AI助手变难用了？不是技术退步，而是成本博弈下的体验妥协_服务软件

1. AI 助手这么多，只有它是真踩过雷的

2. AI懂得多不如懂你！小艺怎么让生活化繁为简

3. #你的手机也能秒变AI手机#最近AI手机火出圈，但动辄大几千甚至上万的价格，买个还在实验阶段的“半成品”属实肉疼。直到我用上AutoGLM，普通手机秒变AI手机！在应用内，对着手机说“帮我点杯热美式”，它自动打开外卖软件下单。说“去公司”，地图立刻规划好路线。就连发微博、超话签到这些琐事，动动嘴就能搞定，真正实现“懒人自由”，没想到AI可以离我这么近。更有意思的是，前段时间豆包手机助手因触及大厂利益被封杀，而智谱直接开源了类似的AI Agent核心技术，相当于把“AI手机助手”的能力变成了人人可用的工具！大厂想靠封号、风控拦住技术浪潮？这下估计不行了。 AutoGLM这种全自动操作的体验，真的让人上瘾，很容易爱上“动口不动手”的生活。仔细想想，这才是我们追求的真正的AI Phone时刻！

4. 【2026年，软件工程师的生存法则已经改写】编程的"拖拉机时代"已经到来。如果你还在用"干草叉"写代码，注定会被时代碾压。但这恰恰是成为程序员最有趣的时代——我依然建议每个人投身软件工程，因为这个领域正在经历前所未有的变革。一、AI写代码已成基本功2026年的软件工程师，代码的主体应该由AI完成。Cursor、Codex、Claude Code、Gemini、OpenCode——用哪个不重要，重要的是你必须用。每月20美元的订阅费，是你能做的最值得的投资。这些工具已经足够强大。如果你用AI写不出好代码，问题出在你身上，不在工具。二、用AI检查AI，形成闭环我们已经告别了"AI吐出一堆乱码、人工逐行筛查"的时代。正确的做法是：让AI写测试来验证AI写的代码，让AI读日志来定位问题，让AI操作浏览器来执行检查。这不意味着你什么都不管。我依然会浏览代码变更——内部工具可以快速扫一眼，面向客户的代码则需要仔细审读。但思维方式必须转变：你手里有一个能快速生成内容的工具，就应该让它承担更多工作。三、用AI定义需求规格这是很多人忽视的一环。用AI帮你生成需求文档、梳理功能规格，甚至只是和ChatGPT对话来理清思路，都能大幅提升效率。你的整个编程流程都需要围绕这些工具重新设计和练习。四、关于"切换工具"的现实有人抱怨频繁切换AI工具很累，这确实是新时代的"JavaScript框架疲劳"。但现实是：每隔几个月，不同工具就会轮流领先。保持开放心态，尝试新工具，找到当下最适合你的那个。五、一些重要的补充思考有开发者提出了值得深思的观点：不要把设计和架构决策完全委托给LLM。这些模型训练数据中包含大量低质量代码，如果你不用设计模式和反模式去引导它，输出很可能是一团糟。你必须确保AI不会过度抽象，或者用复杂方案解决简单问题。还有人建议：让"写代码的AI"和"审查代码的AI"使用不同的模型。同一个模型容易对自己的输出"盖章通过"，而独立的审查者能发现更多隐患。六、写代码正在变成最廉价的环节这是最深刻的洞察：当每个人都能用AI快速实现功能时，真正的竞争力在于判断力、品味，以及知道什么不该发布。AI是工具，不是拐杖。它能写出第一版草稿，但决定什么重要、什么会出问题、什么能上线——这些依然是工程师的核心价值。当所有人都能发布功能时，赢家是那个知道该删掉什么的人。以上这些，已经是2026年软件工程的基本门槛。更高级的AI工作流正在涌现，如果你连这些都没做到，你在做什么？x.com/benawad/status/2006469719247958492

