以后不会调度 Agent 的人，账单越贵。 GitHub Copilot 用量计费这件事，表面是价格新闻。 真正的信号是：AI 编程进入水电表时代了。 你买的不再只是「AI 很聪明」。 而是每一次读文件、推理、改代码、跑测试的真实成本。 GitHub 从 2026 年 6 月 1 日起，把 Copilot 的重型使用切到 GitHub AI Credits。 简单说，以后很多 agentic workflow 会更接近 token 计费： 输入要钱；输出要钱。 缓存也会进入计算。补全这种轻任务还在订阅里。 但让 Agent 长时间读仓库、改代码、跑测试、做 review，就不是同一回事了。 以前用 AI 写代码，很像住进水电全包的房子。灯开着睡。 空调 24 小时不关，水龙头一直流。反正月底账单差不多。 现在水电表装上了。 你让 Agent 多读一个目录、多推理一轮、多跑一次测试，都会更接近真实成本。 所以 AI 编程以后要多一个能力：成本意识。考察的是调度能力。 你让它先侦察，还是直接开挖？ 你给它边界，还是让它满仓库乱逛？ 你要求证据，还是让它边猜边改？不会调度 Agent 的人，会把小问题做成大工程。 很多人最贵的一句话是：「帮我完整检查这个项目，找出问题并修复。」 这句话看起来很省心。 实际是在允许 Agent 无限侦察、无限推理、无限扩大范围。 你看到它一直在读文件，会觉得它很努力。 但很多 token 不是花在修复上。 是花在无边界侦察上。 比如一个很小的问题：Todo 列表点「添加」后，输入框没清空。 你说： 「帮我检查这个项目并修复。」 Agent 可能开始扫路由、扫状态管理、扫组件库、扫测试、扫 package。 最后发现只是 TodoForm.tsx 里漏了一个 setValue("")。 不是它不会修，是你让它用挖掘机挖一颗土豆。 更好的问法是：「先只读 Todo 页面和 TodoForm 相关组件，不要改代码。确认添加按钮的点击逻辑和输入框状态在哪里。找到原因后，只改最小文件，并告诉我为什么不用看其他文件。」 这不是 prompt 工程。 prompt 工程关心怎么把话说漂亮。 Agent 调度关心的是： 怎么让一次协作少走冤枉路。 我现在把 AI 编程任务拆成三档： 侦察：先不要改代码。最多读 5 个相关文件。输出调用链、状态流动、最可疑的 3 个点和证据。 手术：只改最小范围。不改接口。不调整目录结构。不做无关重构。 验收：实际跑测试。没跑过的，不要声称已验证。顺序错了，成本就会炸。 以后真正会用 AI 编程的人，是能把 vibe 变成可控流程的人。 他知道什么时候该让 AI 侦察。 什么时候该让 AI 动手。 什么时候必须停下来验收。 什么时候该用强模型。 什么时候普通模式就够了。 免费午餐结束，不是坏消息。 水电表装上以后，我们终于要认真学会怎么用电了。