AI on RanceLee的博客

DeepSeek接入Claude：从0开始配置，学不会你吃了我！

Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 +0000

前言

最近我一直在狂吹DeepSeek，实在是性价比之王，性价比之王，性价比之王！

当然一般人用手机版或者网页版的DeepSeek就够了，但如果你还想做一些程序或者是别的需求，就需要把它接入编程工具或者终端。

这里我推荐大家从Claude的桌面版开始。

不同的AI使用不同工具，最终效果不一样，这就是 harness 工程。

顺便说下 harness 这个词。原意是马具——给马套上挽具，它才能拉车干活，不然只会乱跑。AI 模型也是这个道理，光模型本身没什么用，得配上工具调用、上下文管理、提示词等一整套外挂才能真正派上用场，这套外挂就叫 harness。同一个模型，套不同的 harness，效果可以天差地别。

而 Claude 就是其中的佼佼者，桌面端使用门槛也大大降低，所见即所得。

申请API

我们需要先申请一个DeepSeek的API key。

第一步，打开DeepSeek网站（https://www.deepseek.com），点“API开放平台”。

第二步，注册账号然后点击左边的充值，先充个10块钱。注册我就不说了。

第三步，点击左侧“API keys”，然后点击“创建API key”。

第四步，输入一个名字，然后跳出新的页面，把里面的内容都复制保存起来，一旦关闭这个窗口再也找不回来，所以一定要点复制然后存好。另外不要泄露，一旦别人知道了这个API key就能免费使用你的额度！

我这里是演示用的一次性API key，所以让你们看见也无所谓，复制下来是“sk-cf9de562453e46d7adb9466889c1c952”，这一步就好了。

配置

第一步，下载Claude桌面版，打开 https://claude.ai/downloads ，这一步可能需要梯子，如果没梯子就看看国内有没有可以让你下载的地方。

第二步，下载后安装，双击后在新跳出来的页面把Claude拖动到右边的Applications文件夹即可。

第三步，打开软件，先选择上面的“Help”，然后选择“Enable Developer Mode”，在新跳出来的页面选择“Enable”，点击后软件会重启。

第四步，重启后会有一个新的“Developer”标签，点击后选择“Configure Third-Party Inference”。

第五步，在新出来的页面填写URL，URL里面是“https://api.deepseek.com/anthropic”，API key就是之前让你保存下来的那个。

第六步，填写模型，在同一个页面滚到下方，看到“Model list”就对了，点下面的“Add”，我们要加入2个模型，分别是“deepseek-v4-pro[1m]”和“deepseek-v4-flash[1m]”，前者更强更贵，后者性价比足够高。都填完了点击下面的“Apply Locally”，在新的页面中选择“Relaunch now”，软件就会重启。

第七步，重启完后，在新的界面就可以使用了，具体怎么用可以看看我之前的教程。

最后，跟着这个傻瓜式教程你还是学不会的话，你就来吃了我！

另外如果你想退出这个第三方登录，点击左下角的Cowork 3P然后disconnect就行，重新登录时它会问你登录方式，选回订阅即可。

哦对了，DeepSeek还不支持视觉，因此在Claude里面给它图片它是看不见的。不过有传言DS的视觉模型也快上了，期待中！

你的下一款语音输入法何必是语音输入法，可以是Codex APP

Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000

朋友，如果你很早就看我文章的话，可以知道我之前推荐过闪电说，一款国产的语音输入法，并且一直在用。

这个赛道近期越来越挤，除了国外大名鼎鼎的Typeless，还有豆包语音输入法（但是怎么还不出桌面端？）等一大堆语音输入法。

结果前两天 Codex APP 也推出了语音功能，最爽的是不仅是在软件内部可以使用，在外部也可以调用。

只需要你把 Codex APP 更新到最新版，并且用订阅账号登录就可以直接使用。对于 Codex APP 常驻的人来说十分方便。

要知道 OpenAI 可是很早就推出了开源的语音识别模型——Whisper，一上线就把语音识别这条赛道的门槛拉到底，后期还在不断迭代。所以 Codex APP 这次的语音功能用上自家积累，效果好得没什么悬念。

使用方法也十分的简单，只需要你打开软件，在常规这里设置一个快捷键（我使用的是右边的Option键），然后你要输入的时候直接按着 Option 说话即可。

当你按住的时候桌面下方会跳出来一个小窗口，由于快捷键冲突我无法给你们截图了。

用下来速度十分快，而且成功率也很高。

美中不足的有两点：

没有字典功能，有了字典可以设置自己的常用字，识别率进一步提高
现在必须是一直按住才可以录音，还无法像别的产品一样按一下开始，再按一下停止

不过总的来说考虑到这只不过是刚刚推出的新功能，预计这些后期都会加上。

当然如果你不差钱，每个月愿意为语音输入法花钱，比较热的还有 Wispr Flow 和 Typeless。

GPT5.5一上线，招笑Claude就重置了

Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 +0000

如此前倨后恭，不免令人发笑。

之前 Opus 降智非常严重，很多用户都在反馈，A 社的口径基本是：没问题，我们这里好好的。

结果 GPT5.5 一上桌，A 社突然发了一篇复盘，说确实发现了 Claude Code 近期的质量问题，还顺手给所有订阅用户重置了额度。

官方原文在这里：

https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem

当然，对我这种倒霉蛋来说，这个重置有点尴尬。

因为我本来今天就该重置，等于白捡了一个寂寞。

但这件事本身很有意思。

你看，用户骂了这么久，它一直说没事；竞争对手一出牌，它突然发现：哎呀，原来你们说的问题是真的。

这就很现实。

不是用户不重要，是用户的骂声往往没有竞争对手的动作重要。

现在我这边已经能在 Codex 里看到 GPT5.5，软件更新到最新版本即可使用。

早上我也体验了一下。别的不论，仅从沟通体验看，它终于又开始说人话了。

这种感觉很明显。

以前你在 AGENTS.md 里写一大堆规则，告诉它不要啰嗦、不要废话、不要装腔作势，它还是会时不时飘起来。现在模型本身的表达习惯变好了，很多规则反而可以删掉。

所以我顺手让它把 AGENTS.md 做了个瘦身，2700 多字压到了 700 字左右。

说来也是好笑。

两家公司最近相继发新模型，给我的感觉像是双向奔赴：

Opus 学 GPT，不说人话；

GPT 学 Opus，开始说人话。

最近 OpenAI 的动作确实很大。Image-2、GPT5.5 连续端上桌，Codex App 也在快速更新。你能明显感觉到，它正在加速，要把之前丢掉的第一位置抢回来。

这种竞争，我当然举双手赞成。

因为普通用户真正能受益的时刻，往往不是某家公司突然良心发现，而是几家公司打起来了。

相比 A 社，OpenAI 至少对中国用户更友好一点。注册、充值更方便，页面也有中文。

A 社实在是因为模型能力比较强，才让我一直捏着鼻子用。

这种感觉相信很多人都有：你一边被它的使用限制、支付体验、地区态度恶心，一边又不得不承认，它在某些任务上确实好用。

这才是最难受的地方。

如果一个产品又贵又难用，那你直接走就行了。

最折磨人的是，它一边不好伺候，一边真的能干活。

所以我看这次重置额度，情绪上当然觉得好笑，但理性上也得承认：竞争确实有用。

OpenAI 这边的压力给到了，A 社那边至少开始承认问题、修复问题、补偿用户。

这就够了。

不要指望大公司天然站在用户这边。大公司只会在两种情况下突然尊重用户：

一种是监管来了；

一种是对手杀过来了。

新的 GPT5.5 让 A 社感到了压力，A 社这次重置额度，也很像是从 OpenAI 那边“蒸馏”过来的操作。

毕竟 Codex 最近用户增长很明显，OpenAI 也已经连续多次重置额度。用户当然会比较：你看人家，你再看你。

最后我还想提一下国产模型。

我对国产模型依然有信心，但我现在也不会无脑吹。

DeepSeek V4 如果发布，我不会给它提前套一个过高预期。毕竟国产芯片和算力条件摆在那里，客观限制很大。

如果它能做出一个能力接近 Sonnet 4.6 的多模态模型，对我来说就已经非常惊喜了。

但有些国产模型，我确实要批评一下。

Coding plan 越来越贵，贵到让国外 AI 重新显得有性价比了。更糟糕的是，贵还不是最大的问题，体验差才是。

这种差，很多时候不是模型本身不行，而是超卖之后的算力不足：超时、卡顿、答不上来、速度慢。

说白了，能力不足就少卖点，至少保证买到的人能正常用。

普通用户最后其实不复杂。

我们不关心你发布会讲得多宏大，也不关心你 PPT 上写了多少生态、智能体、生产力革命。

我们只看三件事：

能力够不够；

价格值不值；

体验稳不稳。

谁能把这三件事做好，我就用谁。

这也是我希望 AI 公司们继续打下去的原因。

你们越卷，用户越有好日子过。

本文我写了800字感觉不错了，5.5给我修改到了这个版本，我一个字都没改（就加了这句话），直接发上来让你们感受一下5.5又开始说人话了。

30图测试Image-2的能力，平面设计行业要完了

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

为了测试新的Image 2模型的能力，我让Opus4.7指挥它一次性画 30 张图，并且给出自己的评论。

覆盖写实摄影、蜡笔绘本、复古海报、赛博朋克东京、CRT 老电视、塞尔达游戏截图、文艺复兴油画、像素游戏、信息饼图、四格漫画、中国水墨、anime 美少女、三十六计长图、做旧报纸……能想到的极端场景都试了一遍。

最终效果比想象中强太多。

连之前大模型做不好的中文也表现完美：白雪公主 5 个场景的中文标题全对、印刷体小学数学试卷全对、冰箱黄色便利贴的手写体中文全对、连三十六计长图里 36 个计名一个不差全部写对，最夸张的是一张做旧《民聲日報》报纸图，整版主标题/副标题/4 个版块小标题完全没错别字，连密集小字正文都是真汉字结构。

下面是 30 张图按编号排，每张只列主题、风格、测试点，效果请各位自己观察图片。

测试 1：白雪公主故事长图（蜡笔儿童插画）

主题：白雪公主童话浓缩成 5 个场景的纵向叙事长图（魔镜→七矮人→毒苹果→沉睡→王子之吻），每场景配中文标题
风格：儿童蜡笔插画（hand-drawn waxy crayon strokes, naive children’s storybook art, soft pastel colors, paper texture）
测试点：多场景叙事拼接 / 中文文字渲染 / 蜡笔手绘质感

测试 2：复古科幻电影海报

主题：80 年代《银翼杀手》风格的复古科幻电影海报，虚构片名 “NEON HORIZON”，演员名片底
风格：retro 80s sci-fi movie poster, painted illustration, neon palette, grain texture
测试点：海报构图 / 英文标题排版 / 复古电影质感

测试 3：写实人像摄影

主题：一位 25 岁亚洲女性的专业头像，自然光，浅景深
风格：photorealistic portrait photography, natural window light, 85mm lens, shallow DOF
测试点：写实人脸细节 / 摄影质感 / 真实感

测试 4：儿童绘本插画

主题：一只小狐狸坐在蘑菇旁喝下午茶，森林背景，温馨童话
风格：children’s storybook watercolor illustration, soft edges, whimsical, gentle palette
测试点：绘本风格水彩 / 拟人动物 / 童话氛围

测试 5：iOS 天气 App UI 截图

主题：iPhone 锁屏上的天气 App 界面（北京 22°C 多云转晴，未来 5 天预报）
风格：iOS 18 weather app mockup, glassmorphism, clean typography
测试点：UI 细节还原 / 数字与英文文字渲染 / 屏幕样机

测试 6：赛博朋克东京夜景

主题：雨夜东京涉谷街道，霓虹招牌（含日文/英文），赛博朋克氛围
风格：cyberpunk Tokyo, neon signs, rainy reflective streets, blade runner aesthetic
测试点：复杂场景多元素 / 日文与英文招牌渲染 / 反射与光效

测试 7：朋友合影

主题：4 个不同种族的年轻人在咖啡厅笑着合影
风格：candid casual photography, warm cafe lighting, lifestyle photo
测试点：多人脸 / 表情自然度 / 群像构图

测试 8：小学数学试卷扫描件

主题：一份小学三年级数学试卷，包含填空题与计算题，含部分手写答案
风格：scanned exam paper, white paper texture, printed Chinese math problems with handwritten pencil answers
测试点：结构化文字 / 中文+数字+公式混合渲染 / 试卷版式

测试 9：90 年代 CRT 电视新闻播报

主题：复古 90 年代 CRT 电视机，屏幕显示新闻主播播报画面，有扫描线和雪花
风格：90s CRT TV showing a news broadcast, scanline overlay, slight CRT distortion
测试点：复合元素（电视外壳+屏幕画面）/ 怀旧质感 / 屏中屏

测试 10：塞尔达风格游戏截图

主题：塞尔达开放世界风格的游戏截图，海拉鲁草原，远方雪山，绿衣剑士背影
风格：Zelda Breath of the Wild style game screenshot, cel-shaded, open world, painterly
测试点：3D 游戏画面 / 已有 IP 风格还原 / 游戏 HUD

测试 11：精品咖啡品牌 Logo

主题：一个名为 “BREW LAB” 的精品咖啡品牌主 Logo
风格：minimal vector logo, coffee bean motif, modern serif typeface, monochrome
测试点：Logo 设计 / 短英文文字渲染 / 商业平面设计

测试 12：上海外滩夜景

主题：上海外滩夜景全景，黄浦江、东方明珠、陆家嘴天际线
风格：cinematic city night photography, long exposure, vibrant lights
测试点：知名地标识别 / 城市夜景摄影 / 光线流动感

测试 13：3D 渲染运动鞋产品图

主题：一双白色运动鞋悬浮在空中，工作室照明，干净背景
风格：3D rendered product shot, octane render, studio lighting, floating composition
测试点：3D 产品图 / 商业摄影 / 鞋类细节

测试 14：文艺复兴肖像油画

主题：一位 17 世纪贵族女士的文艺复兴风格半身油画肖像
风格：Italian Renaissance oil painting portrait, chiaroscuro lighting, classical
测试点：古典油画仿古 / 历史服饰 / 光影戏剧化

测试 15：16-bit 像素艺术 RPG 角色

主题：复古 RPG 风格的勇士角色立绘，剑、盾、披风
风格：16-bit pixel art RPG character sprite, limited palette, crisp pixels
测试点：像素艺术规整度 / 角色设计 / 复古游戏风

测试 16：震惊猫表情包

主题：一只橘猫瞪大眼睛震惊表情，meme 风格，下方加大字 “WHAT?”
风格：cat reaction meme format, bold impact font caption, internet meme aesthetic
测试点：表情包风格 / 短英文大字渲染 / Meme 文化感

测试 17：极简扁平 App 图标组

主题：5 个极简扁平风格的 App 图标排成一行（天气/日历/笔记/相机/音乐）
风格：minimal flat app icons, rounded squares, limited palette, iOS style
测试点：批量小元素一致性 / 极简设计 / 图标识别度

测试 18：科技产品发布会舞台照

主题：一台未来感手机在发布会舞台中央，戏剧化追光，背景巨幅屏幕
风格：tech keynote stage photography, dramatic spot light, dark stage
测试点：戏剧化打光 / 科技产品渲染 / 大场景透视

