关于 Credit Optimizer v5 for Manus AI
Credit Optimizer v5 是面向 Manus AI 用户的积分优化工具,通过智能模型路由和快速网页抓取减少积分消耗。它以质量保护规则为前提,若优化可能降低输出质量则跳过该优化。README 中的节省比例为作者自述数据。
主要功能
- 01智能模型路由,区分 Standard 与 Max 模式
- 02简单问答自动路由至 Chat Mode
- 03基于异步并行的快速网页抓取
- 04带 TTL 的磁盘缓存
- 05上下文压缩以控制 token 成本
适用场景
- 01降低 Manus 任务的积分消耗
- 02批量抓取多个网页用于研究
- 03减少重复访问页面的等待时间
MCP 相关
该项目提供免费的 MCP 服务,可在 Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端中调用积分优化功能。Manus Skill 版本则自动作用于每次任务,且包含 MCP 版本不具备的快速导航功能。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
3收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 是 | 要分析的用户提示词/任务描述 |
详细介绍
Manus Power Stack
你的 Manus 积分有 47% 被浪费了。它可以自动解决这个问题。
没有任何副作用。平均节省 47%。约 36 个提示词即可回本。 已在 53 种对抗性场景中完成审计。质量否决规则:如果无法在不损失质量的前提下节省成本,就不会触碰你的任务。
获取方式: 落地页 · Gumroad($12) · Power Bundle($12) · SkillFlow 免费 MCP 服务: PyPI · Smithery
媒体报道
Dev.to · PulseMCP · Smithery · MCPServers.org · Agensi.io · Indie Hackers · Awesome Manus AI
为什么你的积分会消失
Manus 按任务收取积分。由于四种默认行为,大多数用户会浪费 30–75% 的积分:
| 问题 | 具体情况 | 浪费 |
|---|---|---|
| 模型路由错误 | 简单任务使用 Max 模式运行,而 Standard 模式也能产生相同结果 | 最高 多花 5 倍 |
| 浏览器导航缓慢 | 每个页面通过浏览器工具调用耗时 8–45 秒,等待时间也会消耗积分 | 每 10 个 URL 超过 150 秒 |
| 无法识别聊天任务 | 在 Chat Mode 中花费 $0 的任务(问答、头脑风暴、翻译)却在 Agent Mode 中运行 | 多花 100% |
| 上下文膨胀 | Token 会在各步骤间累积——后续每一步的成本都高于前一步 | 指数级增长 |
这些不是 Bug,而是默认设置。Power Stack 会覆盖这四种默认设置。
没有任何副作用
有一点最重要:
**Power Stack 绝不会让结果变差。**它内置了严格的质量否决规则:如果某项优化哪怕会降低 1% 的输出质量,就会完全跳过该优化。最坏的情况是,它什么也不做;最好的情况是,它能帮你节省 75%。
无论哪种情况,安装 Power Stack 的结果都不会比不安装更差。
包含内容
Credit Optimizer v5 — 智能路由
在每个提示词执行前进行分析,并决定以最低成本实现相同质量的路径。
- 意图分类:涵盖 12 个类别(代码、研究、创意、数据、翻译……)
- 模型路由:Standard 与 Max 之间选择——仅在复杂度确实需要时才使用 Max
- Chat Mode 检测:将简单问答路由到 Chat Mode(成本为 $0)
- 批处理检测:将相关任务分组以减少开销
- 上下文管理:压缩累积的上下文,使 Token 成本保持线性
Fast Navigation v2.0 — 极速导航
用程序化工具包替代缓慢的浏览器工具调用。
- httpx + selectolax 替代 Playwright 的开销(快 30–2,000 倍)
- Browser Cookie Bridge 用于需要身份验证的网站
- 异步并行抓取 — 1.3 秒内抓取 10 个 URL,而不是 150 秒以上
- 智能磁盘缓存,支持 TTL — 重复访问瞬间完成
协同效应
Credit Optimizer 决定要优化什么。Fast Navigation 决定执行速度有多快。两者结合,效果倍增:
| 指标 | 不使用套件 | 使用套件 | 改善 |
|---|---|---|---|
| 简单问答成本 | 全价 | $0(聊天模式) | 节省 100% |
| 10 个 URL 的研究 | 150 秒以上 | 1.3 秒 | 快 115 倍 |
| 网页抓取任务 | 全额积分 | 原来的 33% | 节省 67% |
