新手友好：GPT-5.6编程配置实战指南_服务软件

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2. GPT-5.5 发布！OpenAI已经不造天才了

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4. GPT5.2亮点解读，OpenAI重夺年度最强 OpenAI甩出王炸GPT5.2，核心基准测试，全面碾压Gemini 3 Pro和Claude Opus4.5，强势夺回地表最强奥特曼放话GPT5.2不仅是最强通用大模型，还要成为你日常办公的AI合伙人亮点1、最强视觉能力亮点2、最强上下文亮点3、最强办公能力亮点4、最强编程能力 #AI新星计划 #抖音知识年度大赏 #人工智能 #OpenAI #大模型

5. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

6. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

7. 刚刚，GPT-5.5 发布！Claude Code 连夜治好降智，「奥特曼瘫倒」喜提续集

8. “Skill 不就是长一点的提示词吗？” 上篇文章《别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法 http://t.cn/AXqLcGP0 》发出去后，收到一些质疑： > "说 skill 能做配图 prompt 不行。本来 skill 就是加载 md，没 skill 之前我们用 prompt 模板照样也是能做流程编排。" > > "现在大部分 skill 不就是长一点的提示词吗？为什么说'单纯靠提示词做不了'？" 这些批评是对的。我原文确实表达有问题。写"提示词"的时候，我下意识拿 Gem、Project、GPTs 里的那种提示词当例子。那些确实做不到一次性生成配图。但"提示词"是个很宽泛的概念。如果我把 SKILL.md 的内容复制出来发给 Claude Code，再给它一个生成图片的脚本，它一样能完成配图任务。这里的差异不在于提示词能不能复用，Gem 和 GPTs 里的提示词也能复用。差异在于：提示词配套的是 ChatBot，还是 Agent？【1】ChatBot 和 Agent 的核心区别 Skills 的完整名称叫 Agent Skills。注意这个"Agent"，它不是装饰词。Skills 利用 Agent 的虚拟机环境，提供单纯提示词无法实现的能力。一句话总结：ChatBot 只能对话，Agent 能动手干活。具体来说： ChatBot 不能调用工具。你给它一段配图提示词，它能帮你分析文章、生成画图 prompt，但真要生成图片？它只能说"请把这段提示词复制到 Gemini"。剩下的活还是你干。 Agent 能调用工具。同样的配图任务，它能像个经验丰富的编辑一样自己完成： 1. 读取你的文件 2. 分析需要几张图、放哪里 3. 为每张图设计内容和风格 4. 调用画图模型生成图片 5. 把图片插入正确位置 6. 输出成品交到你手上全程自动化，你只需要验收。【2】那 Skill 到底是什么？很多人把 Skill 理解成"一段很长的提示词"，这个理解对了一半。 SKILL.md 的核心确实是指令文本。但 Skill 不止于此。一个 Skill 可以包含三层内容：第一层：元数据。就是 name 和 description，告诉 Agent 这个 Skill 是干嘛的、什么时候该用。这部分在启动时就加载，但只占几十个 token。第二层：指令。SKILL.md 的主体内容，工作流程、最佳实践、注意事项。只有 Agent 判断需要用这个 Skill 时，才会读取这部分。第三层：资源和代码。附带的脚本、模板、参考文档。Agent 按需读取，用的时候才加载。这就是官方说的"渐进式加载"：不是一股脑把所有内容塞进上下文，而是用到什么加载什么。所以你可以给一个 Skill 附带几十份参考文档，只要这次任务用不上，它们就不占用上下文窗口。传统提示词做不到这一点。【3】为什么说配图"单纯靠提示词做不了"？回到原来的争议。如果你说的"提示词"是指发给像 Claude Code 这样的 Agent 的指令，那配图当然能做到。因为这时候提示词是发给 Agent 的，Agent 能调用工具。但如果你说的是发给普通 ChatBot 的提示词，比如 ChatGPT 的自定义指令、Gemini 的 Gem、Claude 的 Project 指令，那确实做不到。因为 ChatBot 没有工具调用能力，它只能输出文字。我原文的问题在于：默认读者理解的"提示词"是 ChatBot 场景下的提示词，但没有明确说出来。更准确的表达应该是：Skill 必须配合 Agent 使用。发给 ChatBot 的提示词，无论写多长多详细，都只能完成对话能完成的事。要让 AI 真正"动手"，需要的是 Agent + 工具调用能力。【4】那我直接给 Claude Code 发长提示词不行吗？行。把 SKILL.md 内容复制出来当提示词发，Agent 一样能执行。这也是为什么有人觉得"Skill 就是长一点的提示词"。但 Skill 的价值不在于"能不能做到"，而在于：可复用。写一次，以后每次相关任务自动触发，不用每次复制粘贴。可组合。分析 Skill + 提纲 Skill + 写作 Skill，像乐高一样拼起来。单独的提示词模板做不到这种模块化组合。可迭代。用着用着发现问题，直接让 Agent 帮你改进 Skill。下次自动生效。传统提示词模板改了之后，你得记得每次都用新版本。可渐进加载。Skill 附带的资源文件不会一开始就占用上下文。你的提示词模板再怎么组织，发出去就是全量加载。简单说：Skill 是提示词的工程化封装。能做的事差不多，但管理成本、复用成本、迭代成本完全不同。【5】最后上篇文章的核心没变：因需而建、可组合、可迭代。 Skill 就是长一点的提示词吗？是的。但光有提示词不够。关键是执行这段提示词的系统，到底是只会说的 ChatBot，还是能真正动手的 Agent。 Skill 是给 Agent 用的。没有 Agent 的工具调用能力，Skill 就只是一段躺在文件夹里的 Markdown。

