个人经验，自用或者用户量小怎么顺手怎么来，能 run 就行，大规模上生产还是得手搓，手搓最大优点是流程可控和省成本，否则 token 账单能让你哭死

@onll42y 各有侧重，Gemini 因为上下文足够大，做大量文案整理写作工作有优势，claude 查资料写文案也还行，但现在业务重点明显在 coding/computer use 了，听说 toC 也半放弃状态，所以可能谨慎选择吧。ChatGPT 基于模型的 toC 系统构建是几家里最用心的，可以作为第一备选。Grok 用的少，我就用他搜索总结推文了，不太好评价。DeepSeek 看后续模型迭代吧，现在时间点再用 V3/R1 有点儿不赶趟了

@onll42y 猜测这个是 OpenAI 账号注册时间，官方设计时间计算时偷懒了。OpenAI 模型我从 GPT-3 时代就在用了

@netnr 我现在产品需求文档、技术文档是分开的，技术文档要求分 step 实现计划并根据 codebase 附上同技术栈的伪代码。自己简单看下，没问题了让 step by step 实现，每实现一些让它 review 是否偏离原有计划。这个方法就是消耗 token ，实现的稳定性上好很多

@netnr 把方案讨论，代码编写，执行，测试验收全部分开，方案讨论后 md 文件存本地，作为后续代码编写和执行的依据。这样代码回滚，方案还在。

另外，和模型讨论，最好不要过长过久，一般一个讨论会话 session 控制在 5 轮以内，尽量避免触发压缩上下文

0. 除非你完全准备信任 AI ，否则别听营销号瞎说鼓吹直接使用`--dangerously-skip-permissions`
1. rm 命令加到 deny or ask https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/settings#permission-settings
2. 多用 git 提交、回滚

不需要，我用微软邮箱注册的。邓白氏码申请主要看重公司资质证明是否齐全

将近 1700 天

一般就是几个路径
- 版权库里找的免费或者付费版权素材自己剪
- 盗版资源下载后自己剪——影视剧盗版资源，视频站点别人作品资源、新闻资讯电视节目视频资源
- AI 生成

Google 自己的 Gemini 模型的 API 自带 Google Search 功能，但不确定和 Google Search 现在的 AI Mode 差别有多大。你可以看下
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/google-search

大部分情况是梯子不稳定导致的，流式输出长链接断了。

image caption ，加个图片问答？这个随便一个多模理解模型都能做的事，没啥意义啊

@Livid 推广

@TimePPT 补充一下，以上经验仅限 GPT-5 High / Claude Sonnet 4.5 / Gemini 2.5 Pro

要是用能力再次点的模型，不确定行不行

试过重构了几次，包括前端、后端，有成功有失败。

分享一些经验教训，只能说相对保险，但不一定完全有用，仅供参考：
1. 重构前与模型充分讨论，并形成技术方案文档，方案中包括项目背景、目标、实现内容、验收标准、验收 checklist ，并根据 codebase 实现伪代码，如果重构涉及文件较多，可以让其给出可被验证的分步实现方案（哪怕中间有冗余的过渡代码或脚手架都没有关系）。
2. 技术文档人工审阅后，让其严格按照审阅后的进行代码编写与测试，如果变动较大的，按照第一点中规划好的分步骤进行迭代，每次完成后完成 lint/format/test ，无误后 git commit
3. 最后完成重构后，回归测试没问题，再清理无用依赖、临时文件、僵尸代码。然后再次回归，没问题，提交，并合并分支。
4. 活用 AI 编程工具提供的 code review 功能，时不时用下，有奇效。
5. 在 AI 没那么牛 B 之前，未保生产安全，人还是主驾驶。

GPT-5 High

都填 api key 了，用回 vscode 得了……