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6. 很多人问我：现在做AI创业，到底还有没有机会？其实机会很大，但试错的空间正在被快速压缩。#大咖观察 #红衣聊AI #创业 #AI创业 #人工智能技术

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15. 当今时代，各种各样的AI智能体充斥着我们的生活，但对于日常工作而言，现有的AI对我们来说，大多只能叫“助手”，而现在，联想发布了全新的天禧AI，喊出了#天禧AI从助手到队友# 的口号。在交互体验上，天禧AI创新了全新的AUI，在交互界面上做出了巨大突破。在目前联想的手机，平板，电脑等终端设备的硬件基础上，为用户打造真正个性化，从用户真实需求出发的AI。在会上，联想喊出了“享受要亲身体验，工作由AI代劳”的口号。而在宣传片中，AI助手，AI翻译，AI处理表格的内容，都让天禧AI智能体显得更加智能全面。在行业不断成熟，AI需求不断高涨的大环境下，联想天禧正走出一条属于自己的AI之路。

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18. #豆包手机溢价#也没溢价多少啊！目前还是短期概念而已，如果调用云端，效率就跟ZP的一样，没人愿意用，如果用终端算力，那耗能与终端算力内存需求就会很高，续航过热与硬件成本都是问题。还是现在资金多，不断找题材，炒起来，毕竟股市需要新东西。不过论AI助手整合到手机，个人认为鸿蒙小艺更正宗。

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21. 简单说几个GPT5.5 对比5.4和5.3codex的感受。先说5.3codex，从编码能力上来看基本和5.4体感上无区别。配合Codex，逻辑的严谨性，bug“根因”的定位能力都很强。5.4的优势在于超长的上下文，5倍长度上下文好处是不会经常性的压缩导致过程信息的丢失，问题在于更快的token消耗和更慢的响应时间。如果不授权自动审批的话，返回的速度慢，会很占精力。说到GPT5.5，基本上把前两者的优势都占了，既能有更快的响应速度，因为回复的更简洁节省了token，也不会经常性的要进行压缩。当然能生产高质量图片确实是编程之外的惊喜。Codex+gpt5.5 进行编码/Claude +opus4.7负责规划，双方互相校验应该是当前最有效率的工作方式了吧。

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26. 苹果计划在iOS27开放Siri，也就是Siri只是个中枢，用户发起请求以后可以把内容转发给用户自己下载的第三方AI完成执行。不过开发者需要在 iOS 27 中显式支持 Apple 提供的新集成能力，才能被 Siri 调用。话说Siri现在能不能算已有的语音/AI助手里最难用的（即便接入Apple intelligence）？ iPhone