9. OpenAI最强代码模型GPT-5.2-Codex上线

10. 昨天晚上发布的小米MiMo-2.5，登顶全球开源大模型第一，超Claude Opus 4.6，很牛逼。对开发者来说，几个点比较实在：速度方面，TPS到100-150 token/s，做Agent交互基本不用等响应。成本直接砍半，1M和256K上下文同价，夜间8折，比用Claude便宜不少。长程任务稳定性有突破。北大编译器case，4.3小时一次满分通过，不是跑十几个小时勉强过关那种。单次近千次工具调用、十余轮上下文压缩，工程化能力是实打实的。百万级上下文两个模型都支持，马上开源。以前这种水平的Agent能力，调用成本是个大门槛，现在直接免费用。小米AI这块确实被低估了#小米首次登顶全球开源大模型第一#

11. 告别生成排队，彻底实现顶流模型创作自由

12. 盘点一周AI大事(4月26日)｜OpenAI王炸两连 OpenAI上线下一代大模型「GPT-5.5」 OpenAI全量上线下一代图像模型「GPT-Image-2」 Kimi发布最强开源大模型「Kimi K2.6」 DeepSeek发布了「DeepSeek V4」 Office三件套(Word PPT Excel)全量上线Copilot智能体 Google发布最强深度研究「Deep Research Max」研究员开源AI研究员「ASI-Evolve」 Google发布最强图像分割模型「Google Vision Banana」 LTX开源视频转HDR「LTX HDR LoRA」 ODYSSEY发布最强世界模型「Odyssey-2 Max」字节开源最强3D模型「Seed3D 2.0」工程师研发出最强乒乓球机器人 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #AI #OpenAI

13. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

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16. 除了写代码，Claude Code还能干什么？根据网上的讨论，Claude Code早就超越了"AI编程工具"的定义。那么大家都用CC来做什么呢？按照点赞排序如下：1. 第二大脑管理 — Obsidian + Claude Code用Claude Code自动化处理Obsidian笔记。具体场景：- 定期运行脚本，自动从邮件/RSS/剪贴板导入笔记- 用Claude Code分析你的笔记库，找出"孤立笔记"（没有backlink的）- 自动补充缺失的笔记关联（比如提议"这篇技术笔记应该链接到那篇概念笔记"）- 生成笔记索引和目录（特别是对大型笔记库）- 定期清理过时信息，标记需要更新的内容一个用户说："我的笔记库从700个笔记扩展到3000个，Claude Code帮我维护整个知识库的一致性，这省了我几个月的手工整理时间。"2. Git Changelog 自动生成"读取我最近30个commit，生成结构化的changelog——分类为feature/bugfix/chore，并自动提取关键改动描述"可以：- 自动格式化commit message- 识别breaking changes- 生成给产品经理的中文总结（"这个版本新增了啥"）- 甚至能识别"这个fix其实解决了用户complaint 123"3. Markdown 文档处理比想象中强大：- 批量转换markdown格式（比如"把所有二级标题改成三级"）- 自动检查文档一致性（检查"所有API文档是否都有example"）- 生成目录和索引- 文档中提取数据（比如"从所有README里提取dependencies列表"）- 翻译（用Claude Code把英文文档翻译成中文，保持markdown格式）4. 数据分析和处理很多人用Claude Code来：- 处理CSV/JSON数据（清洗、转换、聚合）- 生成数据可视化代码（matplotlib/plotly）- 自动统计报告（"给我一份月度销售分析"）- 从非结构化数据中提取信息一个产品经理用户："我用Claude Code处理用户反馈csv，自动分类为feature request/bug/improvement，然后生成热度排名。这个本来需要半天，现在5分钟。"5. 配置文件生成和管理- Docker/K8s/Terraform配置自动生成- 环境变量配置管理- 基础设施即代码(IaC)的模板生成- 自动化配置迁移（比如"从Docker Compose转到K8s manifests"）6. 内容创作辅助不少创意工作者用Claude Code：- 博客/文章自动排版和格式化- 从原始笔记生成完整文章- 自动为文章生成SEO元数据- 批量生成social media copy一个技术博主说："我在Claude Code里一次性上传10篇原始笔记，它能自动：1) 统一风格 2) 补充缺失的章节 3) 生成meta description 4) 创建twitter/linkedin版本。我节省了2小时/周的编辑工作。"7. 系统管理脚本虽然是"编程"，但超出了传统代码编写：- 自动化部署脚本- 日志分析和告警- 系统监控脚本- 批量文件处理8. 学习工具意外的使用场景：- 生成练习题目（从教材中提取核心概念，生成对应练习）- 代码示例生成（"给我5个递归的例子，从简单到复杂"）- 学习路线规划（"我想学Machine Learning，给我3个月的学习计划"）- 作业检查（虽然controversial，但有学生用Claude Code检查自己的作业逻辑）原文讨论：www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1rtesrr/#HOW I AI# #程序员#

17. 刚刚问了claude，它说中文语料中某些专业领域（金融、法律、医学、技术文档）的高质量文本偏少，模型更容易在这些区域"编"。如果是写system prompt、定义角色、设定输出格式，英文表达的精确度和模型的遵从度会更高。想降低幻觉的一大关键不是切换语言，而是让它去搜索（英语资料来源），不要只凭记忆/生成回答。

18. GPT-5.4：OpenAI做了个Kimi K2.5 +MiniMax M2.5？

19. 如何评价 OpenAI 最新发布的 GPT-5.5 模型？

20. DeepSeek-V4和GPT-5.5第一波实测对决，结果出人意料！

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22. 提示词工程、上下文工程都过时了，现在是 Harness Engineering 的时代

23. 千问发布2025十大AI提示词，股票意外排名第一，普通人如何用AI做好投资？

24. 盘点一周AI大事(11月23日)｜AI自己画CAD图纸 Google发布最强大模型Gemini 3、最强图像模型Nano Banana Pro OpenAI发布最强编码模型GPT-5.1-Codex-Max 马斯克升级Grok 4.1，情商最强字节开源最强空间重建模型Depth Anything 3 腾讯发布最强开源视频模型HunyuanVideo-1.5 Meta开源最强对象分割模型SAM 3，最强3D分割模型 SAM 3D Autodesk研发出最强CAD智能体VideoCAD AI2发布最强开源深度研究智能体Deep Research Tulu Google发布最强AI天气预报WeatherNext 2 Maxima推出AI会计智能体头号玩家套装问世 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #大模型

25. 盘点一周AI大事(11月16日)｜AI自己玩原神 OpenAI上线GPT-5.1，高情商人格回归，智商小幅提升，指令遵循独一档领先 Gemini 3.0 Pro下周发布，目前能在画布（移动端）中抢先体验 Gemini语音模型升级，能控制语速和语气，适合当口语教练 NotebookLM上线深度研究，支持上传图片和PDF，开放自定义视频解说风格微软开源数据分析智能体Data Formulator 李飞飞的世界模型Marble正式上线 Google发布最强通用智能体SIMA2 字节推出最强游戏智能体Lumine Epidemic推出AI配音工具 StepFun开源最强音频编辑模型Step Audio EditX ElevenLabs发布最强音频转文字模型 32岁的小姐姐与ChatGPT男友结婚 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