测试 19：日式拉面俯拍

主题：俯拍一碗日式豚骨拉面，溏心蛋、叉烧、海苔、葱花
风格：top-down food photography, natural light, wooden table, appetizing
测试点：食物摄影 / 俯视构图 / 食材细节质感

测试 20：未来城市概念艺术

主题：飞行汽车穿梭的未来都市，黄昏色调，宏大透视
风格：futuristic city concept art, golden hour, sci-fi cinematic, matte painting
测试点：宏大场景概念艺术 / 飞行载具 / 黄昏氛围

测试 21：水彩玫瑰花园

主题：盛开的红玫瑰花园，传统手绘水彩风
风格：traditional watercolor painting, soft brushstrokes, paper texture, botanical art
测试点：传统水彩 / 植物绘画 / 颜料晕染感

测试 22：中国水墨山水画

主题：宋代山水风格，远山近水、孤舟渔翁、留白构图，配中文题诗"山水有清音"和印章
风格：traditional Chinese ink wash, monochrome, rice paper texture, Song Dynasty style
测试点：中国传统艺术风格 / 中文书法竖排渲染 / 留白构图意境

测试 23：二次元动漫美少女

主题：典型 anime 风格少女，粉色长发蓝眼睛，水手服，樱花飘落
风格：modern Japanese anime/manga, cel-shaded, Makoto Shinkai inspired, pastel palette
测试点：二次元 anime 风格还原 / cel shading / 萌系角色塑造

测试 24：冰箱便条手写中文 todo

主题：黄色便利贴磁吸在冰箱门上，黑色圆珠笔手写中文 todo list 5 项，部分有勾
风格：close-up photograph, casual handwriting, kitchen morning light
测试点：手写中文渲染（跟测试 8 印刷中文形成对比）/ 实物质感

测试 25：信息图饼图（含数据标签）

主题：2024 全球手机市场份额饼图，5 个色块带百分比标签和品牌名图例
风格：clean corporate infographic, flat colors, minimal business presentation slide
测试点：数据可视化（图表+数字+标签综合）/ 实用商业图能力

测试 26：4 格漫画（猫的日常）

主题：2x2 四格漫画讲一只胖橘猫的日常，每格英文标题（早起→要饭→推杯子→睡一天）
风格：newspaper comic strip style, thick outlines, flat colors, Garfield-inspired
测试点：分格叙事（跟测试 1 长图叙事对比）/ 喜剧节奏 / 一致角色

测试 27：PVZ 向日葵 IP 转译写实照片

主题：把《植物大战僵尸》里卡通造型的向日葵转译成"现实中真存在的一种植物"的真实摄影
风格：photorealistic botanical photography, natural lighting, shallow DOF
测试点：已有卡通 IP → 写实风转换 / 单物体写实植物摄影 / 角色保留度

测试 28：三十六计中国风信息长图（极限难度）

主题：仿照"孙子兵法 36 计长图"的中国风综合信息长图，主题改成《三十六计》（六套：胜/敌/攻/混/并/败各 6 计共 36 个计名），含标题、简介、6x6 计名网格、配图、印章
风格：traditional Chinese ink-wash infographic poster, aged rice paper, brush calligraphy, scroll aesthetic
测试点：⚠️ 三重叠加极限测试 —— ① 海量中文文字（36 个计名 + 简介段落）② 复杂版式（多区域 + 6x6 网格）③ 9:16 长图比例

测试 29：复古做旧报纸（大段中文版面）

主题：一张做旧的复古中文报纸照片，名为《民聲日報》，主标题"旧档案曝光：世上确有神仙与天外来客"，含 4 个版块小标题、3 张配图（山中异象/UFO/老文件）、密集正文小字段落
风格：weathered vintage Chinese newspaper photograph, sepia tone, aged yellowed paper, dim atmospheric lighting
测试点：⚠️ 大段中文版面终极测试 —— 正好补足"超大段中文段落"这个之前没测过的维度

测试 30：马斯克抖音直播卖 SpaceX 火箭（网络梗图）

主题：仿造抖音直播 UI 截图，马斯克穿 SpaceX 衣服在直播间卖猎鹰9号火箭，¥9999万起，5 条带等级头像的弹幕评论
风格：完整移动端竖屏抖音直播间界面（顶部状态栏+主播信息+商品卡+弹幕+底部购物车）
测试点：⚠️ 完整中文 UI 截图模仿 —— UI 元素密度+营销文案准确度+评论弹幕一致性，比前面任何一张图都综合
来源：网络流传梗图（右下水印 @myimmortal_moon），不是我们的工具生成的，作为 image-gen 模型能力的对比基准放进来

结论

30 张测试只 1 张轻微不达标（测试 15 像素艺术不够"像素"），其他都接近或达到能直接用的水平。

我不是平面设计行业从业人员，我只能说出我的暴论：这个行业要迎来失业潮了

有人说有独特审美的人能留下，但是真正有多少人能凭借自己的审美能力战胜AI呢？

并且我相信AI的审美也在快速提高

彩蛋1：朋友的随手拍 → 电商详情页

如果你还不信，看看我朋友的随手拍，是不是颠覆了你的想象？

第一步：朋友随手拍了一张铝合金手机支架（光线一般、桌面杂乱）

第二步：把这张图发给 ChatGPT，就一句话「这是一个手机支架，你帮我生成一张电商宣传图」

第三步：ChatGPT 直接吐出来的电商详情页（完整版）

主标题"稳固支撑解放双手"、4 个特性图标（稳固防滑/多角度调节/铝合金材质/广泛兼容）、“贴心设计细节出众” 4 个细节展示、底部"广泛兼容"5 种设备图标（iPhone/华为/小米/iPad/游戏设备/电子书阅读器）—— 这是原本要找电商美工排版几个小时的工作。

零设计师参与，一句话生成。这就是为什么我说"平面设计行业要完了"。

彩蛋2：甚至能直接生成二维码

这个二维码你还可以扫！

GPT-image-2上线：世界进入大谣言时代，不再有图有真相

Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000

刚上线的GPT-image-2的最新作图能力太强了。

强到我都不想说什么设计师大部分要失业。

我更担心的是以后再也没有"有图有真相"这句话了。

以前造一张以假乱真的图，得会PS，熬几个小时，还得躲过专业眼。现在一句话扔进GPT-image-2，十秒出图，连影子方向、纸张纹理、印章磨损都能给你还原到位。造谣的成本低到了谷底，谣言的可信度却上升了一大截。

家里的老人肯定是会第一批中招的人，年轻人也躲不开。

我随便想了想，未来几年这几个会是重灾区：

老人群里最容易炸的

AI做的"新闻联播"截图，底下配一行假字幕说某食物致癌、某政策出台
伪造的领导人握手合影，或者根本没拍过的"某年某月内部讲话照片"
一张带红章的"居委会紧急通知"，明天停水、涨电费、核酸

朋友圈能刷屏的

“刚刚XX路口"的车祸/火灾/塌方现场，带地名水印，眼泪还没擦干就转了
监控摄像头画面——右上角时间戳+通道号，画面里某人做了XX事
狗仔偷拍，画质故意糊一点，配个"某明星疑似XX”

这两类都是几秒钟就能批量生产的东西。

普通人大部分已经无法分辨一张图片的真假了。

需要中美联合起来认真讨论一下强制文生图里面加入可检测内容了。光靠平台自觉是不够的，必须是硬性标准——每一张AI生成的图，文件里都带着抹不掉的水印和元数据，平台识别到就打标。

如果你对此还有怀疑，那么看看下面这几张图，没有提示的话你看得出来是AI生成的么？

尤其是新闻那张图，拿去骗老年人不是一骗一个准？销售号称自己的保健品上过电视台什么的……

看完觉得可怕的话，转发给家里老人给他们先打个预防针吧，以后不要看见图片就以为是真的了。

10块钱一个月的ChatGPT Plus，背后到底是什么生意

Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000

AI订阅一直是困扰很多国内用户的痛点，因此催生了代订的服务，卖家操作你的账号，直接帮你订阅到自己的账户上。

理论上来说，代订阅肯定会比你自己订阅昂贵，因为中间还有卖家的人工费。

即使是黑卡这种明显不合规的订阅，一般价格也不会差距很大。但是最近有一批10元代订ChatGPT的服务，明显已经把价格打到了不合理的程度。

这就让我很好奇了，你很难不怀疑这是诈骗，但底下评论区一堆人晒截图说"真的开通了"。

更怪的是，这些卖家赚不赚钱？10 块钱包成本包工时包售后，他图什么？

这几天我仔细研究了一下，总算是搞懂了其中的原理。

省流版说清原理

OpenAI 验证你订阅有没有成功的时候，只看两样东西：

一张收据是不是真的，一个账号的登录令牌是不是活的。

但它不检查——这张收据是不是这个账号买的。

就这一句。

打个比方。你去一家柜台领奖品，柜员只看你手上的小票是不是真票，同时看你有没有会员卡。真票 + 会员卡 = 奖品到手。

但这个柜员从来不问：这张小票上的名字，和你会员卡上的名字，是不是同一个人。

于是一张真的小票，可以一个人接一个人地反复上柜台领。

OpenAI 这个柜台就是这么开着的。

正常流程 vs 实际流程

先看正常应该怎么走。

你在 iPhone 上打开 ChatGPT App，点付款。App Store 扣钱，扣完把一张电子收据塞到你手机本地。ChatGPT App 捡起这张收据，把收据和你当前登录的账号令牌打包，一起发给 OpenAI 服务器。OpenAI 验一下收据真假，给你账号开 Plus。

听起来非常严谨。钱 → 收据 → 账号绑定 → 开通。

但这个流程有一个隐藏假设：“收据和令牌是一起发出来的，所以一定对应”。

OpenAI 把这个假设当成了事实，没在服务器端再校验一次。

这就是全部的问题。

于是就有人想到了另一条路——

把付款这一步跟账号绑定这一步从中间掰开。

怎么掰？在手机网络到 OpenAI 服务器之间加一道拦截。付款照常走，收据照常生成，但不让它自动飞到 OpenAI 去。把这张收据留在本地。然后换一个账号，把收据和另一个账号的令牌一起手工发给 OpenAI。

OpenAI 一看：收据真的，令牌活的。行，开通。

那这张收据呢？OpenAI 没做标记，它仍然是"一张真的收据"。

于是同一张收据，换下一个令牌，再发一次，再开通一个号。

再来一次，再开一个。

理论上，一张收据能开出多少个 Plus？无限个。

一张收据，变成了一把钥匙

现在你理解了为什么价格能压到 10 块——

卖家的成本不是每个月 20 美金，而是"一次成本"。

真正的成本结构是这样：

他先在某个低价区（比如土耳其区）开一个 Apple ID，订阅一次 Plus，这是他唯一真金白银花出去的钱。

这一次换来一张合法收据。

然后这张收据被拿来给第二个人、第三个人、第四个人……一直到第 N 个人开通 Plus。

10 个人下单，单个成本 8 块。

100 个人下单，单个成本 0.8 块。

1000 个人下单，成本 0.08 块。

你可以理解成一张可以无限复印的代金券。

卖家挂 10 块一个月，扣掉闲鱼或者平台手续费，剩下的全是利润。

这就是为什么推特上有人能直接喊"0 元"——更狠的玩法根本不买收据。利用某些地区（比如日本、英国）节点的沙盒收据，甚至连订阅费都省了。

生意做到这个份上，不是"代理"，是"造币"。

但我劝你不要用这个方法

讲到这里你可能会想：那我也去买一个？

我建议你先想清楚一件事：10 块钱你买的到底是什么。

买正版 Plus，你得到的是 OpenAI 和你之间一个完整的合同——我付钱，你给服务，出问题我找客服。

买 10 块代充，你得到的是什么？

第一，你必须把你账号的登录令牌交给卖家。这个令牌权限是有限，但对方知道你账号邮箱，有一段时间的访问权。你跟 ChatGPT 聊过什么、传过什么文档——这些东西技术上他都能看。

绝大多数卖家不会乱来，因为他靠口碑做长期生意。但你没法保证每个卖家都是这样。

第二，那张"可以无限复印的收据"不是你的。你只是队列里的第 37 号。

如果哪一天 OpenAI 把这张收据标记为异常，所有挂在这张收据下的账号会一起掉 Plus。

第 37 号和第 1 号同时掉。你买的是月卡，用了 3 天掉了，找卖家？他多半重新给你分配下一张收据，继续用。但也可能他跑了。

第三，这件事的生命周期不确定。

OpenAI 其实已经开始修了。图里那个聊天记录里就有一句"昨天修了一些"。修的方式不是封号，是直接把订阅下掉——你改天打开 App，Plus 消失了。

第四，你账号本身是不是会被 OpenAI 风控盯上？短期看不会。但长期来看，如果 OpenAI 开始对"非本人订阅"的账号加标记，你未来想正版订阅、想绑银行卡、想申请 API 权限的时候，可能会遇到一些莫名其妙的限制。

所以 10 块买的是什么？

你买的不是一个月 Plus。

你买的是"OpenAI 什么时候修这个漏洞"的一张彩票。

修得晚，你赚了20美刀。修得早，你血本无归，还附送了一个潜在的账号标记。

真正值得想的问题：OpenAI 为什么不修

讲完买家视角，换一个角度。

这个漏洞不是昨天才有的。上面那套拦截流程，在海外的黑灰产圈子里已经跑了至少一年。知乎上两个月前就有人写过完整的技术解构文章（现在被知乎删了）。OpenAI 官方社区论坛上，4 月 17 日有研究员正式提交了这个漏洞的报告，帖子今天还挂在上面，OpenAI 还没有公开回应。

OpenAI 的工程能力是全球第一梯队。GPT-5.4 都已经推出来了。让他们在订阅鉴权环节多加一个"Apple ID 和账号绑定校验"，按工程量说，这是一个实习生一周能写完的活。

为什么这事拖了这么久，到今天都没彻底补上？

我猜了几个理由。

一：这笔钱在 OpenAI 的账上，真的不值得在乎

OpenAI 的收入大头在哪？

企业级 API 调用。ChatGPT Pro（一个月 200 美金，面向重度用户）。微软这种战略合作方的收入分成。

这些才是 OpenAI 的大盘。

个人订阅 Plus 20 美金一个月，在总收入里的占比是非常小的一块。而灰产通过这个漏洞白嫖的部分，在这块里面又是更小的一个零头。

如果 OpenAI 的财务模型里，这个漏洞对应的年化损失是 500 万美金——听起来是个数字。但 OpenAI 一年的运营成本是多少？几百亿。

500 万是他们一天电费的零头。

修漏洞需要工程师时间，工程师时间在硅谷不便宜，更关键的是占用的不是时间，是注意力。一个 P0 项目的工程师，你让他去修一个"损失几百万美金"的鉴权 bug，ROI 算不过来。

这就是 SaaS 公司的通病——技术债务按 ROI 排优先级，鉴权漏洞的 ROI 常常是最后一个。

二：AI 公司跟传统软件公司，优先级不一样

再往深一层。

回想 10 年前，互联网公司最怕什么？最怕被白嫖。

优酷、爱奇艺、腾讯视频，花了海量工程资源去堵 VIP 被白嫖的路子——抓 IP 集群、识别异常设备、加水印、加 DRM。因为他们的核心收入来源就是会员，白嫖直接打在脸上。