| 全栈 Web 应用 | 全额积分 | 原来的 40% | 节省 60% |
| 研究报告 | 12 分钟 | 2 分钟 | 快 6 倍 |
| 所有任务的平均值 | 基准值 | 少 47% | 节省 47% |
计算:约 36 次提示词即可回本
Power Stack 一次性费用为 $9(或购买包含 Fast Navigation 的套装,费用为 $12)。它回本的速度如下:
| 套餐 | 每月费用 | 浪费 47% | 每日浪费 | 回本所需 |
|---|---|---|---|---|
| Plus($39/月) | 6,500 积分/天 | ~3,055 积分/天 | ~$0.44/天 | 约 20 次提示词 |
| Max($99/月) | 16,250 积分/天 | ~7,637 积分/天 | ~$0.92/天 | 约 10 次提示词 |
| Teams($79/用户/月) | 不固定 | ~47% | 不固定 | 1–2 天 |
回本后,每次提示词都能帮你省钱。在 Manus 订阅的剩余期限内,一直如此。
年度节省金额估算:约 $500–$1,000 以上,具体取决于使用情况。
安装
作为 Manus Skill 使用(推荐 — 个人版 $9 / 套装 $12)
- 从 Gumroad 或 SkillFlow 购买
- 将 Skill 文件复制到
~/skills/credit-optimizer/和~/skills/fast-navigation/ - 两者会在每项任务中自动激活 — 无需配置
作为 MCP 服务使用(免费 — 仅含 Credit Optimizer)
pip install mcp-credit-optimizer
python -m mcp_credit_optimizer
添加到 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"credit-optimizer": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_credit_optimizer"]
}
}
}
兼容 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Copilot,以及任何兼容 MCP 的客户端。
MCP 服务免费,为什么还要付费? 如果你记得调用 MCP 服务,它就能帮你节省积分。Manus Skill 会在每一次提示词中自动节省积分 — 无需手动调用。Skill 还包含 Fast Navigation(提速 115 倍),而 MCP 版本不提供此功能。
审计结果
全部 53 个测试场景均通过,质量零下降:
| 类别 | 场景数 | 质量损失 |
|---|---|---|
| 代码生成(Python、JS、React、SQL) | 12 | 0% |
| 创意写作(博客、营销) | 8 | 0% |
| 数据分析(CSV、JSON、API) | 7 | 0% |
| 研究(多来源综合分析) | 6 | 0% |
| 翻译与本地化 | 5 | 0% |
| Bug 修复与调试 | 5 | 0% |
| 文档生成 | 5 | 0% |
| 混合意图任务 | 5 | 0% |
用户评价
“所有人都讨厌 Manus 的积分计费系统。积分消耗得这么快,简直离谱。” — Reddit,90 个赞
“我一周半就用了 100,000 积分。整个月的额度都没了。” — Reddit
“Manus 贵得离谱。每月 $200,积分还是会用完。” — Reddit
Power Stack 正是为了解决这些真实且可以解决的烦恼而推出的。
资源
- Awesome Manus AI — 精选的 Manus AI 资源、工具和技巧列表
- Pricing Guide 2026 — 完整的 Manus AI 定价解析
- Standard vs Max Guide — 何时使用各个模式
- Tutorial — 完整的新手指南
- Glossary — 解释 30 多个 Manus AI 术语
- Roadmap — 接下来的计划
链接
| 渠道 | URL |
|---|---|
| 落地页 | creditopt.ai |
| 购买单品($9) | Gumroad |
| 购买套装($12) | Gumroad |
| SkillFlow | skillflow.builders |
| PyPI(免费 MCP) | pypi.org |
| Smithery | smithery.ai |
| PulseMCP | pulsemcp.com |
| 精选列表 | github.com/rafsilva85/awesome-manus-ai |
许可证
MIT — 详情请参阅 LICENSE。
由 Rafael Silva 构建 · creditopt.ai
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。