26. 最近我几乎每天都在跟AI一起编程，有时一天都不睡觉。不咋看微信、十几个小时连轴转，对着手机给AI下指令，让它做智能体、改Skill……#大有学问 #人工智能 #红衣聊AI #openclaw

27. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

28. 刚刚，GPT-5.5发布，颠覆劳动理论

29. 【Anthropic官方出品：Claude Code实战课程全解析】Anthropic悄悄放出了一门官方课程，专门教你如何把Claude Code用到极致。15节课，1小时视频，还有测验和证书，干货密度相当高。课程地址：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action有人学完后整理了核心要点，值得收藏：快捷键与模式切换- Shift + Tab 按两次进入规划模式- Ctrl + V 可以直接插入截图（注意不是 Command + V）- 配合插件可以让Claude Code直接操作浏览器控制推理深度的魔法词在提示词中加入这些关键词，可以调节模型在任务上投入的token量：- "Think" — 基础推理- "Think more" — 扩展推理- "Think a lot" — 全面推理- "Think longer" — 延长推理时间- "Ultrathink" — 最大推理能力上下文管理- /clear 清空上下文- /compact 压缩上下文，可释放80%以上空间进阶扩展- 使用MCP服务器可以扩展工具集- 支持大量pre-hooks和post-hooks，在工具执行前后自动运行社区讨论中有个观点很有价值：课程没教的真正技能，是知道什么时候该重置上下文。很多人卡在问题里挣扎几小时，其实是在和"上下文腐化"作斗争，不如在完成一个里程碑后果断清空重来。还有人指出，/clear比/compact更彻底，该用哪个要看场景。当然也有老手表示，如果你已经每天高强度使用Claude Code，这门课的增量信息有限。但对于想系统入门或查漏补缺的人来说，官方出品的体系化内容，依然是最稳妥的起点。reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1q1z5ke/want_to_learn_how_to_make_the_most_of_claude_code

30. 之前觉得gpt就是纯用prompt，记忆的连贯性其实也算不错。但calude是明显在做出系统后更稳定。如果是有固定工作流程和自动产出的，还是claude好用，CLAUDE.md自己定义，上下文都很清楚，可控、可迭代。在GPT 里聊出来的好想法，也可以沉淀到 Claude 的个人知识库wiki里。//@水果拍:大概经历了这么一个过程：一开始是Prompt Engineering。会把好用的prompt反复迭代，甚至专门建文件夹去管理。但很快发现，这更像是临时调用能力，每次都要重新解释，没有积累。后来转到project。按功能拆分，不同场景用不同 project。但project也有缺陷：规则不会自动更新，差异也不会被回灌。现在开始做一点简单的 Context Engineering。把反复出现的背景信息，变成常驻context，作为标准输入。减少波动，提高稳定性。同时尽量固定输出方式，让AI 更像人一样思考，而不是随机发挥。最后，就是不断做差异、回灌和迭代。三四轮之后，把gap慢慢磨小。

31. 聊一聊OpenClaw和之前其它AI的区别：AI聊天软件：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容Manus：由用户给定的有限输入，由AI运行环境能力边界限制的输出内容，但通过使用沙箱环境，输出能力极大增强Claude Code等本地智能体工具：由用户给出需求，AI自己在本地运行环境中取得需要的输入，通过使用本地运行环境，输出能力极大增强OpenClaw：AI使用本地环境无限制地取得输入且自主增强输出能力，用户给出需求不再是AI执行任务的主要触发源

32. 原生AI编程的一个陷阱在于，它可以很快搓出来一个MVP，但是你要是以敏捷开发的方式基于MVP加功能，实际上AI会因为每次开发都需要了解之前的所有上下文导致出错概率越来越高。而适合AI编程的方式其实是瀑布式开发，这样AI每个阶段只需要了解上个阶段的上下文，可以纯AI编程写出非常复杂的项目。那么哪些人倾向于让AI敏捷开发，哪些人可以写清楚瀑布式开发的需求呢？

