这是一个系列文章，主要分享我最近使用 chatgpt 过程中的一些小技巧，每次分享 3 点，希望你能有所收获。
1 及时清理不用的 worktree
使用 git worktree 可以同时处理多个任务，但长期保留已经结束的 worktree，会占用磁盘空间，也容易让人分不清哪些分支还在使用。任务完成后，我会先检查其中是否还有未提交修改或需要保留的提交，确认不再使用后再删除，并清理失效的 worktree 记录。
比如可以说：“检查这个仓库的 worktree 列表，区分正在使用、可以删除和状态不确定的项目。先说明每个判断的依据；有未提交修改或未合并提交的不要删除，等我确认后再清理。”
清理的重点不是追求列表为空，而是只保留仍有价值的工作现场。
2 定期整理项目和对话，减少无关上下文
一个对话中混入太多无关目标，会增加理解成本，也可能让旧要求干扰新任务。我会把不同项目或主题放到独立对话中，归档已经完成的任务，并把真正需要长期复用的结论整理到项目文档或 AGENTS.md，而不是依赖越来越长的聊天记录。
比如可以说：“总结这个任务中以后仍然有用的项目约定、验证结果和待办事项，区分事实、推断和未确认信息，去掉临时讨论与敏感内容。先给出整理建议，不要直接修改长期规则。”
这样既能减少无关上下文，也能让下一次任务从清晰、可信的背景开始。不要为了节省 token 删除仍未交付的任务或唯一证据。
3 安全登记常用环境信息
经常让 chatgpt 或 codex 检查测试环境时，可以在本地维护一份环境清单，记录环境别名、用途、地址、连接方式和允许执行的操作。这样下次只需说明目标环境和任务，不必重复介绍基础信息。
比如可以说：“按照本地环境清单连接指定测试环境，只读检查服务状态和错误日志，并给出结论与证据。需要重启、修改配置或执行会写入数据的操作时，先说明具体影响，等我确认。”
用户名、密码、token 和私钥不要写进环境清单、聊天记录或代码仓库，应放在本地凭据存储中，由受控工具按需读取。登记了访问方式也不代表授权所有操作，每次仍要遵守任务范围和环境权限。