源项目地址提供技术实现参考
可视化操作图示辅助理解交互流程
终端集成在聊天窗口实现无缝交互
五、核心价值强调
1.关键效益点：
将AI调用效率提升25倍的技术本质
零代码基础友好型解决方案
系统级规则配置实现自动化流程
2.技术哲学启示：
对商业产品计费机制的逆向工程思维
工具调用（Tool Calls）的链式反应开发理念
人机交互模式的范式革新（从单次对话到持续会话）
这些方案也不全是好处，代价是什么？
最大的代价就是checkpoint坏了，因为工具调用不形成可恢复的checkpoint，也就是说，使用这些工具改坏了之后，不容易恢复代码。
举个例子，你把ABC 3个需求，通过tool call一口气串在一次AI对话中完成，做完C想要恢复到B版本的代码，emm这时候就需要古法手工，人肉diff patch复制粘贴了。
但是，不管怎样，12500次相比500次，绝对值！
