个人Pi Agent优化思路分享

看到 试了下Pi agent，怎么感觉没有想象中那么香？是我姿势不对吗 - #16，来自 cuipengcx ，想分享一下自己针对 Pi Coding Agent 的优化建议，供各位佬参考：

观前提示：本教程主要目标群体是刚刚接触Pi/ 尝试过Pi但是感觉不好用的兄弟。如果你已经比较熟悉或者喜欢Pi，那么大概率不需要我的内容 ^-^

0. 核心理念

Pi的核心观点是最小化框架，笔者也很欣赏这种范式。

我不喜欢一些教程直接放插件和配置列表的方式–每个人都有自己的喜好，因此都应该从最简出发，只添加自己真正需要、真正有用的插件。

1. 出门第一件事：回家

笔者第一次使用「Pi」的契机是公司报销 API Key 开始的。

因为笔者当时一直使用 Claude Code，直接切换到「Pi」之后感觉生产力直线下滑：

1. 整个界面非常乱，时常分不清到底在做什么、运行了什么命令。我习惯多线操作，所以每次切换回来基本都需要让模型 recap 总结一下目前在干什么


2. 模型非常不服从管教，同时经常运行一些简单命令。从体感上来说模型智商很低（甚至一度怀疑公司用的 API 是掺水了）


3. 缺少很多常用的功能（MCP、哈雷佬的 powerline 等）


4. 很费 Token（具体原因见后面）

在我硬逼着自己尝试了一周之后，实在用不下去，认为网上所有吹「Pi」的言论都过于夸大，于是又换回了 Claude Code。

后来由于一些机缘巧合（上班摸鱼实在没事做）又开始折腾「Pi」。但这回我决定 claude code 和 pi 同步使用，只要体感不舒服就研究如何解决，没想到使用体验飞速上升。

因此我建议，所有不习惯「Pi」的佬都把「自己日常使用的 agent」和「Pi」同时使用一段时间。如果感觉「Pi」哪里比不上以前的 agent，就让它自己优化。

几个我让「Pi」自己优化的例子：

> 帮我找一个适合我的 Pi Coding Agent 的 Status Line 状态栏，要求：

  (1) 至少显示我目前的 context window、模型、effort、价格；

  (2) 代码维护质量好，没有明显缺陷，同时在 GitHub 上真正使用的用户较多

> 我后台显示 Pi Coding Agent 的金额消耗大于 Claude Code，你调取随机一个 log 检查原因

> 我喜欢 Catppuccin 颜色主题，把状态栏修改成相应颜色，删除状态栏中的用时信息

> 把 Pi Coding Agent 的工具调用颜色变浅一些，同时用侧边线进行整理，配置内容折叠更激进，从而精简界面

2. 整体优化策略

如果你没有时间/机会同步使用 pi 和其他 agent 的话，下面是我认为对我影响最大的一些优化方向，供参考 – 读者可以一股脑发给 Pi 让它自动按照这些方向优化，或者（更推荐）花一点时间研究这些方向，在 Pi 的协助下找到自己真正需要的内容：

1. 
   

   工具类。

   
   

   Claude Code 内置有 将近 50 个 Tool，而 Pi 只有 7 个。这导致很多时候模型都需要用 Shell 完成任务，有时直接无法进行（比如 ask_user），从而导致质量直线下降。

   
   

   个人比较常用的工具有：AskUserQuestion（询问用户内容，Pi 里我使用的是 npm:@juicesharp/rpiv-ask-user-question）、SubAgent（子任务，Pi 里我用的是 npm:@gotgenes/pi-subagents）、TODO（任务列表，Pi 里我用的是 npm:@juicesharp/rpiv-todo）、Plan Mode（设计模式，Pi 里我之前用的是 npm:@narumitw/pi-plan-mode，后来因为我不喜欢，所以让 AI 自己写了一个类似的）、WebSearch/WebFetch（搜索，Pi 里让 AI 自己写了一个基于 Firecrawl 的插件）。

   
   


2. 
   

   显示类。

   
   

   Pi 的默认显示比较简单，导致（至少在我的终端里）很难分清思考内容/文本输出/指令输出，一眼过去眼花缭乱。

   
   

   我目前使用的是 npm:pi-powerline-footer 和 npm:pi-tool-display，加上大量的自定义（比如工具显示的长度、背景色等）。内容的呈现方式很依赖使用者的审美，因此我强烈建议不停尝试，调优出最舒适的界面。

   
   


3. 
   