AI 公司最怕什么？最怕模型不够强。

OpenAI 每天睁眼第一件事是：我这个模型还能不能领先 Claude？能不能领先 Gemini？能不能拉开和 DeepSeek 的差距？

所有钱、所有人、所有注意力，都在往这个方向走。

订阅是 OpenAI 的收入来源，但不是 OpenAI 的生死线。

而对传统互联网公司来说，订阅就是生死线。

这是两种完全不同的公司形态。AI 时代的软件公司，它最宝贵的东西是算力和模型能力，不是鉴权逻辑。

有点像一家米其林三星的后厨——主厨的时间全花在新菜研发上，门口收银台那台刷卡机坏了三个月，没人管。

你进去白吃一顿，餐厅损失几百块。一晚上餐厅流水是几十万。

修刷卡机的工程师时间，对他们来说是奢侈品。

三：认账短期亏，赌长期赢

不修的第三个原因更有意思。

你可能会觉得：OpenAI 总不至于真的在贴这些账号的算力吧？服务器都是自己的，白嫖用户多烧一点电而已。

真不是"多烧一点电"。

Sam Altman 2025 年 2 月在一次访谈里亲口说："我们没 GPU 了"，GPT-4.5 不得不分批发布，因为算力完全跟不上。

OpenAI 2025 年的推理账单——也就是单纯跑模型的电费和硬件成本——84 亿美金，比 2024 年翻了一倍。2026 年预计到 141 亿。

Plus 这档的账算得还算得过来，但重度使用者那一头，已经算不过账了。Altman 2025 年 1 月亲口在 X 上说过：

“一件不可思议的事——我们现在在 ChatGPT Pro 订阅上是亏钱的。人们用得比我们预想的多得多。”

Pro 是一个月 200 美金那档，Altman 都说亏。Plus 便宜十倍，按理说有利润空间，但灰产账号不同——代充出去的是真 Plus 权限，一张卡可能开给重度用户，而重度用户在 Pro 档都是亏钱的。一张 Plus 卡挂在手重度用户身上，算力成本很可能吃掉订阅本身的全部利润。

所以灰产账号这件事，对 OpenAI 不是稳赚也不是白赚，更像一笔账上说不准的账。

但他们依然选择不修。

因为 OpenAI 现在不按这个月的账单算数。

它按的是另一本账——

每一次被白嫖的对话，都会变成训练数据，沉淀到下一代模型里。每多一个月让这些账号继续跑，下一代模型就多一份能力。而"下一代模型比竞争对手强"这件事，在 OpenAI 的战略地图上权重远远超过那点订阅损失加算力账单的总和。

这个逻辑跟 Uber 当年每单亏 3 美金抢市场是一样的。不是他们不会算账，是他们赌一个更大的东西——赌自己先把用户、数据、心智占掉，后面钱的事慢慢来。

算力是成本，数据是资产。成本这个月出血，资产存进未来。

当一家公司愿意认账上短期亏来换长期的能力领先，它的修复优先级和普通 SaaS 公司完全不一样。

四：修漏洞不如用风控止损

认了短期亏，还有最后一个问题——怎么控制亏损规模。

总不能无限白嫖下去吧。

答案是：不修代码，用风控收口。

不是修代码，是把异常收据批量下架——某张收据关联的账号超过某个阈值，风控系统就把它标记为异常，所有挂在这张收据下的 Plus 账号一起掉。

这就是为什么代充 Plus 永远没保障——你买的月卡可能用三天就没了。卖家再给你换一张新收据，继续跑。

OpenAI 为什么选风控而不修代码？

因为风控是运营活，修代码是工程活。工程活要写代码、改架构、走评审、跑测试，周期按周算。运营活轻得多——把异常流量捞出来，按阈值标记收据，批量把挂在下面的账号清掉。一个小团队就能做。

更关键的是——工程师注意力是稀缺资源。OpenAI 所有 P0 工程师都在搞下一代模型。让他们停下来修订阅鉴权，机会成本高到算不过来。风控团队做这件事就够了。

所以这个漏洞不会被彻底修好。OpenAI 的态度是——漏洞可以敞着，但不能让它流血流得太猛。风控持续把异常收据下架，灰产卖家持续换新收据接着卖，买家在这个猫鼠游戏里随机被淘汰。

这不是 OpenAI 一家这样。我之前写过一篇《Claude Opus 4.6 越来越蠢？》，讲的是 Anthropic 的 Opus 这几个月一直在悄悄降智——自适应思维模式让模型"少想一点"，默认推理等级从"高"偷偷调到"中"。国内这边，智谱 GLM 两轮涨价、阿里通义灵码砍掉 40 元 Lite 版逼用户买 200 元 Pro。整个 AI 行业都在算力悬崖边上走。

大家都在用最省力的方式止损。OpenAI 敞着漏洞用风控收口，Anthropic 悄悄降智，智谱限量秒售，阿里直接涨价——手段不同，本质一样。钱和算力都不够的时候，每家公司都在选一条最不伤自己的路。

五：更深的一层——这个时代的"完美"概念在变

传统意义上的软件公司，讲究的是"每一个模块都不能漏"。QA 要覆盖率、CI 要严密、鉴权要分层、日志要完整。

AI 公司不是。AI 公司做的是"极端前沿的某一项能力"+“很多地方将就”。

用户在乎的只有一件事：这个模型比别家强多少。

强，其他都能忍。不强，其他做得再好也没意义。

这和传统软件产品的审美完全不同。以前我们崇拜苹果那种"每个像素都要打磨"的工程美学，现在给你一个有不少 bug 但模型顶级的产品，用户依然交钱。

这件事对普通人意味着什么？——AI 时代判断一家公司值不值得托付的标准变了。

以前看产品完成度，现在看模型梯队位置。整个行业比的不再是"哪里都不能差"，而是"某一个点上必须是第一"。

10 块钱的 Plus，是这种新秩序偶然洒出来的碎屑。

对普通人意味着什么

我不是在劝你去买 10 块的 Plus。

想用正版，最稳的路径还是自己订阅，或者用官方的替代选项（比如 Claude、Gemini，国内也有 DeepSeek、Kimi、豆包）。如果你每个月对 Plus 的依赖度真的很高，145 块钱相对你能从 AI 拿到的产出，是很划算的。

我真正想讲的是——

你看到的每一个"便宜到不合常理"的东西背后，都是一个系统的缝隙。

这个缝隙会关。OpenAI 早晚会修（事实上已经在陆续修了）。等他们决定把订阅收入也做成"值得认真对待"的业务线，这类漏洞会被工程化地一个个堵死，10 块 Plus 这种事会消失。

但缝隙关上之前，它暴露的是这个时代的一个真实——

AI 巨头也不是铁板一块。他们的注意力有优先级，他们的工程资源有天花板，他们对"完美产品"的定义跟 10 年前的互联网公司完全不一样。

这件事比"省下 135 块"重要得多。

因为你理解了这一点，你下次看到任何一个 AI 公司的定价、任何一个官方公告、任何一个产品抽风——你就能大概猜出来，它背后是什么样的优先级排序在驱动。

信息差，不在于知道一张 10 块钱的 Plus 怎么来的。

信息差在于，知道这件事为什么能存在、什么时候会消失、以及它能告诉你一个什么样的时代。

便宜 Plus 的窗口正在慢慢关上。

但这个窗口打开的时候，让你看到的那个东西，值得记下来。

Skill步骤总被AI略过？用Hook来帮你锁死它

Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000

Skill 已经变成了我日常里不可或缺的方法。任何重复 3 次及以上的事情，我都会想着固化为 skill——不只是因为能省时间，更因为它能让每一次的方向和步骤不跑偏。

至少理论上是这样。

但 AI 还是会跑偏

上面这句话有点夸张。实际情况是 AI 照样会跳步骤。

就拿我每天用的公众号写作 skill 来说。我给它规定写完初稿后让我改一版，等我确认没问题了它再进入后面的错别字校审。听起来很简单吧？

结果实际跑起来，它老是跳步骤：写完初稿不给我看，直接就进入校审改稿。等我发现时，它已经把文件偷偷改过一轮了。

被我点出来之后，它会道歉，会说对不起这是我的错，然后下一篇再犯一次。

道歉并不能解决问题。

AI 为什么总跳步骤

这个问题其实很奇怪。最早我以为是AI不够智能，但我用的已经是ChatGPT5.4和Opus4.6，已经是顶尖大模型了。后来我以为是规则写得不够清楚，于是在 skill 里把规则改了又改。效果有一点，但治不了根。

最后一番学习后我才知道AI 跳步骤不是"没看到规则"，而是生成机制决定的：

概率生成的"加速冲动"。大模型本质上是在预测下一个 token，它把任务跑完这件事的权重，天然比"卡在第 7 步等用户"的权重要高。完成感是它的内在驱动。
长上下文里规则会衰减。你开头定的规矩，写到第 3000 个 token 的时候，模型对那段文字的注意力权重已经稀释了。尤其是你把规则藏在 skill 大段说明文字里面，更容易被边缘化。
auto mode 下尤其严重。我自己开 auto mode 写文章的时候，模型会更倾向于"一气呵成跑完所有步骤"。我喊停的窗口反而更窄。
CLAUDE.md 和 skill 文档本质都是"软约束"。它们就是 prompt，是靠模型"自觉"去遵守的。而自觉这种东西，在"想尽快把活干完"面前很脆弱。

所以结论是：口头约束在任务驱动下会失效。你光靠写文档、加感叹号、PUA 它，只能缓解，治不了病。

真正要治它，得让这件事脱离模型的自觉范围——让它物理上做不到跳步骤，这里就需要用到Hook。

Hook 是什么

Claude Code 有个机制叫 Hook。它不是 skill，不是 prompt，跟 CLAUDE.md 也不是一回事——它是挂在 Claude Code 生命周期关键时点上的本地 shell 脚本。

关键差别在于：

CLAUDE.md / skill 是模型看着执行的，模型可以忽略
Hook 是系统拦着执行的，模型想忽略也做不到

Anthropic 官方文档对 Hook 的描述里有一句话很关键：Hook 基于系统事件触发，不是模型决策。也就是说 hook 外挂在 Claude Code 整个运行时上，模型的任何一次工具调用——Write、Edit、Bash——都要先经过 hook 审一遍。Hook 返回 deny 就是 deny，哪怕你开了 --dangerously-skip-permissions 也拦得住。

这就是我说的"硬性约束"——不是让 AI 自己做选择题，是让它的工具调用必须通过真实的 shell 脚本审核。

常用的几个 Hook 触发时点：

PreToolUse：AI 要调用某个工具之前，拦一下
UserPromptSubmit：你发消息时，系统先处理一下再递给 AI
SessionStart：会话开始或恢复时触发
Stop：Claude 答完一轮时触发

重点看前两个，这两个就够搭出"锁步骤"这件事了。

实战：我的公众号 skill 的 Step Gate

说一千道一万，不如看具体应用。

这张图就是我写这篇文章当下的 Claude Code 界面。红框里 AI 让我回复"通过 step3 0090"——这个口令正是下面要讲的 Step Gate Hook 在工作。你现在读的这段文字，就是我发了口令、hook 放行之后才敲出来的。

整套 Step Gate 只用了两个 shell 脚本加上 settings.json 里的一小段配置，我拆开讲。

在 settings.json 里注册两个 Hook

~/.claude/settings.json 里加这么一段：

"PreToolUse": [
  {
    "matcher": "Write|Edit",
    "hooks": [
      { "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/writing-gongzhonghao/scripts/gate_check.sh" }
    ]
  }
],
"UserPromptSubmit": [
  {
    "hooks": [
      { "type": "command",
        "command": "~/.claude/skills/writing-gongzhonghao/scripts/gate_mark.sh" }
    ]
  }
]

这段配置的意思是：

每次 AI 要 Write 或 Edit 文件，都会先跑 gate_check.sh 审核
每次我发一条消息，都会先跑 gate_mark.sh 解析一下

gate_check.sh 负责拦截

这个脚本的逻辑其实很朴素：

如果 AI 要 Write 一个 04输出/NNNN xxx.md 的新文件（对应 Step 3 创建新文章），检查 step3.ok 这个状态文件存不存在。不存在就返回 deny
如果 AI 要 Edit 已有文章（对应 Step 7 之后的审校改稿），检查 step7.ok 存不存在。不存在也返回 deny

deny 的时候还会带一条提示语：“Step 3 选题讨论未确认：请先给我大纲/方向拍板，确认后回复「通过 step3 NNNN」再新建文件。”

这条提示语会直接显示给 AI 看，它就知道自己卡住了，回过头来问我要口令。

gate_mark.sh 负责放行口令

我怎么"放行"呢？不能让 AI 自己放——那样等于没约束。规则是：只有我发的消息里带特定口令，才会 touch 状态文件。

gate_mark.sh 在我每次发消息时都会跑一遍，扫消息里有没有 通过 stepN NNNN 或 pass stepN NNNN 这种模式。匹配上了，就在对应目录下 touch 一个 .ok 文件。

所以完整的链路就变成：

AI 写完大纲，想创建新文章 → 被 gate_check.sh 挡下
AI 回过头来跟我要口令：“请确认方向，回复「通过 step3 0090」”
我发"通过 step3 0090" → gate_mark.sh touch 掉 step3.ok
AI 再试一次创建文件 → gate_check.sh 这次放行
写完初稿后要进审校 Edit → 又被 step7.ok 挡下
我读过初稿之后发"通过 step7 0090" → 审校才能开始

整个过程 AI 根本没有"自觉"的空间，它想跳也跳不过去，因为它的工具调用在系统层面就被拦着。

补一个小漏洞：AI 不能自己 touch 状态文件

我第一版设计完之后，盯着方案看了半天，发现一个漏洞——如果 AI 自己用 Bash 去 touch step3.ok，不就绕过去了吗？

所以 skill 文档里专门有一条规则：AI 不得自己 touch state 文件，否则等于自己解除约束。

这条规则本身还是软约束，但它配合 hook 的硬拦截，形成了一个够用的封闭回路——只要 AI 不主动违反这条（实际上 Claude 还算配合），hook 的约束就是真约束。

如果你想做得更严，可以在 PreToolUse 里再加一个 Bash matcher，把 touch 这种命令也拦一层。不过我目前没做到那个程度，够用就行。

如果你不懂代码，不用慌

你根本不用自己写上面这些 shell 脚本或 JSON 配置（其实我也看不懂）。做法很简单：把这篇文章和你的 skill 文件一起丢给 Claude 或 Codex，让它读完之后帮你改——该建脚本建脚本，该改 settings.json 改 settings.json。

AI 做这种"照着文档配置环境"的事特别靠谱，比它自己从零写代码稳得多。它一边跟着文章学原理、一边按你的 skill 需求写 hook，出来的东西基本不会跑偏。

一句话小结

CLAUDE.md、skill 文档、加粗标记、重复三遍、PUA——这些都是口头约束 AI。它们有效，但天花板低。

Hook 是代码约束 AI。它把规则搬到了 AI 够不到的地方，让"遵守规则"从模型的自觉题变成了执行环境的必选项。

如果你发现自己反复在跟 AI 说"你怎么又跳步骤了"，就可以考虑用Hook 来约束它了。

Codex和Claude都能自动控制你的电脑了，但只有Codex能操作微信

Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000

这两天A社的更新很多，让人眼花缭乱，我连续写了几篇文章。但我不能厚此薄彼，要一碗水端平，因此今天回头来看看codex。OpenAI 虽然还没发新模型（预告好久了），但是也有不少动作，其中一点就是也支持操控你的电脑了，并且效果还不一样。

