在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 　　最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 　　最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。