思考过程往往会占用较多时间，效率也不一定理想，同时还会带来更高的调用成本。
因此，我们是否可以在执行任务的过程中，让程序自主学习并沉淀相应的操作策略，用于应对重复性流程？例如，在循环执行 50 次、100 次相同操作时，后续可以直接复用已经验证过的策略，从而减少重复思考，提高执行效率并降低成本。
目前，这套方案还在完善中，核心思路是：
首次执行时：正常使用官方策略完成任务，并同步学习、记录执行过程；
后续执行时：如果检测到当前流程符合已学习的本地策略，并且本地脚本具备执行条件，则优先交由本地策略执行；
无法匹配本地策略时：继续调用官方策略，并在执行过程中更新和优化本地策略。
通过这种方式，可以在保证执行效果的前提下，将重复性操作逐步交由本地策略处理，减少不必要的思考与调用，提升整体效率并降低使用成本。
顺便说一句 : 我使用的是jev做的判断 目前还在实验阶段 并没有执行出理想的效果
思考过程往往会占用较多时间，效率也不一定理想，同时还会带来更高的调用成本。
因此，我们是否可以在执行任务的过程中，让程序自主学习并沉淀相应的操作策略，用于应对重复性流程？例如，在循环执行 50 次、100 次相同操作时，后续可以直接复用已经验证过的策略，从而减少重复思考，提高执行效率并降低成本。
目前，这套方案还在完善中，核心思路是：
首次执行时：正常使用官方策略完成任务，并同步学习、记录执行过程；
后续执行时：如果检测到当前流程符合已学习的本地策略，并且本地脚本具备执行条件，则优先交由本地策略执行；
无法匹配本地策略时：继续调用官方策略，并在执行过程中更新和优化本地策略。
通过这种方式，可以在保证执行效果的前提下，将重复性操作逐步交由本地策略处理，减少不必要的思考与调用，提升整体效率并降低使用成本。
顺便说一句 : 我使用的是jev做的判断 目前还在实验阶段 并没有执行出理想的效果