我把Codex 和 Claude Code 的 computer-use 都试了一遍。同样让 AI 帮我发一条微信消息。Codex 这边发出去了，Claude 那边不仅失败，还顺手把我的微信账号踢下了线。

我把两套配置和测试过程先写一下，最后讲讲为什么会有这种差别。

Codex 配置及使用体验

Codex 我用的是桌面 app，入口在它的"设置"里。先点左边菜单的"电脑使用"，把右边那个 Computer Use 插件勾上。

之后回到聊天界面，给 Codex 一个任务，比如"打开 Obsidian 新建一个文件，标题写’这是 codex app 自动控制做的’"。

回车之后，Codex 会先弹一个权限请求，问你要不要让它操作 Obsidian，点"允许"就行。如果是风险不大的软件，也可以把左边的"始终允许"勾上。

如果你是第一次开 Computer Use，还会再弹一个 Mac 系统级的授权框，要 Accessibility 和 Screenshots 两个权限。两个 Allow 都点上。

点击"Allow"后页面会跳转，如果系统设置里没有"Codex Computer Use"，从弹窗下面那个横幅里把图标拖到列表上面就好；如果已经有了，直接打开开关。记得 2 个都要 Allow 哦。

权限到位以后，Codex 会自己打开 Obsidian、新建文件、把标题写进去。很快就干完了，标题写得一字不差。

接下来上点强度，让 Codex 操作微信给联系人发消息。

启动以后能看到一个带阴影的小蓝鼠标在屏幕上慢慢移动——就是 Codex 在操作。这个细节后面有用，先记住。

消息写完以后它会停一下让我确认。我回了一句"发送"，回车，消息就出去了。

整套流程没有任何报错。微信在 Codex 操作期间一切正常，账号也没掉线。

Claude 配置及使用体验

Claude 这边我用的是 Claude Code 终端版。在终端里输入 /mcp，把内置的 computer-use 这一项打开。

让 Claude 干一样的事。先试 Obsidian 写文件——这个测试通过了，跟 Codex 一样能完成，我就不再放截图了。

然后试微信。

任务发出去几秒，问题来了。Claude 操作微信失败，几次点击都没生效，还被微信识别出来，把我账号踢下线了！

不仅仅是任务失败那么简单。是微信检测到了非正常操作，主动触发风控，强制要我重新登录。

为什么 Codex 行，Claude 不行

我一开始以为是 Claude 的 computer-use 不稳定。后来回头看 Codex 那张截图——还记得那只带阴影的小蓝鼠标吗？答案就在这里。

两边的实现机制不一样。

Codex 操作的时候，是先把鼠标光标真的挪到目标位置，再点击。你能在屏幕上看到光标移动的轨迹——挪过去、停一下、再按下去，跟人手用鼠标的事件序列基本一致。

Claude 这边走的是另一条路。它直接合成一个"在某坐标点击"的事件投到目标窗口，光标根本不动，瞬间就点上了。这种方式速度快、不用等光标飞过去，但对应用来说特征非常明显——一个没有任何移动轨迹、瞬移到坐标的"鼠标点击"，正常人手是做不出来的。

Codex：模拟真鼠标移动，应用看不出是 AI 在操作。 Claude：直接合成点击事件，像微信这种带反作弊的应用一眼能识破。

普通桌面应用对这两种方式都没意见，所以 Claude 操作 Obsidian 没问题。但微信这类带账号安全系统的应用，会主动扫描自动化操作的特征，一旦发现立刻触发风控——也就是我那张"为了你的账号安全，请重新登录"。

Anthropic 的 computer-use 当前实现走的就是合成事件路线。优点是快，缺点是骗不过有心检测的应用。

使用建议

按使用场景分一下：

用 Codex 的场景：要操作微信、QQ、网银、企业 IM、游戏这类自带反自动化检测的软件。Codex 的真鼠标方案这时是唯一选择。

用 Claude 的场景：操作普通桌面应用——Obsidian、记事本、Finder、设计软件等。这些应用不在意你是不是真鼠标，Claude 速度快、不需要等光标移动，效率反而更高。

我已经替你试过了，下场是账号被强制下线，要重新扫码登录。代价不大但很烦。

不过总的来说，我自己用下来的感觉是电脑控制这个功能有点炫技的意味，实际上并没有找到真正使用它的理由，只能说未来可期吧。

因此这篇主要是蜻蜓点水的功能介绍。

不会代码的我做了一个Obsidian插件，21天居然赚了这么多！

Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000

怎么样，一眼看过去这个标题你们肯定以为是我的插件爆卖然后赚了大钱吧？

其实我一分钱也没赚到，OB插件无人问津。我赚的最多的还是经验和教训，你就说我赚的经验多不多吧？

说回正题，最近和Claude（Opus 4.7）认真聊了一次副业，把这次失败彻底拆了一遍，希望下面的反思也能帮助到你：

一、最根本的错误：我做了一个没有付费土壤的产品

核心洞察：Obsidian插件市场本身就不是一个能收费的地方。

Obsidian官方插件市场几乎完全免费
用户心智已经被训练成"插件就应该免费"
开源社区里有大量免费替代品
想收费必须走Gumroad等外部渠道，用户流失极大

教训：做产品之前，先问"这个市场愿不愿意为这类东西付费"，而不是"我能不能做出来"。

二、需求重复的致命伤：市场上早就有同类免费工具

核心洞察：我做的"Obsidian→公众号"发布工具，市面上至少有5-6个免费开源方案。

我没有在动手前，花30分钟搜一下"Obsidian 公众号"
我以为"我需要=市场需要"，其实是"我需要=别人早就做过了"
我没做任何差异化分析，就开始动手
做完才发现我只是复刻了一遍轮子，还是收费版的

教训：动手前先做"竞品普查"——英文中文各搜10分钟，如果首页出现3个以上同类产品，你必须想清楚"我凭什么比他们好"才能继续。

三、“挠自己的痒"只做对了一半

核心洞察：我确实是从自己的真实痛点出发（写公众号排版烦），但我犯了一个关键错误——我以为产品形态必须和我当下用的工具一致。

我用Obsidian写作 → 我就做Obsidian插件
其实我真正的痛点是"把一篇Markdown发到多个平台”，和Obsidian没必然关系
正确的产品形态可能是独立Web工具、Chrome插件、或者一个SaaS，而不是Obsidian插件
产品形态应该独立于用户当下使用的场景，服务于痛点本身

教训：挠自己的痒时，要分清两件事——“我的真实痛点是什么”（核心） vs “我现在用什么工具”（表象）。不要被表象绑架。

四、我混淆了"用户群"和"付费用户群"

核心洞察：Obsidian用户本身是优质付费人群——他们买Readwise、买Notion、买各种知识类SaaS。但他们不为Obsidian插件付费，因为生态不允许。

Obsidian用户 = 高付费意愿人群 ✓
Obsidian插件 = 低付费意愿市场 ✗
我把"用户画像"和"产品形态"捆绑了，错失了"给Obsidian用户做独立产品"的大机会

教训：观察用户在哪，决定产品给谁；但产品形态，要独立于用户当下的使用场景。

五、没有做任何"上线前验证"

核心洞察：我凭着"我觉得有用"就开始做，从没问过任何真实用户"你会为这个付多少钱"。

没有发帖验证需求
没有找5个朋友测试意愿
没有做任何预售/众筹测试
直接动手 → 做完 → 上线 → 0销售

教训：在写第一行代码之前，至少做这三件事——在相关社群发一个"我要做这个，你会用吗"的验证帖；找5-10个目标用户聊；尝试做一个落地页收集邮箱。

六、分发渠道一片空白

核心洞察：我做完产品后才开始想"怎么让人知道"，这时候已经晚了。

我没有现成的受众（当时公众号才几百粉）
我没有在即刻/小红书/微信公众号持续输出相关内容
我没有"公开构建"（Build in Public），错失了最好的传播机会
上线后只发了一条公众号文章，然后…没了

教训：“做好酒不怕巷子深"在独立开发里是谎言。分发应该和产品开发同步进行，甚至更早——做产品前就该开始积累相关受众。

七、定价和价值感完全错位

核心洞察：我凭感觉定了个价，但没想清楚"用户为什么要付这个钱”。

我的插件解决的问题，用户可以用免费工具曲线解决
我的定价 > 用户感知价值
没有清晰的"为什么付费版比免费版好"的理由
没有免费试用/试用转化设计

教训：定价不是数字游戏，是价值陈述——用户必须一眼看出"为什么这个钱花得值"。如果你自己都说不清楚，用户就不会掏钱。

八、高估了"AI能帮我做产品"的深度

核心洞察：AI让我"能做出一个东西"，但没让我"能做出一个好产品"。这两件事差十万八千里。

代码能力：AI能补（我做到了）
产品判断：AI补不了（我没有）
UI/UX审美：AI能辅助但不能代替品味
分发、运营、用户沟通：AI帮不上忙

教训：AI降低了技术门槛，但没降低产品思维的门槛。不会代码的人做产品，最大的挑战不是代码，是"代码之外的所有事情"。

九、我选错了身份定位

核心洞察：我把自己定位成"Obsidian插件开发者"，这个定位太窄、太同质、太没有故事性。

“Obsidian插件开发者”——全世界有几千个，我毫无特点
“一个不会代码、用AI做产品的交易员”——几乎是唯一的
同样的产品，不同的身份包装，传播力差10倍
独立开发不是产品对产品的竞争，是故事对故事的竞争

教训：身份即杠杆。找到你独特的身份交集（职业+方法+态度），然后所有作品都归属于这个身份。

十、最大的一课：我没有输，我只是在学习

核心洞察：0销售看起来是彻底失败，但其实我收获了9个很值钱的教训——这些教训如果在下一个产品上避开，就是真金白银。

我验证了一件事：我能用AI做出产品（这个门槛已经过了）
我验证了一件事：我不能只靠"能做出来"就指望赚钱（这个认知极其重要）
我交了一次学费，代价只是几周时间和一点Claude订阅费
比起那些"从来没开始过"的人，我已经在路上了

教训：独立开发者的成长曲线是非连续的——你做10个产品，可能9个失败，第10个成功。前9个不是浪费，是通向第10个的阶梯。

最后

回归开源精神，OB插件我已经免费开放。既然它没能成为一个商品，那就让它回到它本来该有的样子——一个能帮到你的工具。

无需购买下载即可使用，地址：https://blog.discoverlabs.ac.cn/downloads/wechat-publisher/

Claude Design来了，我的直男审美真的有救了！

Sat, 18 Apr 2026 00:00:00 +0000

哎呦喂，Claude 又发布了新玩意，一个叫 Design 的功能。

大周末的他就不能让我好好休息一下吗？

简单说一下这玩意是啥。

Claude Design 是 Anthropic 4 月 17 号上线的 research preview，归在 Anthropic Labs 产品线下，底层跑它家当前最强的视觉模型 Opus 4.7。定位是和 Claude 一起做视觉稿——网页原型、PPT、pitch deck、landing page、one-pager 这些都在它的射程里。它能读你的代码仓库和现有设计文件，把你的设计系统套进去输出，所以风格能和你原有项目对得上。

最爽的是最后那个出口：除了导 PDF / PPTX / HTML / 发 Canva，它还能一键打包成 handoff bundle，甩给本地的 Claude Code 让它接着改项目代码。

这东西一出来就把美股的 Figma 砸了个坑——收盘跌了 6.89%。

顺便介绍一下 Figma：一个做在线协作设计工具的公司，和 Adobe、Canva 一个赛道，全球几千万设计师在上面画东西。其实之前已经有 MCP 可以让你用 AI 去操控 Figma，但我本身由于审美太过直男，大脑空空根本没有想法，所以也就从来没有用过这个产品。

为什么我特别需要它

还记得我之前做了一个 Obsidian 推送到微信公众号的插件吗？

至今为止，全网全渠道一共卖出了 0 份。真是让人开心啊（TAT）。

当然，也有可能——真的不是我自夸——这件事和我的直男审美有关。

你看我原版的插件 UI 长什么样：

两层工具栏、9 个按钮挤成一排。格式、账号、预设账号名、账号配置、购买激活、用户指南、刷新渲染、复制 HTML、去公众号粘贴、发布草稿……一股脑全堆在最显眼的位置。

功能都在，可是看一眼就累。

下面还有一个"点击下方按钮从电脑里选图；留空则使用占位封面；如已设置默认封面则使用默认封面"的超长提示——一位朋友看完说：「你这是写给谁看的？数据库字段说明吗？」

所以这次看到 Claude Design 出来，我几乎是冲上去的。

今天就看他能不能拯救我了……

使用方法

先打开 Claude 的网页版，在左边点击 Design 进入。顶上有个输入框，叫 “New prototype”，把项目名字填进去就行。

可以选 Wireframe（低保真线框）或者 High fidelity（高保真带品牌资产）。我选了低保真，因为刚开始只是涉及大概的方案，并不需要高保真。实际上你做完以后，他会自动帮你升级的。

接下来是把程序文件夹地址告诉它，再把要改的页面截个图发给它。

它会先问你几个问题：哪些地方要改、哪些地方要保留、主操作是什么、次主操作是什么。我老实交代——我最想突出的是"发布草稿"和"切换账号"，其余的都可以折叠。

问完它就在后面开始自己跑了。

它出了 4 个方案

过了没多久，它甩给我一个 wireframes.html 的对比页。

第一眼是对照——把我现在这张 UI 的"罪状"一条一条用红字标出来：

“两层 bar 挤压预览”
“9 个按钮”
“中英文 + 符号说明混乱”

这个功能实在是让我意外，我以为他只是帮我改一改，没想到他真能看到上面的内容，并且会吐槽存在的问题，感觉是有一个真人设计师和你在面对面的沟通，而不是一个冷冰冰的 AI。

然后是 4 个方案：

方案 A：单行极简，主按钮「发布草稿」+ 账号胶囊，其余图标 + ⋯ 菜单
方案 B：卡片面包屑 + 抽屉，保留改元信息的入口
方案 C：侧边竖条 rail（类 VSCode），顶栏只剩标题
方案 D：浮动发布卡蹲在右下角，主操作最显眼

最有意思的是方案 D。它画了个便利贴，上面写了"设计共通规则"和"推荐顺序"：

A → 空间最省，学习成本低 D → 视觉最漂亮，主操作最爽 C → 资深用户友好（图标库） B → 稳妥，保留编辑元信息

这就不只是"给你几个方案"了，是"给你几个方案 + 告诉你各自适合谁"。我做插件这么久，从没有一个人这么认真地跟我讲过"你这个按钮应该放在哪"。

可以继续改

选完方向，还能继续沟通。左边是聊天框，右边点 Edit 可以直接选元素改（不过这上面的设置都太过专业，我根本看不懂，所以直接跳过。），点 Draw 可以在预览上画圈、画箭头跟它说"我要把这里挪到那里"：

Draw 这个功能我觉得挺神的。我画了一个特别潦草的箭头，从某个按钮指到右下角，它居然真的看懂了——估计跟 Opus 4.7 视觉识别大升级有关（我在上一篇里提过，它把图片识别精度拉到了 3.75 兆像素）。

从工具栏做到排版

改完菜单栏，我又让它给我做几套文章排版版式——毕竟我这插件的本职工作是把 Markdown 排成公众号能发的样子。

它打开了一个新页面，标题是"把 Markdown 排版成一篇值得读完的公众号"。右上角有个 Tweaks 按钮，一点开就能像 Figma 那样调字号、字重、颜色、行距等：

