探索GLM-5在长时间任务执行中的惊人能力，通过构建一套可连续运行10小时的AI开发系统，展现了AI在软件开发全流程自动化的突破性进展。这套系统不仅自主完成了前后端开发、数据库配置和API对接，还能进行端到端调试和错误修复。
智能速览
AI连续运行10小时自主完成开发任务
构建完整的AI漫画生成工具系统
实现前端后端数据库第三方API全链路打通
AI能够自主在浏览器中测试验证功能
通过任务列表和进度日志确保开发规范
端到端调试能力解决集成测试难题
精华内容
通过一套精心设计的自动化系统，GLM-5展现了超越单纯编码的软件工程能力，成为能够独立完成复杂项目开发的AI助手。
系统架构设计
这套无限运行的AI开发系统核心由四个关键文件组成。task.json文件作为任务列表，记录每个任务的描述和完成状态，让AI每次领取明确的工作目标。progress.txt文件保存工作日志，为后续任务提供上下文信息。cloud.md文件包含标准化的开发流程提示词，确保AI遵循规范。整个系统通过while循环实现持续运行，每次循环清空上下文保持AI的最佳状态。这种设计使得模型即使在长时间工作中也能保持清晰的逻辑和高效的表现。
项目实现过程
AI被要求开发一个一句话生成长视频的工具，整个项目被拆解为31个具体任务。在第19个任务完成后，测试让AI一口气完成剩余11个任务，结果AI连续工作1个多小时，严格按照开发规范逐个完成。每个任务都包含编写代码、本地测试、浏览器验证、提交代码等完整流程。特别值得一提的是，在需要接入数据库时，AI能够清晰指导人工操作，即使是后端新手也能顺利完成Supabase配置和API密钥获取。
智能测试能力
GLM-5展现了令人印象深刻的测试能力。在后端API开发阶段，虽然前端页面尚为空白，AI通过Browser Evaluate命令在浏览器中执行临时JavaScript代码，成功完成了需要认证的API测试。更关键的是端到端测试阶段，AI花费1小时在浏览器中像真人用户一样操作产品，通过截图和视觉判断验证功能，遇到问题时能够综合分析后端报错和API状态，自行定位并修复bug。这种全链路测试能力大大减少了人工介入的需求。
开发流程追踪
整个开发过程具备完整的可追溯性。每个任务的完成情况、测试结果和代码修改都被详细记录在progress文件中，commit信息清晰标注了具体改动。即使开发者不完全了解每个细节，也可以通过查看commit记录和progress日志快速了解项目进展。这种透明的工作方式不仅便于项目管理，也为问题排查提供了可靠依据。所有开发活动都有据可查，形成了完整的开发档案。
技术对比评估
在实际对比中，GLM-5的表现接近刚发布的OPUS 4.6，部分能力超过GPT 4.5，但价格优势明显。尤其在长时间任务执行方面表现突出，能够连续工作1小时以上而不混乱。虽然目前coding套餐供不应求，但其在自动化开发流程中的表现已经证明了实用价值。通过将复杂项目拆解为小任务、严格的测试验证和清晰的进度追踪，GLM-5展现了成为可靠AI开发助手的潜力。
GLM-5在自动化开发系统中的表现预示着软件工程模式的变革，AI不再仅仅是编码工具，而是能够管理整个开发生命周期的合作伙伴。随着这类技术的成熟，开发者的工作重心将从具体实现转向系统设计和质量控制。未来的AI助手是否能够承担更复杂的架构设计和项目管理职责？
关键评论
昨天Claude把我整个文件夹中三个项目都删了
今天有人发现claude code会偷偷给非claude模型提提示词加空字符
ai开发必须从开头搞，如果半路你接手你的项目，他也会胡乱搞
long running agent是大趋势
买过glm4.7贼拉胯，速度还慢
