北京
大额免费Token配额看起来像一条长长的跑道。我曾经也是这么用的——新模型权限到手，30M Token摆在桌上，还有一台免费服务器可以运行。显然的做法是把它指向一个庞大而杂乱的代码仓库，看看会发生什么。
但问题从来不在模型，而在清理环节。每一个未经审查的输出都会变成审查债务。一次大规模代码迁移，最后变成两周我根本没计划写的合并请求。Token配额是免费的，审阅积压却不是。
披露：本文是MonkeyCode产品推广的一部分。MonkeyCode是一个开源AI编码项目，目前在推广中提供免费模型访问和免费服务器选项。我不会编造模型名称、配额、检查点或硬件细节。有用的态度，是把这两样东西当作风险实验的沙盒。
失败发生在演示之前。预mortem（事前验尸）是一种廉价的练习：假设项目已经失败，然后写下失败原因。它之所以有效，是因为它迫使团队在工作开始前就列出失败模式。
有了免费Token配额，第一个失败模式很容易被忽略：我们常常把“容量”当成“许可”。团队看到30M Token，就认为花掉它们才是安全的选择。但真正的瓶颈是人类审查，而不是模型能力。一个审查者每小时只能仔细检查少数几个AI生成的改动；而模型几分钟就能生成整个下午的改动量。
结果就是无法控制的队列。这不是免费试用的问题，而是工作流设计的问题。所以，我开始把免费配额的一小部分花在预mortem上——而预mortem几乎不花什么Token。
以下是可复制的产物：一张评分制预mortem表。选出三到四种可能的失败模式，对每种模式写下“你需要什么证据才能相信它已被控制”，然后设计一个小测试提示，可以在一次性服务器上运行。每行用简单的0到3评分：0=未受控，1=控制很弱，2=基本受控，3=控制良好。
这张表的价值，是让团队在模型开始生成代码之前，就明确知道哪些失败模式值得警惕。免费配额不是用来挥霍的，而是用来做这些低成本实验的。真正昂贵的，从来不是Token，而是那些被无限生成堆积出来的、无人审查的债务。
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