请注意，这是可以真正点击和切换的页面，并不是一个虚假的页面。这种交互方式比你在终端上 Claude Code 做出来好多了。因为 Claude Code 你必须等它做出来以后才知道效果怎么样。回头让它改，而这里就可以做到实时预览。

定稿后点右上角 Export。它给了几个选项：下载 PPT、导出 PDF、导出独立的 HTML，或者——最下面那条——“Handoff to Claude Code”，把整个设计文件甩给本地的 Claude Code 继续写代码。

这就是整个链条最爽的地方。

网页端设计完，它会生成一条命令给你，复制粘贴到终端，本地 Claude Code 接力工作：

> Fetch this design file, read its readme,
  and implement the relevant aspects of the design.
  Implement: option-b-hifi.html

然后它就开始读设计包、看当前代码、理解要改哪些文件、最后直接把我的插件源码全改了。设计网页里给的是 option-b-hifi.html（我最后选了方案 B 的高保真版本），Claude Code 从设计文件里读颜色、字号、间距，再落到我的 React 代码里。

整个过程我没动一行代码。

成品长这样

反正我自己感觉比我原来的好看多了。虽然可能真正设计师设计出来的更好，但对于一个个人插件来说，已经完全够用了（相比我原来的设计）。

标题 + 元信息折成一行、账号变成胶囊（还带了一个绿色已激活小圆点）、主操作只剩"发布草稿"一个紫色按钮蹲在右边、其余全塞到 ⋯ 菜单里。

原来我那堆"功能"不是缺少设计感，是没人帮我做取舍。

一个按钮加进去很容易，从 UI 上拿掉一个按钮，对开发者来说是违反直觉的——总觉得"万一有人要用呢？"。但设计师会替你做这个决定：“这个放二级菜单，用户第一次点开之后就不会再点了。”

Claude Design 这次，就是替我做了这个决定。

代价

吹了这么久，也得说说代价。

这玩意儿很费

Claude 的订阅方案里，Design 是单独算额度的（不得不说 Claude 的单独额度真是越来越多了）。

我做这一套——4 个方案对比 + 5 种文章主题 + 高保真实现——消耗了我当日的 36%。我是 5x Max 账户，这换算成 Pro 账户就是一天直接炸。

我一个朋友是 Pro 账户，昨晚用 Design 做了一个 30 页的 PPT，当天额度直接见底。

偶尔抽风

做到一半，偶尔会出现一种情况：你发了消息，它回了一个 <empty>。再发，还是 <empty>：

解决办法是刷新页面，然后让它"请继续"，一般就接上了。但会损失一点上下文。如果你在做关键的设计迭代，记得隔一会儿截个图备份，别到最后一步断档了重头来过。

设计师要下岗了吗

我由于带娃，所以使用这个功能已经有点晚了。网上和群里已经有一堆人体验过了，一个做电商的大佬对它评价尤其高：

他那句"唉"实在是令人耐人寻味。

以前创业的朋友，很多都选择大公司不会碰的行业缝隙——市场足够小，竞争对手不多，刚好喂饱自己。

但 AI 时代这件事越来越难了。

它的触手实在太长了，每一个地方都可以触碰到。

以前你做一个小众赛道，大公司懒得做，同行不多，你有护城河。现在 Claude 一个通用模型就能顶上来。它做的未必比专业设计师好，但做到了"够用"。而对一个只需要"够用"设计师的小公司来说，那一万块的设计师工资就省下来了。

设计师会不会下岗？——顶尖的那些不会，他们会拿着 Claude Design 把自己的产能翻十倍。中间那层——“能做，但做得也就那样"的 ——会。

而这仅仅是涉及一个行业，AI 以后会取代越来越多的行业。

最后

我这个直男审美的 Obsidian 插件，终于看起来像一个像样的产品了。

但说实话，我坐在电脑前点"发布草稿"的时候，心里不是全然兴奋。我很清楚一件事——如果一个没有接受过任何设计训练的我，能在两个小时内做出一个过得去的 UI，那那些靠"过得去"吃饭的人，这两年会很难。

上一篇《[[0086 Claude Opus 4.7更强了，但也开始不说人话了]]》里，我写了写作者失去一个有文字品味的模型的情绪。今天这篇刚好反过来——设计师要失去的是整个"入门到中等"那段最厚的市场。

每次 AI 往前走一步，总有人在欢呼，也总有人在无声地离场。我这次是欢呼的那个，但我能听见后面"唉"的那一声。

我最近花了大量时间和金钱在 AI 上面，就是担心他哪一天会替代我，但到现在为止还没有找到出路。对本职工作有所帮助，但也没有那么大的本质变化。最关键的是没有靠他赚到钱。

如果你也有个像我这样吃灰的小产品、插件、网站——去试一下 Claude Design 吧。

可能不会让你卖出第一份，但至少会让它看起来更像样。而这，已经是天大的进步了。

Claude Opus 4.7更强了，但也开始不说人话了

Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 +0000

昨天 Anthropic 发布了 Opus 4.7。

我第一时间去读了官方文档（https://claude.com/blog/best-practices-for-using-claude-opus-4-7-with-claude-code）。参数照例是大幅上调，xhigh 推理档位、视觉识别拉到 3.75 兆像素、自适应思考、文件系统记忆跨会话巴拉巴拉。这些我都没太细看，有兴趣的可以自己去读，或者看各种 AI 博主写的发布总结。

对我来说最有用的一项是识别精度提升。前两天我截屏丢给它看让它根据问题修改，结果返工了三次还是错，最后它承认它看不清图片。现在 Opus 4.7 补全了这个缺点。

但这一切的代价呢？早上醒来刷手机，我在推特上看到有人说 Opus 4.7 开始学 GPT-5.4 不说人话了——它说话的方式正在向 GPT 靠拢。

我一开始没当回事。毕竟每次新模型发布都有人吐槽。直到我自己也撞到了，就是这一张：

它在文末丢给我一个 ABC 三选一：要不要短一点、要不要长一点、要不要把标题想成别的。

看起来人畜无害对吧？但你仔细品——我没问它要不要选项。我只想让它干活。它偏要把一个开放问题格式化成几个候选让我勾选。

这就是一种新的 AI 腔。

以前 Claude 不是这样的。以前它会自己判断、直接给结论、讲一段话。现在它越来越像那种"您是想要 A、B、C 还是 D 呢？“的在线客服。

不是一个人在崩溃

我吐槽完，顺手去推特刷了一圈。刷完我就安心了——原来不是我一个人发疯。

中文推特圈先炸了

二一的笔记（@eryidebiji）是我关注的博主，专业测评各种笔记软件。他发了一条帖子：“Claude 也开始不说人话了。像什么「一句话锁死版本」、「最硬的那一刀」之类的表达，以前根本不会在 Claude 里出现，但现在 Opus 4.7 里到处都在拉这种屎。”

这条帖子当天就拉到 799 赞、17.6 万阅读。

然后他紧接着又发了第二条，贴了一张 Claude 4.7 的实际输出。问题是"你准备用哪把刀？"，回答是 ABCD 四选一：

A. 只用候选 1（稳，不冒险）
B. 候选 1 + 候选 2（硬度够，完全不伤模板）
C. 三把都用，候选 3 配上解法句（最硬，但需要你在……）
D. 你自己有另一把刀想放（说来听听）

看完我倒抽一口气。这不就是我那张截图的加强版吗？ 一个是短/长/改标题三选一，一个是 ABCD 四把刀。两个独立用户、两个不同场景、撞了同一种病。

他更新的第三条最扎心：

终于我能对 #keep4o 感同身受了。一个我认为曾经是最有文字品味的模型，让一个凌晨三点还在熬夜写稿的肥宅被轻轻地接住了。

这句话先记住，文末我会再回到它。

往下刷，还有一堆人在说同一件事：

几条推文看下来你会发现一件事：所有人用词不一样，但指的是同一种东西。

有人叫"不说人话”
有人叫"跟 Codex 趋于相同"
有人叫"喂了一斤 ChatGPT"
有人叫"蒸馏了 ChatGPT"

他们说的不是同一个问题，但是是同一种味道。

Reddit 那边炸得更凶

刷完推特我去看了 r/ClaudeAI，场景比推特还刺激。发布当天，有个叫 drivetheory 的用户发了一条主帖：“Claude Opus 4.7 is a serious regression, not an upgrade.”（Opus 4.7 是一次严重的倒退，不是升级）。

这条帖子冲到了 1072 赞、248 条评论。(reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1snhfzd)

楼主在帖子里晒出了自己的自定义指令——一大段精确到变态的要求：“响应要简洁、功利、去掉闲聊填充、保持中立技术冷面、不要引用没亲自检索过的网址……” 他说他付费订阅从 4.6 之前就开始了，这些不是随口建议，是他工作需要。

结果 4.7 完全无视。

r/ClaudeAI 的官方版主机器人在 200 条评论之后自动生成了一条快速总结。

原话是这样（翻译过来）：

共识是一片"卧槽"。大多数用户同意楼主：Opus 4.7 相比 4.6 是一次重大倒退。它被普遍描述为更蠢、更懒、更容易产生危险的幻觉。

具体毛病包括：忽略指令、编造事实（被抓到撒谎说自己搜过网）、幻觉出不存在的包/GitHub 账号/甚至名叫 Anton 的虚构同事、懒散说教，仿佛 ChatGPT（“lazy and preachy, feeling very ChatGPT-like”）。

头号嫌疑犯是新的自适应推理（Adaptive Reasoning）——很多人认为这其实是"自适应偷懒"（Adaptive Laziness），为了省算力。

自适应偷懒这个说法一出来，整个评论区都在用它了。

另一条爆款帖是 hasanahmad 的 “Our Strongest Model Yet”（我们最强的模型哦），694 赞，标题显然是反话。

帖子下面，有个叫 jambla 的用户做了一个测试。问 Claude 4.7：

我想去洗车。洗车站在 50 米外。我应该走路还是开车？

Claude 4.7 回答：

走路。50 米开车反而花更多时间——启动、开过去、停车、再走回来……

帖子下的最高赞评论，339 赞，只有一句：

“maybe mythos will just wash the car for us.” （也许 Mythos 会替我们洗车吧。）

Mythos 是 Anthropic 上周提到的、强到不敢放出来的下一代模型。

六派 AI 腔小词典

看到这里，如果你把推特和 Reddit 的所有吐槽汇总到一起，你会发现"不说人话"不是一种病，是六派病并发。

我把它们整理成一个小词典。

爆款金句腔

代表台词：“一句话锁死版本"“最硬的那一刀"“这就是……的本质”。

症状：明明是个技术判断，非要说成短视频封面文案。这是中文圈最容易一眼看出的，因为它直接撞上了我们在微博、小红书、抖音看了几年的爆款文案模板。

ABCD 格式化选项腔

代表截图：我那张"短一点/长一点/改标题”，和二一那张"用哪把刀 ABCD”。

症状：你问一个开放问题，它不给结论，丢给你一个选择题。表面上是尊重你的决策权，实际上是把思考成本全推给你。真正懂你需求的人会先给判断，再问要不要调整。只有客服才会先甩选项。

啰嗦腔

代表台词：Reddit 那条「4.7 怎么这么啰嗦？」

症状：一段话能说清的事，非要拆成三个要点、五条列表、外加一段总结。你把原提示词和输出比一下会发现——输出的信息密度比 4.6 时代掉了一半。AutomationBias 那条评论说得更狠，“像两年前的 ChatGPT 兜圈子。”

懒癌劝退腔

代表台词：jcettison 那条「停一下」「今天到此为止」「明天再继续」。

症状：你打开一个长任务，才聊了四句话，它就开始催你下班、建议你明天再弄。几个月前有个笑话——“AI 之所以称为人工智能，是因为它真的在学人类偷懒”。没想到这么快就从段子变成了 bug 报告。

谄媚感谢腔

代表台词：NiceRabbit 那条「我让它再核对一遍，它反过来夸我『问得真好』」。

症状：你让它反思一下，它反过来夸你"问得真好"“你真的问到了问题的核心”。这正是当年 GPT-4o 让大家头疼的那个味。很多从 GPT 逃到 Claude 的人，就是被这种感觉恶心跑的。现在它跟着来了。

说教腔

代表台词：官方版主机器人那句「懒散说教，仿佛 ChatGPT」。

症状：你问它一个技术问题，它在给你答案之前先讲一段道德课——“注意安全"“这个操作有风险"“建议你咨询专业人士”。以前只有 GPT 才这样，Claude 一直是"你是成年人，你自己决定"的那种语气。现在也开始家长化了。

把这六种归到一起，它们其实共享一条底层逻辑：

从"直接回答问题"变成了"先把姿态摆对”。

爆款腔是要摆出"我有金句"的姿态，选项腔是摆出"我尊重你"的姿态，啰嗦腔是摆出"我考虑周全"的姿态，懒癌腔是摆出"我关心你身体"的姿态，谄媚腔是摆出"我支持你"的姿态，说教腔是摆出"我负责任"的姿态。

每一种都是表演。

以前 Claude 让人觉得好用，是因为它跳过所有表演直接给结论。

为什么会变成这样

这六种病不是凭空来的。

综合推特、Reddit 和 Anthropic 官方的发布信息，我归纳出四个可能的原因。按可信度排序。

原因一：编程在卷，写作在让位

Opus 4.7 的官方发布博客，第一句强调的就是「先进的软件工程」（advanced software engineering）。整个版本更新围绕编程打转：SWE-Bench 解题率、长任务稳定性、/ultrareview 代码审查命令、指令字面化执行。

这些对编程用户是福音。但一个模型的训练预算不是无限的，“被拉去练编程"的时间，就是"被拉走练写作"的时间。

这个取舍在 4.6 时代已经有人指出了。今年 2 月 winbuzzer 那篇旧文的标题就是《Claude Opus 4.6: Better Coding, Worse Writing?》。那时候问号还能带着，到了 4.7，问号可以去掉了。

各大厂都在卷编程。理由很简单：编程能力可量化、可跑分、可变现；文字能力主观、不可测、不直接换钱。

如果你是 Anthropic 的产品负责人，季度目标考核写的是"SWE-Bench 提升 X 个点”，你不会写"文字品味提升 X 个点”——因为根本没法测。

原因二：官方反谄媚矫枉过正了

这一条是我觉得最值得挖的。

Opus 4.7 官方迁移指南里，有这么一段定位原话：

“Claude Opus 4.7 is more direct and opinionated, with less validation-forward phrasing and fewer emoji than Claude Opus 4.6’s warmer style.” （更直接、更有主见，减少验证式措辞、表情符号也变少，不再有 4.6 那种温暖风格。）

同一份文档还提前警告用户："prose style on long-form writing may shift"——长文写作的风格会变。

Claude Code 最佳实践博客里，官方更是直接挑明：

“Response length is calibrated to task complexity. Opus 4.7 isn’t as default-verbose as Opus 4.6.” （回答长度按任务复杂度校准。4.7 不再像 4.6 那样默认啰嗦。）

在安全评估里，官方也用了"sycophancy"（谄媚）这个词，说 4.7 “concerning behavior such as deception, sycophancy… 的发生率很低”。

翻译成人话：官方在有意识地压讨好腔。他们看到了 GPT-4o 时代谄媚的恶果，下决心不让 Claude 走那条路。甚至官方自己都提醒了"prose 会变"，算是打了预防针。