27. rtk：给Claude Code装上"省钱模式"，一个CLI代理减少80%的token消耗。 AI写代码有个隐形成本：每一条命令的输出都是token。git status输出3000个token，cargo test输出25000个token。一个中等项目的常见开发命令加起来就是11.8万个token。 rtk做的事很简单：在命令输出到Claude之前，把它压缩掉。结果就是总token消耗从11.8万降到2.39万——省了80%。怎么工作的？ rtk是个单Rust binary，零依赖，装到PATH里就行。它在你和LLM之间做了个CLI代理，拦截常见的开发命令，四步处理： 1）Smart Filtering — 去掉注释、空白、样板代码 2）Grouping — 把相似的东西聚在一起，比如按目录分组文件列表 3）Truncation — 保留有用信息，砍掉冗余 4）Deduplication — 相同的日志行折叠成一条，带上计数具体例子： 1）ls -la 原本输出45行800个token，rtk处理后12行150个token——节省82% 2）git push 原本15行200个token，rtk处理后1行10个token——节省95% 3）cargo test 失败时200+行，rtk只show失败的test和stack trace——节省90% 4）git status 本来3000token变600token 集成非常简单对Claude Code用户来说，一行命令搞定： rtk init --global 然后重启Claude Code。之后所有的git、cargo、npm、docker、kubectl等命令自动被rtk拦截。Claude永远看不到原始输出，直接得到压缩版本。对Claude Code来说完全透明。支持的命令超多：git全家桶、cargo/npm test、docker/kubectl、eslint/ruff/pylint、jest/vitest/playwright、pip/pnpm等。基本覆盖了日常开发的所有频繁命令。 token节省的实际意义？实际意义很大。假设Claude Code一次开发过程调用50个命令，正常消耗是11.8万token，用rtk变成2.39万。按现在的token价格，一个中等项目的完整开发周期可以省下几块钱。但真正的意义不是钱，是上下文。 token省得越多，你的上下文窗口空间越大。在同一个conversation里能保留更多的代码历史、更多的context，Agent做决策时信息更充分。这对长期开发任务影响巨大。缺点和适用范围？ rtk也有限制。它只作用于Bash命令。Claude Code的built-in工具（Read、Grep、Glob）不经过rtk，所以如果你用read工具读文件，输出还是原始的。解决办法是用shell命令（cat/head/tail、rg/grep）或显式调用rtk read。另外rtk的Smart Filtering只对特定命令有效。对完全陌生的自定义命令，rtk就是raw passthrough，不会过滤。支持Claude Code、OpenCode、Gemini CLI三大IDE。安装都是一行命令，配置文件在~/.config/rtk/config.toml，支持自定义排除特定命令或调整压缩策略。访问：github.com/rtk-ai/rtk #how i ai# #程序员#

28. 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

29. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

30. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

31. 戴密斯：AI最大的瓶颈是算力，AI公司的差距会拉大#谷歌 #戴密斯哈萨比斯 #DeepMind #新药研发 #算力

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36. 全球大模型第一股，为啥是家中国公司？ #智谱 #智谱上市 #智谱IPO #GLM大模型 #全球大模型第一股诞生

37. 盘点一周AI大事(3月22日)｜OpenAI红色警报字节开源AI超级员工DeerFlow 2.0 英伟达开源Agent安全补丁NemoClaw Okara发布AI CMO Junior开源能雇佣的AI员工Junior 清华开源Agent课堂OpenMAIC MiniMax发布最强开源大模型M2.7 Miro开源最强深度研究模型Miro Thinker H1 Unsloth开源AI训练工具Unsloth Studio Google升级AI Studio和Stitch 阿里开源最强影视配音模型Fun-CineForge Google开源最强视频超分模型Spark VSSR 研究员开源最强数字人模型ID-LoRA 研究员开源首个城市级别的世界模型Seoul World Model #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #OpenAI

38. AI帮你压缩掉的是废话，还是你一直没想明白的问题？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #AI工具

39. 反直觉：前沿模型虽然贵，但反而更好卖#AI #大模型 #芯片 #ChatGPT #Token

40. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

41. 我在微信养了一天龙虾🦞，花了 20 万Token让它给我发压缩包

42. 学习AI最有效的方法不是花钱买课！而是用AI学习AI（零基础篇）

43. 盘点一周AI大事(4月12日)｜Mythos太强不敢发布 Anthropic官宣最强大模型Claude Mythos OpenAI发布超级智能经济蓝图 Meta发布大模型 Muse Spark 智谱上线最强开源大模型GLM-5.1 Anthropic上线Agent包工头Claude Managed Agents Gemini上线概念可视化visualizations 阿里发布最强视频模型HappyHorse-1.0 米哈游发布最强数字人模型LPM 1.0 Ace开源最强音乐模型ACE-Step-1.5-xl 研究员开源最强虚拟试穿模型Vanast #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AIGC #大模型 #Agent

44. 盘点一周AI大事(1月25日)｜Agent进化，24小时打工开源视频制作Remotion Skills爆火 AI编程开无限画布插件Pencil 爆火开源个人AI助手Clawdbot爆火，7成24小时给你打工 Claude Excel插件更新 Runway上线最强视频模型Gen 4.5 字节开源视频参考模型OminiTransfer 字节发布最强数字人直播模型FlowACT R1 阿里开源最强文本转语音模型Qwen 3 TTS #AI新星计划 #抖音知识年终大赏 #AI #OpenAI #AIGC