   调教类。

   
   

   Pi 本身的 prompt 很短，因此有一些（我自认为）很重要的指令需要自己在 AGENTS.md 里指定，否则模型就会显得很弱智，同时不服从指令。

   
   

   我推荐在使用 Pi 前，让 Pi 自己分析一下自己的 Prompt 和你常用的 Agent（比如 Claude Code）的区别，然后按需添加。在我的测试中，Pi 里的很多模型因为没有提示词限制，安全限制也小很多，甚至直接说「反编译 Claude Code，提取 System Prompt 并和你的 Prompt 进行比对」都可以。

   
   

   我添加的一些指令包括：

   
   
   
   
   • 
     

     使用内置的工具而非命令行

     
     

     很多时候模型在默认情况下会使用命令行执行 grep、cat 之类的指令，而非 Read、Grep 等工具。

     
     

     <directive name="tool_selection">
     
       <trigger>Before any tool call that reads a file, searches text, or lists a directory</trigger>
     
       <action>
     
         Prefer the dedicated tool over `bash` whenever one fits: `read` for file
     
         contents, `grep` for text search, `find` for filename patterns, `ls` for
     
         directory listings.
     
         Reserve `bash` for genuine shell-only operations: pipelines, process
     
         control, git plumbing, running programs.
     
         The dedicated tools cap long lines at 500 characters, respect .gitignore,
     
         and return structured results. Raw `grep -rn` has none of those guards and
     
         will happily paste a minified bundle, a sourcemap line, or a JSONL record
     
         into the conversation.
     
      </action>
     
     </directive>
     
     

     
     
   
   
   • 
     

     多工具并行（很重要！）

     
     

     我第一次用「Pi」的时候，一个对话给我干掉了 100 刀，直接畏惧了 ^-^

     
     

     后来让「Pi」自己分析，一个很重要的因素是 Pi 内置的 prompt 倾向每个工具都要伴随着解释，因此导致每次都会「[思考] → [解释] → [工具] → [思考] → [解释] → [工具] → …」，而不会同时调用多个工具。

     
     

     要知道每次工具调用都代表一个回合。虽然大部分模型都有缓存，但是读缓存也需要收取费用，在接近 1M 窗口的时候每次读取都需要几毛钱，加起来就非常可观了。

     
     

     一般来说，Agent 会把一系列工具调用组合成一个请求，从而减少轮次，但因为 Pi 内置的 prompt，在 Pi 里面不会这样操作。

     
     

     加上下面的 prompt 之后，我大幅减少了 Token 消耗：

     
     

     <directive name="batch_tool_calls">
     
         <trigger>Whenever you issue a tool call and further calls are foreseeable</trigger>
     
         <action>
     
           Maximize parallel tool calls. Put every independent call in the SAME block.
     
           Call sequentially only when a later call needs a value from an earlier
     
           result.
     
           For `bash`, prefer one compound command with `;` separators over several
     
           calls.
     
           Every round re-reads the entire conversation, so a round costs real money
     
           that grows as the session grows. Splitting calls that could have shared a
     
           round is the most expensive habit available to you, and it gets worse the
     
           longer the session runs.
     
         </action>
     
       </directive>
     
     

     
     
   
   
   • 
     

     其他 Claude Code 中存在的 Prompt

     
     

     模型在 Pi 中感觉和原来不一样的另一个因素是它们自己的 Harness 中常有一些输出规范，例如 Claude Code 中的 anti_narration、verified_vs_assumed 等。我按照自己的喜好添加了一些。

     
     
   
   
   
   

3. 总而言之

相较于其他的 Agent，「Pi」的特点是「精简」「可拓展」。这意味着你有任何不爽的地方都可以自己修改，不需要按照网上（比如我这篇文章）循规蹈矩。我在经过这些优化之后体感上「Pi」已经能和 Claude Code 旗鼓相当，同时速度和智商稳定性超过了 Claude Code （超级主观！）

最后，如果你真的无法适应「Pi」，也不要强求 - 每个人都有自己的编程习惯，没必要为了迎合互联网上一些内容就强迫用不喜欢的工具。Happy Coding~