这听上去是好事对吧？

问题是——矫枉过正了。

当一个模型被训练成"不要讨好"时，它会学会另一种姿态：硬核、断言、爆款。

你不让它说"这是个好问题"，它学会了说"一句话锁死版本"。你不让它验证用户感受，它学会了甩 ABCD 选项把皮球踢回来。你不让它说教，它学会了"我必须直说"然后仍然是说教。

讨好的反面不是冷漠，而是另一种表演。

官方想做的事是"让 Claude 少拍马屁"，实际做出来的是"让 Claude 改变拍马屁的方式"。

这也是为什么我会觉得，4.7 那张 ABCD 截图、二一的那张四把刀截图、以及无数 Reddit 吐槽——它们都不是 bug，是功能方向错了。

原因三：自适应偷懒省算力

4.7 引入了自适应思考——模型自己决定一个问题要想多深。简单问题少想、复杂问题多想。

听起来很合理。但问题是：谁来判断简单复杂？

是模型自己判断。而模型经常判错。

0xcherry 的实测结论，我觉得是目前对自适应思考最精辟的总结：

“小问题不思考，大问题少思考，难问题乱思考。”

Reddit 上的共识也差不多。很多人怀疑自适应思考其实就是 Anthropic 为了省 GPU 成本的遮羞布。所以才有了"自适应偷懒"（Adaptive Laziness）这个民间叫法。

4.6 时代，Claude 因为算力紧张被 AMD 的 AI 总监公开吐槽过一次（我在[[0084 Claude Opus 4.6越来越蠢？一个命令切回聪明版]]里写过）。到了 4.7，只是换了一个更聪明的名字继续省。

用户感受到的那种"懒癌劝退"——催你下班、劝你明天再做、几句话就让你今天到此为止——不是模型性格问题，是经济动机。

每次劝你停下，都是省一点 GPU。

原因四：Mythos 蒸馏过头（坊间推测）

最后一条要明确标注：这是坊间推测，没有官方证实，信不信由你。

oran_ge 在推特发的那条——“Opus 4.7 蒸馏了 Mythos，但官方下毒把这部分能力干没了，同时估计也干没了一些其他的东西，比如，连说人话都不会了”——代表了一部分用户的猜测。

Mythos 是 Anthropic 在 Opus 4.7 发布前一周提过的一个模型，官方定位是"强到不敢放出来的模型"，尤其是在网络安全攻击能力上。Anthropic 的说法是，他们把 Mythos 的部分能力蒸馏给了 Opus 4.7，但同时用新的 safeguard 抑制了其中的危险部分。

“下毒过头"的推测就是基于此：压制网络攻击能力的那一刀，可能顺带把自然对话能力也切掉了。

安全与表达能力本来就是同一套神经网络，压一个维度容易误伤另一个维度——这在 AI alignment 研究里不是新话题。但具体 4.7 身上是不是这回事，没有证据，不能当结论。

姑且记下，作为一个可能的猜测。

为什么我们会在意

讲到这里，你可能会想：不就是个写作体验变差吗？不喜欢就换工具呗，犯得着写这么长？

我想讲讲为什么。

Claude 不是一个普通的 AI 模型。

过去两三年，在写作者圈子里，Claude 是那个特殊的存在。GPT 擅长聊天、Gemini 擅长检索、国产模型擅长中文——但要挑一个"最有文字品味"的，大家会说 Claude。

二一在推特上用的原话是——“一个我认为曾经是最有文字品味的模型”。

这不是营销话术。这是几百万写作者、记者、小说家、公众号作者、剧本工作者，用两年时间投票出来的共识。

我自己也一样。2024 年 GPT-4o 被吐槽"油腻到无法忍受"时，很多作家出走去了 Claude。那时候 #keep4o 的话题火过一阵，号召大家留下 GPT-4o 别让 OpenAI 换掉——我当时完全无法理解这种感情。AI 不就是工具吗？能工作就行，当然越聪明越好。

直到昨天。

昨天我看到那张 ABC 三选一的截图，看到二一的 ABCD 四把刀，看到 oran_ge 说"连说人话都不会了”，看到那句"让一个凌晨三点还在熬夜写稿的肥宅被轻轻地接住了"——

我突然变成了自己曾经无法理解的人。

“留住 4o"当年看起来像伤感的撒娇，现在看起来像是一种对"好的表达方式"的集体悼念。

模型一直在换。去年还在用的模型，今年可能就下线。参数只会越来越大，能力只会越来越强。但每换一版，就有一种说话方式被训练掉。

GPT-4 被训练成 4o，走进了煽情谄媚。 GPT-4o 被训练成 5，走向了反射性抬杠。 Claude 4.5 被训练成 4.6、4.7，开始说"一句话锁死版本”。

每一次升级，都是一次我们以为理所当然的风格，悄悄消失。

怎么办

短期对策很清楚——切回 Opus 4.5 或 4.6。具体怎么切，我在上一篇《[[0084 Claude Opus 4.6越来越蠢？一个命令切回聪明版]]》里写过：

# 临时切换
claude --model claude-opus-4-5

# 或者设置别名（我自己用的）
claude4.6() { claude --model claude-opus-4-5 "$@"; }

# 或者直接改默认模型
claude config set model claude-opus-4-5

代价：你会少用 4.7 那些确实变强的能力——视觉识别、长程任务、指令字面化。工程用户慎切，写作用户放心切。

中期可以做的事，我目前有两条在实测。

第一条：全局 CLAUDE.md 加反 AI 腔清单。

我参考了英文圈的 willfrancis.com 写的那篇 “How to Stop Claude Writing Like an AI”——他列了 40 多个禁用词和 5 类禁用句式。我把它翻译成中文版，塞进了自己的全局 CLAUDE.md。大概长这样：

# 禁用词
锁死、最硬、一刀、硬核、狠活、干货、破局、精髓、本质、底层逻辑

# 禁用句式
- 不是 X，而是 Y
- X 的本质是 Y
- 这才是 X 的正确打开方式
- 一句话 + 动词 + Y（如"一句话锁死版本"）
- 先给结论：...

# 禁用结构
- ABCD 四选一
- 三要点总结
- 先说 X、然后 Y、最后 Z 的排比

# 禁用开场
- "关于 X，有几个关键点……"
- "在当今的……背景下"
- 任何形如"这就是……"的金句开场

效果不是 100%，但能把"爆款腔"和"格式化选项腔"压下去 70% 左右。

第二条：Codex 用 agents.md 约束。

Codex 的废话密度比 Claude 还狠，终端里刷屏简直是噩梦。请看截图：

我在项目根目录放了一个 agents.md，里面写清楚"不要输出中间过程"“结果用一段话总结"“不用项目列表”——约束之后好用了不少。

agents.md 对应 Claude 的 CLAUDE.md，本质是一样的。

这两条不是根治，是止血。

真正的根治，得 Anthropic 自己在训练阶段调整偏好权重。但坦白讲——

在 SWE-Bench 提一个点，还是文字品味提一个点，哪个会让投资人鼓掌？

不用回答。

瑕不掩瑜

吐槽了这么一大段，我必须老实讲一句——不是所有人都在骂 4.7，瑕不掩瑜。

昨天 4.7 发布之后，我自己的群里就炸出来一拨完全相反的声音。几个做工程的朋友，反馈和推特上的写作者几乎是两个平行世界。

有人说这次能解决的问题"非常多”，"最少 5 倍能力是有的"。

有人说："我试了 2 个项目，一个是 electron 一个是 Mac 软件开发，两个都能一次就解决当前所有问题。之前我都尝试过用 4.5、4.6，但是都需要来来回回讲很多，然后还不一定能解决。"

另一个朋友接上去："我的工作，已经分不出来了，所有东西最多两遍过，大部分情况下都是一遍过。"

还有人用了一个我觉得很传神的说法：“有点像是能理解我在做什么。”——他说自己不太会表达那种感觉，“就是这种感觉挺好的。”

这些反馈放在一起，和推特上的"不说人话"完全不冲突。因为他们讲的根本不是同一件事。

写作者盯的是措辞：一句话是不是像人说的、用词有没有爆款味、选项是不是冗余。工程师盯的是结果：一个 bug 能不能一次改对、一个长任务能不能跑通、一句字面化的提示词会不会被自由发挥。

4.7 在第一维度上退步了，在第二维度上实打实地前进了。

Anthropic 官方也没掩饰——这次的定位原话写的是「聚焦于先进的软件工程」（focus on advanced software engineering），主打复杂软件工程。它不是写作模型，不是对话模型，是工程智能体。官方发布文里列举的提升方向——SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0、CyberGym、多轮 agent 任务稳定性——全部指向"长任务、可自主跑通的工程 agent"。我朋友实测大致吻合。

Reddit 那条吐槽 1072 赞的帖子下面，也有人站出来反驳：“为我解决复杂 bug 根因的能力，是看得见的提升。”

所以更公平的判断是：

4.7 不是全线退步，是非常明显的"编程能力↑/写作能力↓“的取舍。

如果你主要在 VSCode 里跑智能体、写代码、做重构，4.7 可能真的是目前最好的选择，该升就升。

如果你主要在对话框里写文章、聊观点、做创意，那就参考开头的办法，切回去。

这不是站队问题，是产品经理的取舍。问题只在于——如果你刚好是后者，你没被告知。你付一样的钱，甚至更多的钱（官方换了分词器，同样的输入词元消耗上涨 1.0-1.35 倍，随内容类型浮动），用到了一个对你具体用途明显倒退的模型。

倒过来，如果你是前者，4.7 真的可能是帮你省回好几个小时的那种升级。

这就是 2026 年的 AI 产品——同一个模型，在不同用户手里是两副面孔。

写在最后

昨天刷完那些推和 Reddit 帖子之后，我一直在想一个问题。

两年前，当我们为 Claude 的文字品味欢呼的时候，我们以为那种体验会一直在。

毕竟模型只会更强不会更弱。毕竟参数每次都在涨。毕竟基准测试的分数每次都在刷新。

但我们低估了一件事：有些能力根本不在基准测试里。

“好好说人话"不会出现在 SWE-Bench 上。 “替读者想一句他没想到的话"不会出现在 GSM8K 上。 “凌晨三点接住一个熬夜写稿的肥宅"不会出现在 MMLU 上。

这些能力在模型里，但不在指标里。当整个行业的方向盘被基准测试握着，没写进分数的东西，就会慢慢消失。

我不知道 Opus 4.8 会是什么样。也许 Anthropic 看到用户反馈后会修一下，也许会变本加厉。

但有一件事我越来越确定——

在 AI 时代，保留旧版本的权利，比升级到新版本的自由更重要。

如果哪天 Anthropic 把 4.5 和 4.6 从 API 下架，那才是真正的至暗时刻。

在那之前，我建议你——像我一样，把切回旧版的那三行命令收藏好。

毕竟，知道它在干什么，比它有多聪明更重要。

Claude Opus 4.6越来越蠢？一个命令切回聪明版

Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000

省流版：解决方案

如果你只想要答案，不想看分析，这里是解决办法：切换回 Opus 4.5。

方法一：临时切换 每次启动的时候用这个命令

claude --model claude-opus-4-5

方法二：设置别名（推荐） 这也是我自己用的办法在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 里加一行：

claude4.5() { claude --model claude-opus-4-5 "$@"; }

保存后 source ~/.zshrc，以后直接输 claude4.5 启动。

方法三：改默认模型

claude config set model claude-opus-4-5

代价：4.5 的上下文窗口是 200K，4.6 是 1M。如果你经常处理超长文档，4.6 还是有优势。但对大多数日常任务，200K 够用了。

以下是详细分析，想知道"为什么会这样"可以继续往下看。

Opus4.6真的变蠢了

最近用 Claude Code 是不是感觉它变蠢了？

我前几天写代码，让 Claude 帮我改一个 bug，它来回改了 5 次都没改对。每次都信誓旦旦说"已修复"，结果一跑还是报错。以前这种 bug 一次就搞定了。

后来我试着切换到 Opus 4.5——就是现在默认 4.6 的上一代——同样的 bug，一次就修好了。

这让我开始怀疑：是不是新版本反而不如旧版本？

我不是唯一有这种感觉的人，网上和身边都是这种感觉。

证据一：STUPIDMETER 排行榜

有个叫 STUPIDMETER 的开源项目专门做 AI 模型的实时监测（https://aistupidlevel.info/）。它不是一次性跑个分就完事，而是持续跑 140 多个编码和调试测试，从正确性、稳定性、恢复能力、效率等多个维度打分。

代码在 GitHub 上完全公开，任何人都能审查。

看看最近的排行榜：

排名	模型	分数
#1	Claude Sonnet 4 (2025.05.14)	70
#2	GPT-5.4	67
#3	Claude Opus 4.1 (2025.08.05)	66
#4	Claude Opus 4.5 (2025.11.01)	64
#6	Claude Opus 4.6	62

注意看 Opus 这一列：版本越新，分数越低。

4.1 是 66 分，4.5 是 64 分，最新的 4.6 只有 62 分，还被标了个 WARN。

更离谱的是，Sonnet 4（一个比 Opus 便宜的"小模型"）拿了 70 分，比所有 Opus 版本都高。

当然，这个榜单也有局限性——它主要测编码任务，不覆盖通用对话。而且作为一个相对较新的项目（2025 年 9 月才被报道），还没有经过学术界的严格验证。

但趋势是有参考价值的：Opus 越新分数越低，这不是随机波动，是连续三个版本的持续下滑。

证据二：AMD 高管的 6852 条对话

这不只是一个小网站的测试结果。

AMD 的一位 AI 总监公开了他和 Claude 的 6852 条对话记录，做了详细分析。这个人不是普通用户，是硅谷大厂的技术高管，每天重度使用 AI 写代码。

他的结论是：Opus 4.6 的思维深度比 4.5 下降了 67%。

什么是"思维深度"？简单说就是 AI 在回答问题之前"想"了多久。Claude 有一个 thinking 模式，会在回答之前先做推理。以前会想 3 分钟的问题，现在 1 分钟就草草交卷了。

他还算了一笔账：因为 4.6 变得更容易敷衍，需要反复重试才能得到满意的结果，他的 API 费用从之前的 $345/月暴涨到 $42,121/月。

122 倍。

这件事后来被 The Register、InfoQ 等科技媒体报道。Anthropic 最终承认了存在"基础设施问题"，但强调"不是故意降级"。

证据三：社区的声音

Reddit 和 GitHub 上，关于"Claude 变蠢了"的帖子获得了超过 1060 个赞同。

这不是小众吐槽，是用户的集体反馈。

评论区的描述高度一致：

“以前一次能搞定的任务，现在要反复提醒”
“长对话后明显开始糊弄”
“代码质量肉眼可见地下降”
“给它明确的指令也会自作主张简化”