45. AI大神的焦虑：自己是研究工作的瓶颈，Token用得不够多#AI #人工智能 #卡帕西 #Agent #算力

46. #主流AI工具哪款更好用##数码主理人# 现在的AI工具确实玩得越来越花了，连Agent都开始普及了。我个人的习惯反倒挺务实，最常用的还是文案润色和音视频粗剪的辅助功能。每天高强度的内容产出，如果没有AI在前面帮我做第一轮的素材初筛和逻辑校对，单靠人工肉眼去看，工作量简直是个无底洞。它现在就是我的全职电子助理。非要说缺点的话，就是目前的AI工具还是太独立了，每个软件之间像是有生殖隔离，如果以后能有一个系统把文本、图片、视频完美打通，不需要频繁切换网页和软件，那就真的绝了。

47. 麻省理工学霸AI学习法，2天学完一门课，还能顺利通过考试！别再把AI当搜索引擎，快来学一学MIT学霸的AI学习法！ #ai #教育 #NotebookLM

48. 别用免费AI学AI了！这4个细节才是关键。 #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #学习方法

49. 小米HAD辅助驾驶又有新进展了，全新升级小米XLA认知大模型，融入小米MiMo-Embodied具身基座模型，决策更可控、更拟人，提升解决长尾场景的核心认知能力。小米的AI家底已经反哺造车了，近半年各种模型密集落地，辅助驾驶的体验也越来越好，而且硬件标配、软件免费，持续升级不花冤枉钱。新一代SU7全系交付即搭载XLA，YU7应该也会很快推送，到时候试试体验有多惊喜#小米新SU7辅助驾驶升级XLA大模型#

50. #李想称努比亚豆包手机是现象级AI产品# 理想汽车CEO李想将努比亚M153豆包手机助手技术预览版列为2025年现象级AI产品。与Gemini+Chrome组合相比，豆包手机凸显了端侧AI在移动场景的独特优势：其交互更贴合手机高频应用（如旅行预订酒店机票等），任务完成度更实用可靠，且在信息筛选等繁琐操作上体验流畅，展现了AI融入日常的真实价值。

51. 【张捷杂谈】AI手机对战平台，用户的裸奔与茧房升级#热点观点# #张捷杂谈# #豆包手机助手开始AI操作手机能力调整# AI 深度植入手机操作系统引发行业与用户层面的双重争议。一方面，其跨 APP 数据调用能力牵动平台命脉，引发包括社交软件在内的平台间 “生死之争”，腾讯等企业已作出相关反应，相关动态也被媒体关注和评述。另一方面，用户处境堪忧，AI 可整合全平台数据实现精准画像，还会 “看人下菜碟”，依据用户立场推送差异化观点，加剧信息茧房。这与早年电商精准推送争议相似，如今电商 “大数据杀熟” 已成现实。而 AI 介入手机底层数据还将重构平台商业逻辑，用户却始终处于弱势。为此，呼吁政府介入，优先保障用户权益，避免全民信息茧房遏制社会创新与进步。 http://t.cn/AXyNkP8C

52. Anthropic已经向Claude用户发送email，使用OpenClaw要额外收使用费。究其原因还是Claude的Token羊毛被薅的太狠了，已经严重影响Anthropic的算力成本了。这从另一方面看对算力的扩建是好事，有更多人原因消费token，并为之付费了。#美国大模型头部公司封杀OpenClaw#