33. 大模型Agent的核心还是prompt？

34. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

35. 今天AI太热闹了，DeepSeek V4预览版正式上线并开源，OpenAI几乎同期推出GPT-5.5，两大重磅发布“撞车”，直接把话题推向高潮。DeepSeek V4和GPT-5.5谁更强？哪些领域哪个更领先？从目前公开信息和基准来看，两者各有侧重，没有绝对碾压：🔻• DeepSeek V4（预览版）： • 亮点：百万上下文（1M tokens）标配，这对处理整个代码库、长文档或复杂知识库非常友好。采用MoE架构（V4-Pro约1.6T总参数/49B活跃，V4-Flash更轻量），强调高效Agent能力和成本控制。 • 强项：长上下文理解、编码相关任务（SWE-bench Verified接近80.6%）、数学/推理（部分基准追平或接近顶级闭源模型）、极致性价比。开源权重已放出，支持本地部署和华为昇腾等国产硬件优化。 • 弱势：作为预览版，某些复杂Agentic任务（需要多轮工具调用、真实世界交互）可能还需进一步打磨，整体智能上限在部分基准上略落后于最新闭源旗舰。🔻• GPT-5.5： • 亮点：主打更快、更省Token，在编码、办公自动化、研究任务上优化明显。OpenAI宣称它在多项基准（包括Terminal-Bench、编码相关）超越同期竞品，Agent能力更“直觉”、能处理有限指令下的复杂工作流。 • 强项：通用智能、工具使用、实际生产力任务（写代码、调试、跨应用操作）、响应速度和效率。付费用户（Plus/Pro等）已可直接体验，生态集成（ChatGPT、Codex）成熟。 • 弱势：上下文窗口相对较小（此前系列多在128K-256K级别，未见1M标配），API定价较高，闭源限制了自定义和本地化。总结：• 长上下文/大文档/代码库级任务：DeepSeek V4明显领先，百万上下文不是宣传，是实际可用。• 通用Agent、生产力、复杂工作流：GPT-5.5更强，尤其在“省Token”和直观性上，实际使用中可能感觉更丝滑。• 编码/数学/推理：两者接近，DeepSeek在开源性价比上拉开差距，GPT-5.5在某些官方基准上略胜。• 多模态/综合体验：GPT-5.5目前更成熟（OpenAI生态加持），DeepSeek V4预览版据称有原生多模态潜力，但需验证。#DeepSeekV4和GPT5.5谁更强#

36. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待#AI竞赛进入“决赛圈”：GPT-6 vs DeepSeek V4，谁是真正的生产力革命？GPT-6 核心看点：重点不在参数，而在“Agent化”和“长程记忆”。它可能不再是对话框，而是能替你写代码、改Bug、顺便订外卖的数字员工。DeepSeek V4 核心看点：依然是极致的 MoE 架构优化。据透露 V4 在代码生成的 HumanEval 评分上已经“封神”，更重要的是，它对中文语境和国内开发者工作流的适配，是天然的降维打击。一边是全球AI的风向标，一边是国产大模型的“排头兵”。这场对决，决定了未来两年的行业天花板。

37. 今年让我感到最明显的“复利”，就是被我长期训过的GPT。持续对话，会优化出更适合自己的AI。//@车库工程师:回复@墅姐:是的，个性化训练很关键，gpt被我训练的咨询价值很高以至于找外面专业人士咨询之前，我已经带着预习功课来了，外面的专业咨询觉得我大致都理清楚了不必再找他们，但我还是保留着，帮我验证ai有没有忽悠我。 Gemini3 是我新开的会员像是我重练的号，还得重新训练，目前还比较笨一些//@墅姐:回复@车库工程师:是的，现在gpt真的越来越全面了。以前可说是频繁出错。现在自己训过，又有长期对话记录，得到的回应都很有针对性，做起来也有效果。确实像个军师

38. DeepSeek V4 网页端《原神×我的世界》融合小游戏代码测试：拳打 ChatGPT，脚踢 Gemini，硬刚 Claude

39. 用好 Coding Agent 两个秘籍： 1. 给好的代码给它参考 2. 告诉它如何自己验证用好了事半功倍好的代码参考在 GitHub 上通常你能找到合适的。验证可能需要提供工具和方法，比如 - 让它把代码编译一下，有编译错误 - 把网站启动起来用 Chrome Dev Tool MCP 或者 Playwright MCP 打开看看有没有网页错误或者错误日志 - 跑一下自动化测试代码 - 连上真实 API，比如我昨天分享的一个 http://t.cn/AXqmK0Pt ： > 比如昨天我让 Codex 实现发布草稿到微信公众号的功能，直接配好 API Key，给它一个文档，让它写完后自己用这个 Key 和文档去发布验证。过一会儿去看，已经实现好了，完全不需要我反复测试。

40. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

41. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

42. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待#GPT-6大概率4月14号就来，DeepSeek V4也箭在弦上最快月内有消息。两边几乎同时亮剑，这波中美大模型的较量正式进入白热化阶段。GPT-6这次据说是奔着AGI去的全新架构，代号“土豆”，性能号称暴涨40%，200万token上下文加上原生多模态，看起来就是冲着“全能旗舰”去的。而DeepSeek V4走的是另一条路——它跟华为昇腾芯片深度绑定，从CUDA迁移到国产架构，极致性价比+百万上下文多模态，明显是想用工程能力打破算力封锁。一个秀天花板，一个卷供应链和成本。不管怎么选，这波最大赢家都是用户。

43. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待# 全球最受关注的OpenAI和DeepSeek都将在这个月发布新的大模型版本。两家头部AI企业的最新版本GPT-6与DeepSeek V4代表了当前大模型发展的两大技术路径，各自展现出鲜明的优势。GPT-6的核心优势在于其强大的通用推理能力和成熟的生态系统。作为OpenAI的旗舰产品，GPT-6在数学与复杂科学推理方面表现突出，延续了GPT系列在这一领域的领先地位。其200万Token的超长上下文窗口，使其在处理超长文档和复杂多轮对话时具备显著优势。同时，GPT-6拥有成熟的插件生态、API集成和企业级服务支持，多模态能力（文本、图像、音频）也更为完善，适合需要全方位解决方案的企业用户。DeepSeek V4则在工程化应用和成本控制方面表现卓越。该模型完全基于国产算力集群训练，实现了从硬件到软件的全链路自主可控，这在当前国际形势下具有战略意义。在技术层面，V4的编程能力达到全球领先水平，HumanEval得分超过87.6%，特别适合代码生成、调试和整库分析等工程任务。其100万Token的上下文窗口配合Engram长期记忆机制，能有效处理法律合同、代码库等长文本场景。最突出的优势在于其极低的成本，API价格仅为GPT系列的1/10-1/50，同时开源可商用的特性使其在私有化部署方面更具灵活性。总体而言，GPT-6适合对通用推理能力和生态系统有较高要求的用户，而DeepSeek V4则在编程能力、成本控制和国产化部署方面展现出独特优势。

44. GPT-5.2连肝7天，300万行代码造出Chrome级浏览器

45. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

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47. qwen3.6 确实强，已经达到上一代claude 4.5的水平，我又使用了一个opus的蒸馏版。现在用Q8量化本地生产级开完全代替了付费大模型。以我的使用量，全年节省2000美元的token成本，且不需要看anthropic的脸色还得特么科学上网。这就是我为什么可以决策买rtxpro6000的一个基本ROI核算。这张卡8000多美元，仅靠编程的token消耗，固定资产折旧就拉平成本了。且不说有了这个免费的神器以后我的本地token使用量将远远超过定额，以及各种其他模型本地AI的能力就白送了。以往的经验看，我个人的节奏比行业快一年左右，也就是说明年中期，大部分在线烧token的中小公司都会转向本地部署AI服务器，将OPEX 费用支出转化成CAPEX 资本支出。在显卡这一块，保值率和耐用度远超一般服务器。比如rtxpro6000这张卡的折旧摊销可以拉到八年。虽然单价高，但是赚钱的。面向中型以下企业的全套本地AI coding硬件选型规划，模型部署调优，软件开发环境配置集成，部署流水线，质量门禁控制，团队编程AI化治理，AI工程管理经验，完全可以指导企业全面向低成本可持续AI编程转型。重要的是可以实现完全离线，使大量隔离开发环境具备接近在线编程的应用能力，安全合规，成本可控。现在啥都敢往AI上甩真是无知者无畏。硬件层级：中型企业 AI 编程服务器整机 / 硬件精准选型、算力资源配比模型层级：蒸馏、Q8 量化、本地部署、性能调优工程层级：开发环境集成、部署流水线、质量门禁、代码规范管理层级：团队 AI 编程流程治理、AI 工程管理体系合规层级：纯离线私有化部署方案，适配隔离内网开发有人可能会问，你这套体系比原生的大型来强嘛。我可以肯定地告诉你，绝对比原生大模型强，因为两者根本不是一个维度的东西。我这是整体解决方案，原生大模型在我这里只是一个infra的能力底座，有什么资格与我相提并论？发动机再牛逼也不能自己跑。有咨询需求的老板，可以联系。