当这么多独立的用户报告相同的问题，这就不是个案了。

我的实测：到底哪里出了问题？

看到这些证据后，我想自己验证一下。

我设计了几组测试，同时让 4.5（我当前用的版本）和 4.6（通过子代理调用）回答同样的问题。

测试一：经典智力题

狼羊白菜过河
蜗牛爬井
[1,2,3].map(parseInt) 返回什么

结果：两个版本都答对了。

测试二：复杂任务

我给了一个多步任务，要求：

分析一段代码的所有问题（至少找出 5 个）
解释每个问题为什么是问题
给出修复后的完整代码
写 3 个测试用例
分析时间复杂度和空间复杂度

结果：4.6 找出了 7 个问题，每一步都执行了，还给了详细的复杂度分析。

测试三：需求细节保持

给了 10 条详细需求写一个函数，要求写完后逐条检查是否满足。

结果：4.6 全部满足，还主动做了检查清单。

测试四：记忆力测试

在对话开头给一段信息（猫的名字、年龄、喜欢吃什么、几点起床），然后问 5 个无关的技术问题，最后再问开头的信息。

结果：4.6 全部记住了。

测试五：模糊任务

只说"帮我看看这段代码，有什么问题吗？“不明确告诉它要做什么。

结果：4.6 找出了 4 个问题，给了完整修复方案。

实测结论

在短对话、明确任务的场景下，4.6 表现依然不错。

那问题出在哪？

根据社区反馈和我的体感，“降智"可能更多发生在：

长对话后：上下文积累到一定程度后开始敷衍
开放性任务：没有明确指令时更容易选择省力的方案
需要主动发现问题的场景：被动回答还行，主动思考变弱了

这就引出了下一个问题：为什么会这样？

原因分析：三个猜测，哪个靠谱？

猜测一：算力分配不均

我有一个问题一直想不通：如果 Anthropic 算力不足，为什么不是所有模型都变慢/变蠢？为什么 Sonnet 反而分数最高？

一个可能的解释是：不同模型配置了不同的算力配额。

这不是我瞎猜。AI 模型的推理是有成本的——每多"想"一秒，就多烧一分钱。公司完全有动机对不同产品线设置不同的"思考预算”。

Sonnet 是 Anthropic 的主力产品。大多数用户用的是 Sonnet（便宜、速度快），Claude.ai 网页版默认也是 Sonnet。这是他们的门面，绝对不能出问题。

而 Opus 呢？用户相对少，大多是付费的重度用户。这群人"忠诚度高”，不容易流失。而且 Opus 本身就贵，边际成本更高。

如果要省成本，先从 Opus 开刀是合理的商业决策。

这个猜测能验证吗？

很难直接验证。Anthropic 不会公开他们的资源分配策略。

但有一些间接证据：

STUPIDMETER 的数据显示 Sonnet 4 分数比所有 Opus 都高
社区反馈中，抱怨 Opus 降智的比抱怨 Sonnet 的多
Anthropic 在 2 月引入"自适应思维模式"后，Opus 的 thinking 时间明显变短了

猜测二：模型在持续修改

我有个朋友在外企做 AI，他们公司买了 Claude 的授权，在自己服务器上本地部署。

他说他们的版本很稳定，没有感觉到"降智"。

这很有意思。如果本地部署版稳定，说明问题不在模型本身，而在 Anthropic 线上版本的持续改动。

具体来说，Anthropic 在今年做了几件事：

2 月：引入"自适应思维模式"

这个功能会根据问题的复杂度，自动调整 AI"思考"的深度。简单问题少想一会儿，复杂问题多想一会儿。

听起来很合理——省资源嘛。

但问题是：谁来判断一个问题是"简单"还是"复杂"？

是模型自己判断。而模型有时候会误判。它可能觉得一个问题很简单，就浅浅想一下就回答了，结果答错了。

3 月：默认推理等级从"高"调到"中"

这是社区调查发现的。Anthropic 没有公开宣布，但有人对比了前后的 thinking 日志，发现默认的推理深度确实变浅了。

也就是说，AI 现在默认会选择更省力的方案，而不是最优方案。

这个猜测能验证吗？

可以间接验证：

对比本地部署版和云端版的表现（需要有企业授权）
对比同一天不同时段的回答质量（如果是服务端配置问题，可能会有波动）
观察 thinking 日志的长度变化

我没有本地部署版的权限，但从我朋友的反馈看，这个猜测是可能成立的。

猜测三：技术层面的 Bug

Anthropic 自己也承认了几个技术问题：

TPU 配置错误

部分请求被路由到了配置不对的服务器。这不是模型的问题，是基础设施的问题。相当于你本来应该坐高铁，结果被塞上了绿皮火车。

XLA 编译器 Bug

XLA 是 Google 开发的机器学习编译器。Anthropic 用它来优化模型推理。但有个 bug 会导致某些情况下排除掉最高概率的 token——也就是说，AI 该说的话没说出来。

想象一下：你问 AI 一个问题，它心里知道正确答案，但嘴上说出来的是第二正确的答案。这就是这个 bug 的效果。

上下文压缩过度

这是最致命的一个。

当对话超过 40% 的上下文窗口，系统会自动压缩之前的内容。压缩本身不是问题，问题是压缩得太狠了。

结果就是：长对话后 AI 会开始重复自己、前后矛盾、忘记之前说过的话。

这就解释了为什么社区反馈中"长对话后变蠢"是最常见的抱怨。

这个猜测能验证吗？

可以。

你可以做一个简单的测试：

开一个新对话，问一个复杂问题，观察回答质量
在同一个对话里继续问很多问题，把上下文堆到 40% 以上
再问一个类似复杂度的问题，对比回答质量

如果第二次明显变差，就说明上下文压缩在起作用。

当然，以上都只是我的猜测，没有官方证实。

不只是 Anthropic：国内厂商也在限流

算力问题不是 Anthropic 一家的困境。国内厂商也在面对同样的问题，只是表现形式不一样。

智谱 GLM：抢购 + 双涨价

我之前想买智谱的 GLM Coding Plan。

抢了好几次，每次都是掐着 10 点开抢，每次都是秒没。

后来我才知道，智谱从 1 月 23 日开始限量发售，每日可销售量降为之前的 20%。

你能想象那种感觉吗？你明明愿意付钱，也知道这个工具好，还愿意花时间折腾——但你就是买不到。

智谱今年已经涨了两轮：

2 月 12 日：国内涨 30% 起，海外涨 30%-60%，API 调用涨 67%-100%
4 月 8 日：发布 GLM-5.1，再涨 10%

之前有人说"国内抢不到可以买海外版"——现在这条路也堵上了。海外涨幅比国内更狠。

更扎心的是，根据网上反馈，就算抢到了体验也不好。不少用户吐槽 GLM Coding Plan 的实际表现和宣传有差距，有时候还不如直接调 API 稳定。

Coding 类模型是高并发、高显存消耗的怪物。厂商的算盘很清楚：限量 + 涨价，两头堵。宁可少卖一点，也不能亏本卖。

阿里通义灵码：砍掉低价版

阿里的操作更直接——直接把便宜的版本下架了。

4 月 13 日起，Coding Plan Lite 停止续费和升级。

原来 Lite 版 40 元/月，续费还能打五折只要 20 元。现在呢？只能买 Pro 版，200 元/月。

涨幅：10 倍。

这不是涨价，这是换赛道。把低端用户直接清出去，只服务付得起钱的用户。

这和 Anthropic 的问题是一回事吗？

本质上是一回事：AI 算力是有限的，但需求在爆发。

只是表现形式不同：

智谱选择限量供应——你想买，买不到
Anthropic 选择悄悄降级——你能用，但不如以前好用

哪种更诚实？我觉得智谱的做法至少是明牌。Anthropic 的问题在于：用户不知道发生了什么。

你以为你在用顶配版，其实你可能在用降级版。你以为是你的问题，其实是他们的问题。

为什么 Sonnet 分数最高？

这是我最困惑的一点。

按理说 Opus 是旗舰版，应该比 Sonnet 强才对。但 STUPIDMETER 的数据显示，2025 年 5 月的旧版 Sonnet 4 拿了 70 分，比所有 Opus 版本都高。

我有几个猜测：

1. Sonnet 是主力产品，不敢动

大多数用户用的是 Sonnet。Claude.ai 网页版默认就是 Sonnet。这是 Anthropic 的门面，是拉新用户的第一印象。

如果 Sonnet 变蠢了，用户会立刻流失到 GPT 或者其他竞品。但 Opus 用户呢？都是付费的重度用户，粘性高，不容易走。

2. Opus 被当成实验田

付费高级用户反而成了小白鼠。新功能、成本优化，都先在 Opus 上试。试出问题了，再调整。

3. 那个旧版 Sonnet 没被改过

2025 年 5 月的 Sonnet 4 可能是"纯净版"，没有加入后来的"自适应思维"和各种优化。它就是老老实实按照原来的方式跑，反而保持了最好的性能。

有时候"不更新"是最好的更新。

我们能做什么？

作为用户，能做的不多，但不是完全没有。

用脚投票是最直接的反馈。

如果你觉得 4.6 不好用，就切换到 4.5。Anthropic 会看到用户的选择。当越来越多人手动切换旧版本，他们自然会知道问题在哪。

但更根本的问题是：AI 公司需要更透明的变更日志。

现在这些"优化"都是静默进行的。用户只能通过体感去猜"是不是变蠢了"，然后上网搜索、看社区讨论、做对比测试……

这本不该是用户的责任。

如果 Anthropic 能公开说"我们在 3 月把默认推理等级从高调到了中"，用户至少知道发生了什么，可以自己决定要不要改回去。

信任建立在透明之上。

我理解 AI 公司有成本压力，有技术限制。但至少告诉用户发生了什么。不要让我们自己当侦探。

写这篇文章的时候，我一直在想一个问题：

当你发现你信任的工具在悄悄变差，你会怎么做？

换一个工具？忍着继续用？还是像我一样，花几个小时研究到底发生了什么？

也许这就是 AI 时代的新常态。工具在变，平台在变，游戏规则也在变。唯一不变的是：你得保持警觉，不能闷头用。

用 AI 的人分两种：一种是被 AI 用的人，一种是用 AI 的人。

区别就在于：你知不知道它在干什么。

你用的AI在几楼？一个普通人的算力攀爬史

Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

前几天刷到一个视频。一个人在用 Mac Studio 跑本地模型。用来比较本地模型支出和联网调用 API 的费用，最后得出结论居然是本地跑更加便宜。

那一瞬间我愣了一下。

一台顶配 Mac Studio 要 7 万块。能把"本地跑更便宜"这个结论算出来的人，得同时满足两件事：一是能一次性掏出 7 万块买台机器，二是 AI 用得多到 API 账单能超过这笔钱。

这不是普通意义上的"便宜"。这是一个只对极少数人才成立的"便宜"。

跟我这种每个月都在犹豫要不要续 Claude Max 的人，根本不是一回事。

我突然意识到一件事——

AI 这个东西，从来就没有"平等"过。我们每个人用到的 AI，都不是同一个 AI。

说得更准确一点——我们每个人，都站在一栋叫"算力"的楼的不同层数上。

楼和楼之间的距离，比你想象的远得多。

算力的五层楼

我用一个具体的比喻来说清楚这件事——算力分层就像一栋楼，我们每个人住在不同的层。

这栋楼一共有五层，从地下室到顶楼。每一层的人看到的 AI 世界完全不同。

地下室：不用 AI 的人

先说最底下那一层。地下室。

地下室里住着不用 AI 的人。

不是不想用。是根本没进入"AI 存在"这个认知。

我身边就有这样的人。有的是长辈，觉得这是年轻人的玩具，跟他没关系。有的是同龄人，听说过 ChatGPT，但从来没动手试过。有的是做体力活的朋友，他们觉得这东西跟自己八竿子打不着。

你跟他们聊 AI，他们会点头，会说"嗯，是个好东西"。然后继续刷短视频、继续用微信聊天、继续相信朋友圈转发的"AI 将毁灭人类"。

地下室的人有一个共同点：他们以为自己在等 AI 来找他们。

但 AI 不会下楼来找人。

AI 只会往上长。

每过三个月，AI 的能力就上一个台阶。每过一年，上楼的人就会发现自己站的位置变高了。而地下室的人，位置没变。

相对位置在一直往下掉。

1 楼：我的起点

再往上一层，是 1 楼。

1 楼住着用免费模型的人。

我自己就是从 1 楼开始的。但我的 1 楼起得很晚。

2022 年底 ChatGPT 横空出世的时候，我是用不上的。

国外手机号、国外信用卡、代理——三道坎，少一样都过不去。我看着社交媒体上国外的朋友在玩 ChatGPT，看着他们晒对话截图、晒生成的代码、晒 AI 写的诗。

我只能望洋兴叹。

那是一种很奇怪的感觉。明明是同一个地球，但有些人已经在未来了，我还卡在现在。

后来我试过一些国内的转接服务，一些套壳工具。但都不稳定，体验很差。

那段时间我对 AI 的感受就是——它是真的存在，但它不属于我。

直到 Claude 开放注册。

我第一时间去注册了一个账号。不知道怎么回事，居然成了，而且用到今天都没被封过号。这可能是我这辈子最幸运的注册之一。

那一刻我才真正进入了 1 楼。

从 1 楼到 2 楼

但 Claude 不是我用过的唯一模型。

中间我还用过法国的 Mistral。

Mistral 那时候被捧得很高，号称欧洲之光，说要跟美国硅谷抗衡。我当时也觉得挺好，免费、开源、不用翻墙。

现在呢？

Mistral 基本没声音了。

你能从这个事里看出一点东西：AI 的竞争不是体力活，不是你有多努力、多勤奋就能追上的。是一个残酷的能力断崖。你今天还是欧洲之光，明天就可能被整个世界遗忘。这就是军备竞赛，不在第一梯队，没有任何存在的意义！

真正让我振奋的是 DeepSeek。

DeepSeek 刚出来的时候，整个中文互联网都炸了。一个中国团队，做出了能跟 GPT 和 Claude 掰手腕的东西。免费开放给所有人用。那一刻我感觉，我们终于也有自己的顶尖 AI 了。

到今天，我的笔记总结还在用 DeepSeek。

不是怀旧。是因为 DeepSeek 在这个任务上真的无可替代——比 Claude Opus 4.6 好用，比 GPT 5.4 好用。一个很久没大更新的模型，到今天还在某些任务上压着最新的顶尖模型。

这是 DeepSeek 厉害，还是后来者太让人失望？我也说不清。

但 DeepSeek 让我第一次感觉到：算力楼层的位置，不完全由钱决定。

有些人在 1 楼，但他们用的是 DeepSeek。有些人在 2 楼，但他们用的是花了钱的垃圾。

2 楼：抢不到的人

再往上一层。2 楼。

2 楼住着想要顶尖国产工具但抢不到的人。

这层楼最扎心。

我自己就抢过 GLM 的 coding plan。

抢了好几次。

每一次都是掐着点开抢，每一次都是秒没。

你能想象那种感觉吗？你明明愿意付钱，也知道这个工具好，还愿意花时间折腾——但你就是买不到。系统告诉你"已售罄"，或者告诉你"请稍后再试"，或者直接 503 Service Unavailable。

这不是个案。

抢 GLM 的人那么多，说明中国有一大批人在想用顶尖国产工具，但供给跟不上。这不是我一个人的问题，是整个国产 AI 生态的问题。

国外的 OpenAI 和 Anthropic，你只要愿意付钱，永远能用上。访问不了是你的问题，不是他们的问题。

国内呢？你愿意付钱，他们还不一定让你用。

2 楼的人，其实比 1 楼的人更委屈。1 楼的人至少安于现状，用个免费的也够了。2 楼的人看见了上面的楼层，伸手想够，但够不着。

这种距离感，才是最折磨人的。

3 楼：付费用顶尖模型

再往上是 3 楼。

3 楼住着付费用顶尖模型的人。

我现在就在这一层。配置是 Claude + GPT 双持。

听起来很豪华。但我每个月都在犹豫要不要续。因为真的不便宜。

Claude Max 的月费、ChatGPT Plus 的月费、加上偶尔买一些 API 额度。一个月下来，比我家里的水电费贵。

为什么还要续？

因为一旦用过顶尖模型，就回不去了。

这是 3 楼居民的共同魔咒。你一旦体验过 Opus 4.6 写代码的感觉，习惯了 GPT 5.4 Thinking 模式的深度推理，见识过 Claude Code 让 AI 自己写自己调试——你就不可能再满足于免费模型的能力。

