2025年大家用的最多的 AI 工具是什么?
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微软这次有点“急”了,悄悄把 GPT 5.2 塞进了免费的
Copilot (Smart Plus 模式)。👇 这两天我把手头几个重度任务切过去实测,说两个体感最明显的点: 1️⃣ 代码重构:我试着扔了一段陈年老代码,它成功优化了异常处理逻辑。SWE-bench 80% 的分确实能落地,比 5.1 稳很多。 2️⃣ 超长文档:400k 上下文是真好用。几百页的技术文档直接喂进去,提取的关键参数没出现之前的“胡编乱造”(官方说幻觉率降了 38%)。 虽然生成速度比 Instant 模式慢,但这种“思考”后的逻辑密度,完全值得等。 #AI工作流 #GPT5 #独立开发 #微软Copilot #效率工具

深度调研不烧钱,实测阶跃星辰刚开源的 32B 模型 Step-
DeepResearch。 主打“端到端 Deep Research”,把类似 Gemini 的复杂搜索+报告生成能力,塞进了一个高性价比的单体模型里。 1️⃣ 逻辑像个“多疑”的实习生:普通 RAG 是“搜完即答”,它是“规划-搜索-反思-修正”。我试着让它写一份 Web3 竞品分析,它会自动交叉验证数据源,而不是瞎编。 2️⃣ 成本友好:32B 的参数量,对中小团队很香。官方提到单次任务成本不到 5 毛,我实测下来,确实比自己搭 Agent 调用其他 Deep Research API 便宜太多。 3️⃣ 使用场景:对写长报告、行业综述很稳,但如果你只是想查个实时汇率或天气,用它就有点“大炮打蚊子”,反应也没那么快。 做深度调研,大家最常用是 Perplexity 还是还在手动 Google? #AI工作流 #开源模型 #深度调研 #StepFun #独立开发

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