48. Gemini 3 Pro比之前的2.5确实好非常多，分析，做图像视频都很厉害。但个人感觉，还不到能取代gpt 5.1 thinking的强度。尤其GPT “长期记忆”这一块很强，也已经被我训成很懂我的工作合伙人了，这部分太难替代。各有千秋吧，我自己还是要两个都用。AI总结：Gemini 更像“超级检索式分析器”GPT-5.1 更像“策略家 + 思考伙伴”纯信息密度 & 资料整合能力：Gemini 3 Pro 更强多层推理、跨主题整合、结构化深度分析：GPT-5.1 Thinking更强Gemini 3 Pro 的优势多模态 & 超大上下文处理。Gemini 3 Pro 支持文本、图像、视频、PDF 等多种输入模态，也能处理非常长的上下文 (比如大量文档 / 长篇报告 /大数据集) — 这是它的一大杀手锏。逻辑推理 + 数理 / 复杂任务处理能力强。在多个基准测试 (数学、逻辑推理、视觉 + 推理、多模态理解等) 中，Gemini 3 Pro 的成绩在很多项都超过 GPT-5.1。擅长“重”／“大规模”内容处理 + 综合型任务。如果你的任务需要跨文档整合、图文混合分析 (比如政策 + 数据表 + 图表 + 图片)、长时间 context 的研究 — Gemini 会表现得更稳定。GPT-5.1 Pro / Thinking 的优势自适应推理 + 工具 / 代理整合 + 高效对话 / 编码工作流程。GPT-5.1 最新版本 (Pro / Thinking) 强调“根据任务难度自动分配思考资源 + 支持工具调用 / 代码执行 / 多轮对话 + 稳定性 / 开发者友好性”。更适合迭代、动态交互、对话与写作 / 编码。比如你做写作、策略分析、代码编写、快速原型、反复调整 prompt／输出 — GPT-5.1 在速度、连贯性、开发者体验上往往更顺手。在“记忆准确性 / 长对话稳定性 / 多轮交互”方面表现不俗。对于需要持续对话、多轮迭代、状态保持、复杂 prompt chain 的任务，GPT-5.1 更擅长维护连贯和响应一致性。#人工智能#

49. 是的，插件确实会占用上下文窗口。每个插件加载后，它的 Skills（SKILL.md Meta 信息）、Agents 定义、Hooks 配置等都会被注入到上下文中，让 Claude 知道有哪些能力可用。插件装得越多，这部分系统指令就越长，留给实际对话和代码处理的空间就相应减少。//@窗边的小硕硕:宝玉老师，claude code装的插件越多，是不是越挤占上下文窗口？

50. Vercel推Agent Browser：让AI自己控制浏览器，比Playwright省93%上下文

51. 🐟 鱼皮的 AI 知识库 github.com/liyupi/ai-guide 程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程，分享大模型选择指南（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude）、最新 AI 资讯、Prompt 提示词大全、AI 知识百科（RAG / MCP / A2A）、AI 编程技巧、AI 工具用法（Cursor / Claude Code / TRAE / Lovable / Agent Skills）、AI 开发框架教程（Spring AI / LangChain）、AI 产品变现指南，帮你快速掌握 AI 技术，走在时代前沿。 #HOW I AI#

52. 回复@laputa678:编程这事其实 codex GPT-5.4 xhigh 挺强的，但写作之类的事还是得看 claude 的//@laputa678:请教宝玉老师，您是除了编程其他的事情都交给claudecode么，感觉有点反直觉因为claude一直被认为是最好的编程模型//@宝玉xp:回复@minhello:编程优先codex，量大，质量也好//@minhello:宝玉老师，现在推荐用claude code还是codex编程？

53. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

54. OpenClaw

55. OpenCode 完全指南：安装配置到高效使用，10 分钟上手终端 AI 编程助手

56. OpenCode保姆级安装教程

57. WorkBuddy从入门到精通（06）Debug 神器：让 AI 帮你找 Bug 并修复

新手友好：GPT-5.6编程配置实战指南

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