打得出字跟問得到有用答案，是兩件不同的事

這裡不需要什麼特殊語法。決定你拿到的是有用答案還是空泛建議的，是你在問之前先講了多少。

1. 步驟 1

   點左上角的 New session

   對話清單最上面會多出一列，中間對話區會清空。不要把新主題丟進舊的 session——它的歷史紀錄會增加你的用量，也會讓模型分心。

2. 步驟 2

   在左下角選單選模型

   Composer 是最下面那個大的輸入區：模型選單在左下角，Send 在右下角。選第 3 篇設好的那個 OpenRouter 模型——例如 anthropic/claude-sonnet-4，就是你填進 models[].name的那個精確值。模型 ID 會變動，找不到的話去看目前的目錄。

3. 步驟 3

   打這個問題

   你問我家客廳的燈是小米的型號。晚上十點過後，我想讓 Home Assistant 把它慢慢調暗到 20%。該怎麼設定？請用繁體中文回答。

   五個事實，簡短講清楚：裝置、時間、目標亮度、平台、回答用的語言。正是這些限制條件，讓回覆會是具體的，而不是一堂智慧照明概論課。

4. 步驟 4

   按 Enter，或點 Send

   Composer 按 Enter 送出，Shift+Enter 換行；如果你的版本不一樣，就用畫面上看得到的 Send 按鈕。

一個答案，附一張收據這是比上面更短、更籠統的問題——但每一則回覆計費的方式都一樣。GPT-5.6 Sol

• 1,094 in · 53 out ——送進去的比回來的多得多。大部分是每次請求都會帶的固定指令，不是你打的那句話。
• $0.0071 ，換來兩句話的答案。第 6 篇會講這個數字受什麼影響；現在先注意到它一直都會顯示出來。
• 左下角的 GPT-5.6 Sol，右下角是 Send。最底下這一條——模型、 medium, default, Compact ——是你打字之前換模型的地方，不是打完之後。

一個有用的答案，會把「22:00 觸發」跟「調暗到 20%」這個動作分開來寫，提供你能看懂的 UI 步驟或 YAML，並且反問它缺少的實體細節。

注意一件事： 沒有 發生：你連一個開關都還沒動過。這是顧問模式——模型提案，你來檢查跟測試。

第一個答案是個起點，不是結論

在同一個 session 裡再送兩則訊息，就能把那個回覆變成真的能動手做的東西。

第一句講清楚你的經驗程度，要求換一種格式——你應該會拿到 UI 操作步驟，像是 設定 → 自動化 → 新增自動化 ，而不是沒解釋的程式碼。第二句測試一個失敗情境，這是值得養成的習慣：一個夠好的答案會解釋如果有人在漸暗過程中途調了燈光會怎樣，以及是不是需要一段 conditions: 。不過一次只問一件事——一則訊息塞三個不相干的問題，換來的答案你根本沒辦法逐項檢查。

這幾句話幾乎哪裡都能用：

寫得順暢，會讓站不住腳的說法聽起來很有說服力

四項檢查，用在真的重要的答案上，不用每句話都查。

自信滿滿地講錯的時候

現在任何一個模型都可能一臉自信地講出假的東西，透過 OpenRouter 接的那些也不例外。這叫幻覺（hallucination）。

這裡有一個真實的例子。模型可能會給你 light.slow_dim 當成 Home Assistant 的一個動作。根本沒有這個動作——漸變要用的是 light.turn_on ，搭配官方文件記載的 transition 選項。這裡印出來是當成失敗案例，不是要你照抄。同樣的毛病也會捏造產品型號、把一個品牌的功能安到另一個品牌頭上，或給出模型訓練當下才算新、現在已經過時的資訊。

• 查證會改變你行動的那些事實。 型號、指令、價格、法規——花三十秒去對照目前的第一手資料。
• 問另一個模型。 它能揭露不確定的地方，但不算獨立的證據。
• 聽起來越篤定，越要保持懷疑。 聽起來違反直覺，但幻覺出來的說法，往往比真話聽起來更篤定。要求它給出來源跟假設，再去查證。