53. AI，开始偷懒了？

54. 从惊艳到失望

55. 不是AI不好用，是你没给自己设立边界

56. AI工具用得越多越累，不是模型不行是分工乱套了，试试这个新法子

57. 为什么很多人觉得AI不好用？

58. AI有优劣之分

59. 百虾大战与我无关，OpenClaw难用劝退，我们需要什么样的AI助手？

60. 主流AI编程助手对比与体验

61. 7个程序员配11个AI助手，代码量反而降了12%

62. 装了5个AI工具效率却更低？我踩了3个坑才搞明白

63. 为什么AI升级以后，写作能力更差了

64. DeepSeek回应模型变冷淡

65. 版本更新后“变冷淡”？DeepSeek回应

66. 2月14日，我更新了deepseek，度过了我一生中最差的情人节

67. AI赔付承诺成空话，用户反诉平台揭开数字责任灰区

68. 腾讯AI大年三十骂用户

69. AI客服为何成售后维权拦路虎？

70. 普通人用AI助手还是挺难的有人装了一堆软件最后发现根本跑不起来

71. AI助手开始像员工了。OpenClaw 4.29 更新，重点不是“多接了几个模型”，而是 AI 助手正在从聊天窗口，走向真正能执行任务的工作系统。

72. AI助手开始执行任务。这次更新，我更关注的不是功能数量，而是一个趋势

73. 本以为是补丁更新！没想到ColorOS新版本，AI助手悄悄升级了

74. 微信ai助手功能全面，负责人李浩然能否让普通人都能轻松上手使用？

75. 开工两周了，你的AI助手上线了吗？

76. OpenAI重磅更新

77. 实测揭秘｜2026年最火AI助手，到底是神器还是智商税？

78. 2026年AI编程助手横评

79. DeepSeek灰度测试升级1M Tokens，用户吐槽AI变冷淡

80. Opus 4.7 变了

81. 为什么大模型成本暴跌90%，你却感觉不到AI更好用了？

82. 不是模型不行，是算力不够

83. 大模型升级踩坑经历，不实战绝对意识不到！

84. 全球大模型调用量下滑22%

85. 大模型调用量暴跌 24%！AI 热潮要退了，还是刚刚开始？

86. 越用越便宜神话破灭！大模型集体涨价，行业逻辑转向？

87. 大模型为何集体涨价？丨AI事·AI说

88. AI助手让你“爽翻天”还是“坑到哭”？

89. 用了3个月AI助手后，我发现了3个残酷的真相

90. 2026AI真是体验:好处看的见，弊端要警惕

91. Minimax M3更新，回应快但token消耗大

92. 算力刺客？Shopify与Roblox警告AI推理成本正在抵消裁员红利

93. 我给AI Agent装了个外脑，Token账单直接砍掉96%

94. 从偷跑的积分到电信的套餐，看看你的AI助手到底要消耗多少算力？

95. Agent时代每个人要拥有100个AI助手——你的电脑算力跟得上吗？

96. 个人手机使用 AI 助手（豆包 / 千问 / 元宝），谁来为算力买单？它们的盈利模式是什么？盈利现况如何？——解析手机智能体与算力的关系

97. AI普惠

98. 大模型轻量化技术攻坚

99. Gemini 3.1 Flash 深度对比

100. 2026 AI大模型轻量化爆发！手机也能跑顶级大模型，人人都能用上AI

101. 少花一半 Token 成本

102. 我把AI助手养成了7×24小时实习生，它现在会主动给我打工

103. 告别"金鱼记忆"，这个技能给 AI 编程助手装了一套"成长系统"

104. AI 为什么会越用越顺手

105. 用了AI，为什么依旧疲惫？

106. AI助手成本优化实战

107. AI代码生成加快开发速度但技能水平反而下降

108. 我用了 30 天 AI 编程工具，这是真实的成本账单和工作流

109. Token涨价

110. AI编程成本直降95%

111. 豆包收费了！你的AI免费时代结束了，但这是好事

112. AI收费时代，中小企业弯道超车的三个阶

113. 企业强推AI提效遇反效果

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122. AI时代，认知外包≠脑子退化？我们该如何守住自己的“思考力”

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