叫它動手改東西，對話的樣子就會變

上面講的都是建議。叫 Pi Agent 動手碰一個檔案，你拿到的就不是文字段落，而是工具卡片——一個動作一張卡，各自有自己的耗時跟費用。

工作進行中兩個工具、兩張卡片、兩筆分開的費用——訊息框也變成了一組控制項。

• write notes.md 標明了工具跟檔案： 5 秒，1,180 in · 70 out · $0.0080。
• read notes.md 是第二次來回： 2 秒，1,265 in · 18 out · $0.0069。你下了一個指令，計費的請求卻有兩次。
• $0.02 在頂部工具列，是這個 session 的累計金額，不是這一則訊息的。
• Steer、Follow-up 跟紅色的 Stop 在工作進行中會取代訊息框：改變當下的執行方向、排到之後再處理，或直接結束它。
• Waiting for model… 在第二張卡片下面。工具都跑完了；解釋這些工具做了什麼的回覆還沒送到。

當一個回應不安全、不相關，或建立在你看得出來是錯的前提上時，就用 Stop。但不要用碼表決定要不要停：固定的等待時間分不出「模型比較慢」跟「請求失敗」，而且會推理的模型本來就比較慢。先去查附加元件的 log，看有沒有 402 Payment Required, 429 Rate Limit ，或額度用盡的訊息。

不是聊天紀錄——是一份專案檔案

同一次執行，跑完了整個過程收進一行摘要，左邊出現一個真實存在的檔案。

• Process details · 2 messages · 2 tool calls 一行就是整次執行。展開它能看到跑了什麼。
• EXPLORER 裡的 notes.md，前一張截圖裡這裡還顯示著 No files found。這是你主機上真實存在的一個檔案。
• 1,152 cache R ——部分輸入是從快取拿的，不是全額計費，所以這一步比較便宜。

這一切現在都是 session 的一部分，「session」這個詞到這裡就不只是「聊天」的意思了。一個 session 裝的是這場對話裡的每一個事件——訊息、回應、思考資料、工具卡跟 diff——外加模型資訊、載入了哪些 Skill、工作目錄，以及 system 指令。

這很重要，因為模型本身什麼都不記得。每一輪，Pi Agent 都會重新組出這次請求：

flowchart TD
  A["你打了一則訊息"] --> B["Pi Agent 組出一次請求：
你的訊息，加上這個 session
相關的既有歷史紀錄"]
  B --> C["模型只讀
這次請求裡有的內容"]
  C --> D["回覆跟它的事件
被附加進 session 檔案"]
  D -->|"同一個 session，下一輪"| A
  D -.->|"換成一個新 session"| E["一次請求，裡面
沒有這段歷史紀錄"]

所以歷史越長，輸入用量越多、延遲也越大，不管模型多強都跳不過這件事。比較早的細節可能會被擠出有效的 context 範圍——大家說「模型忘了」，指的就是這個。發生的時候，要求它給一份摘要，檢查過，再拿這份摘要開一個新的 session。

上面截圖裡的左欄，就是那份清單。每個 session 一列：標題、多久之前動過，還有訊息數—— 2 msgs 旁邊是 8 msgs。盯著這個數字看。這是你最接近的一個估算：在這個 session 裡下一個問題大概要花多少錢——因為存起來的歷史紀錄就是每次都要重送的東西。

Session 就是你主機上的檔案：

一個 session 一個檔案，一個事件一行——這就是 .jsonl 的意思。 /data/pi-agent/ 是附加元件自己的資料，跟 /config/ 存放你 Home Assistant 設定的地方是分開的。這份資料會不會被納入備份，要看附加元件的備份行為，所以要真的做一次測試備份、驗證還原有沒有成功，不要用猜的。第 14 篇會講這個。

新主題，開新 session

用了一週之後，一個燈光故障跟一個日落自動化擠在同一個 session 裡，那個又臭又長的 session 開始變慢。這條規則就是用來防止這種事的。

給每個 session 一個你之後搜尋得到的標題——「客廳燈 3——無法使用」比「檢查燈」好用——而且要在工作結束時才改名，因為原因常常不是你一開始猜的那樣。

Export 會給你一個能存在 pi-web 之外的檔案。 .jsonl 是存檔用的版本：結構化的事件紀錄，可能包含訊息、角色、思考過程、工具呼叫跟路徑。 .md在支援的版本裡，是一份看得懂的逐字稿。這兩種格式都可能包含提示詞、檔案內容、路徑跟機密資料——分享之前先讀過、把敏感的部分遮掉。

接下來往哪走