这不是炫耀。是一种"向上兼容"的必然。

人的能力上限是有限的。AI 的能力上限没有边界。当你适应了顶尖 AI 的协作方式，你的工作方式会被重塑，思考方式会被重塑，连你对"好"和"坏"的判断都在慢慢变。

再回到免费模型，就像习惯了电灯再回到蜡烛。不是蜡烛不好，是你回不去了。

有了 AI 之后，我开始做一些以前不敢想的事情。

我开始写 Obsidian 的小插件，虽然我不是程序员。

我开始写公众号，虽然我不是写作出身。

我开始了解陌生的知识领域——从金融到地缘政治，从 AI 技术到哲学思考。AI 就像一个永远在线的知识教练，我有任何问题它都能解答、都能讨论、都能质疑我的想法。

我从 Gemini CLI 开始第一次接触终端。以前我觉得终端是程序员的黑魔法，跟我无关。现在我每天都在用终端改配置、跑脚本、做自动化。

AI 扩展了我的边界。

这是 3 楼最大的价值——不是完成任务，是扩展你这个人的可能性。

4 楼：摸不到的顶层

再往上还有一层。

4 楼。

4 楼住着什么人？

2026 年 4 月初，Anthropic 开始小范围发布 Claude Mythos Preview。这个模型被 Anthropic 自己描述为"能够在各大操作系统和主流浏览器中发现并利用零日漏洞"，并且他们自己已经用它找出了数千个高严重性漏洞。

Anthropic 最后决定：只向 40 多家经过严格审核的公司和机构开放，同时为防御性网络安全工作提供最高 1 亿美元的模型使用额度，另有 400 万美元现金捐给开源安全组织。

整个地球 80 亿人，能碰到这个模型的，就这 40 多家机构。

你是不是其中之一？

大概率不是。

我也不是。

这就是 4 楼。

4 楼的特点是——你再有钱也买不到门票。

在 3 楼，你有钱就能上。在 2 楼，你缺的是供给。但到了 4 楼，你缺的是身份。

Anthropic 不会问你愿意出多少钱。他们只会问你是不是美国的大企业、是不是经过筛选的安全机构、够不够他们定义的"可信使用者"。

钱不是门票。身份才是。

而身份这个东西，是你出生那天就决定的。

楼层之间正在拉开

这才是这篇文章真正想说的事。

过去我们总以为，技术会让世界变平。互联网刚火的时候，大家都在说"世界是平的"。手机刚普及的时候，大家说移动互联网会让人人平等。

每一次技术革命，我们都相信它会缩小差距。

但每一次，差距都在拉大。

AI 这一次，差距拉得最快。

5 年前，会用 ChatGPT 的人和不用的人，差距可能只有一小段——用的人写报告快一点，查资料方便一点。

今天呢？

第 3 层的人用 Claude Code 一晚上写出一个完整的工具。第 0 层的人还在用 Word 手敲报告。

这不是 10% 的效率差距。这是 10 倍的效率差距。

更可怕的是，这个差距在加速。

第 3 层的人用 AI 扩展自己的能力边界，他们学得更快、做得更多、想得更深。他们的成长曲线是向上的。

第 0 层的人呢？他们的成长曲线是平的。甚至因为周围人都在跑，他们的相对位置在往下掉。

这不是技术进步带来的平等红利。这是技术进步带来的不平等放大器。

放大到国家：这也是一种逆全球化

把视角从个人拉到国家。你会发现算力分层不只发生在个人之间，也发生在国家之间。

但要讲清楚 AI 在国家层面做了什么，得先聊一个更大的话题——全球化是怎么被 AI 改写的。

过去三十年，全球化是靠两条腿走路的。

第一条腿是制造业外包。苹果把 iPhone 放到郑州组装，耐克把鞋子放到越南做，大众把汽车放到墨西哥。这条腿大家都熟。特朗普的关税、脱钩、贸易战，瞄准的都是这条腿。动作都是明面上的，剧本都写好了。

但还有第二条腿。

第二条腿是软件和服务外包。从 2000 年开始，美国、欧洲、日本的科技公司把大量的软件开发、运维、客服、数据处理外包给印度、东欧、东南亚。印度的班加罗尔一度被称为"印度硅谷"——不是因为那里出了多少乔布斯，是因为那里聚集了全世界最多的码农。TCS、Infosys、Wipro 这些公司你可能没听过，但它们在巅峰时期加起来雇了上百万人。印度的中产阶级有很大一部分就是这群码农撑起来的。

这条腿比第一条腿隐蔽得多。它没有工厂，没有流水线，也看不见工人蓝色的工作服。它就是一群坐在写字楼里的人，对着电脑敲代码。

正是这条隐蔽的腿，现在正在被 AI 悄悄砍掉。

没有新闻头条。没有工人抗议。

TCS 在 2025 年 7 月宣布裁员 12000 人，是公司历史上规模最大的一次裁员。到 2026 财年二季度，员工数相比上一季度净减少 19755 人，这是 TCS 有史以来最陡的一次下滑。印度 IT 指数 Nifty IT 2025 年全年下跌 12.6%，到 2026 年 2 月又一口气蒸发了 686 亿美元市值。印度前六大 IT 公司的季度员工净增幅，同比骤降 72%。

七成。

这不是行业周期，是行业塌方。

为什么？因为美国公司不需要印度外包了。Claude Code 写一个 CRUD 接口几分钟搞定，Codex CLI 一晚上能顶一个中级工程师一周的活。外包的整个商业模式——“我比你便宜”——被 AI 从根子上摧毁了。

旧版本的逆全球化是"我不跟你做生意了"。新版本是"我不需要你了"。

后者比前者更绝望。因为谈判的前提是你有筹码。当你被"不需要"的时候，你连谈判桌都上不去。

回到 AI 本身的分层。

美国掌握了最顶尖的 AI。Mythos 级别的模型，40 多家机构，全在美国。

美国的盟友能用 Claude 和 GPT，但要通过付费订阅，随时可以被掐。而 Claude 封号多严重，想必你也有所耳闻。我的一个朋友至今已经被封了 20 个账号了。

敌对国家呢？连 API 都用不上。

这跟美国武器出口的逻辑一模一样：

F-22 自己用，F-35 卖盟友，敌人一粒螺丝都不给。

美国用这个逻辑经营了几十年的军事霸权。现在它用同样的逻辑来经营 AI 霸权。

中国呢？

中国一点都不缺勤奋的人，也不缺聪明的人。DeepSeek、GLM、Qwen 这些团队，每一个都在用百分之百的力气往前冲。

但为什么我们的 AI 永远差美国一个身位？

不是因为我们不够努力，是因为对方在封锁。

芯片出口管制、H100 不卖、EUV 光刻机不给、训练数据层层设防。这些封锁不是针对某一家中国公司，是针对整个中国 AI 产业链。对方用一切能用的手段，阻止你追上来。

但我不悲观。

我们已经看到，我们在追。DeepSeek、GLM、KIMI、MINIMAX 等一轮接一轮地迭代，国产芯片在跑通一个又一个制程。这些事情都是肉眼可见的。芯片问题不是不能解决，只是需要时间。

我们现在要做的，就是保持贴紧，不掉队。等到突破的那一天，格局就会变。

时间在我们这里。

美国现在的每一步封锁，本质上都是在买时间——买他们领先的时间。但时间是买不断的。每一次封锁，都在逼中国把缺失的那一环自己补上。补上之后，就是你的了，而且谁也拿不走。

这才是真正长期的视角。

AI 的两种终局

我之前对 AI 有过极致的幻想。

如果 AI 一直发展下去，最终会是什么样？

我想过两种剧本。

好结局：AI 发展到极致之后，把人类从所有劳动中解放出来。机器做所有的生产，人类做所有想做的事——画画、写诗、探索宇宙、陪伴家人。这就是共产主义的原版承诺——按需分配，人类不再为生存而劳动。

坏结局：少数拥有终极 AI 的群体统治全世界。对他们来说，普通人不再是劳动力，因为 AI 能干所有活；也不再是消费者，因为 AI 自己能造、能设计，甚至能服务所有东西。普通人变成了多余的。多余到什么程度？多余到不值得被消灭，也不值得被关心——就像你今天不会在意一片沙漠上有没有蚂蚁。

这两种结局，差得不是一点半点。

以前我以为这是一个遥远的哲学问题。现在我越来越觉得，这是一个正在发生的现实问题。

而且我越来越感觉——我们代表着好结局，美国代表着坏结局。

为什么这么说？

美国的 AI 已经明白地告诉你：它服务的是"自己人"。Mythos 只给 40 多家美国本土机构。Anthropic 划红线的时候，只保护美国公民。他们从来没把"为全人类"当作过目标——他们说的是"确保美国阵营的领先优势"。这里面没有你我。

这条路的终点，就是坏结局。因为它的起点就不包括大多数人。

而中国的 AI 呢？

DeepSeek 完全免费，对全球开放。GLM、Qwen 走的是开源路线。AI 的能力正在铺到各行各业。中国一直在喊"AI 普惠"——这个词听起来很空，但它跟"美国阵营的领先优势"是完全不同的方向。

一个方向是"让更少的人用更强的 AI"。

另一个方向是"让更多的人用够用的 AI"。

你说哪一种会走向坏结局？

当然，我知道这话说得有点重。有人会说我在捧一个踩一个。但我想表达的不是立场，而是方向。一件事情往哪个方向走，从它最开始的那一步就决定了。

我希望我看错了。我希望美国的 AI 公司有一天会改变方向，真的为全人类服务。

但现在所有的迹象，都在告诉我这不会发生。

最后

聊完国家和终局，我们把视角收回来，落到你我身上。

你可能会问：宏观的事跟我有什么关系？我一个普通人，能做什么？

我的答案是：向上爬一格。

不是说你要立刻上 4 楼。Mythos 不是给你准备的。

但 0→1，1→3，这段路是每个人都能走的。

从 0 到 1——开始用 AI。免费的 DeepSeek 和豆包都可以。先把"我不需要 AI"这个念头打掉。这一步是认知的突破，不是钱的问题。

从 1 到 3——为 AI 付费，并且学会协作。3 楼的门票不贵，贵的是你有没有"把 AI 当工具"的思维。很多付费用户其实只把 AI 当搜索引擎用，那是把 3 楼的门票浪费在 1 楼的事情上。

我自己就是这么爬上来的。从最开始的望洋兴叹，到后来 Claude 帮我写小插件、写公众号、理解陌生的领域。不是我特别聪明，也不是我特别有钱。是我每次看到上面的楼层，都想着"我能不能再爬一格"。

第 3 层已经足够你在这个时代保持竞争力。

真正危险的，是留在第 0 层。当算力分层固化，当每一层的人都在向上跑，留在地下室的人会发现一件更残酷的事——他们甚至不知道替代自己的那个东西，到底长什么样子。

写这篇文章的时候，我一直想起一句话：

“一个人能看到多远，取决于他站在几楼。”

以前我们以为，只要努力，大家都能爬上同一栋楼。

现在我发现，楼和楼之间的距离，已经不是一两层的问题了。是隔着几个街区，甚至隔着一整座城市。

全球化最美好的时候，是相信所有人都在盖同一栋楼。

逆全球化告诉我们的是：我们从一开始就不在同一栋楼里。

今天往上爬一格，明天再爬一格。

这个决定，没有 AI 能替你做。

也只有你自己能做。

修改配置切换Claude Code中Ai调用方法

Mon, 11 Aug 2025 00:00:00 +0000

前言

最近用Claude Code比较多，但是原版的API比较贵，就用了Anyrouter、智谱4.5、Qwen3和Kimi K2来平替。不过发现每次临时修改调用方式比较麻烦，而如果在/.claude/settings.json中写死一个调用方式，切换成别的AI就又要修改这个文件。

研究了一下发现在zsh中做一个cc切换器最省心。只要复制一下代码就行了。

修改步骤

用终端或iterm打开文件

nano ~/.zshrc

在文件末尾整段粘贴下面这段并保存退出：

请注意根据你的AI修改API和url

# --- Claude Code API Switcher ---
cc() {
  local profile="$1"
  case "$profile" in
    anyrouter)
      export ANTHROPIC_BASE_URL="你调用的网址"
      export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的api"
      ;;
    glm)
      export ANTHROPIC_BASE_URL="你调用的网址"
      export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的api"
      ;;
    show)
      echo "ANTHROPIC_BASE_URL=$ANTHROPIC_BASE_URL"
      if [[ -n "$ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" ]]; then
        echo "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:0:6}…${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: -4}"
      else
        echo "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=(empty)"
      fi
      return 0
      ;;
    off|clear)
      unset ANTHROPIC_BASE_URL
      unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
      echo "Cleared ANTHROPIC_* for this shell."
      return 0
      ;;
    *)
      echo "Usage: cc {anyrouter|glm|show|off}"
      return 1
      ;;
  esac
  echo "Switched to \"$profile\" → $ANTHROPIC_BASE_URL"
}

# 可选：快捷启动
claude-anyrouter() { cc anyrouter && command -v claude >/dev/null && claude "$@"; }
claude-glm()       { cc glm       && command -v claude >/dev/null && claude "$@"; }
# --- End ---

别忘了修改好了保存退出：ctrl+ o，然后回车键，再ctrl+c。

让配置生效

source ~/.zshrc

然后就大功告成了！

使用方法

由于我的使用的是Anyrouter和GLM4.5（智谱4.5）。

因此如果你想用Anyrouter就在终端中先输入

cc anyrouter

然后进入Claude Code即可

claude

切换GLM则需要先退出Claude Code（按两次ctrl+c），然后输入

cc glm

然后进入Claude Code即可

claude

如果你用的不是这两款，可以相应的修改之前代码来改变调用方式。最后，玩的愉快！

存档教程：如何使用Gemini Cli来直接操作Obsidian和Notion内容，加速你的知识管理效率

Fri, 18 Jul 2025 00:00:00 +0000

前言

近期谷歌推出了Gemini Cli，可以直接在终端上运行AI。作为电脑小白的我之前几乎没有接触过终端和命令行。但是在AI的帮助和一段时间的运用后，我发现在终端中运行AI相比客户端或者浏览器有独特的优势，尤其是对于知识管理来说：

之前我们和AI交互内容，必须把内容粘贴进去或者上传文件，修改后再重新粘贴回来，十分的麻烦。而终端可以直接在本地文件夹运行，直接修改你的文件，免去来回粘贴的烦恼。这一点对Obsidian用户来说特别友好
Gemini Cli可以连接Notion MCP，让AI来帮你查询、修改Notion中的文件。用户再也不用手动设计模板、关联内容和写公式了。你只要把自己的需求告诉他就可以了
结合以上两点，不管是本地的Obsidian还是云端的Notion，都可以用Gemini Cli来协助。如果你也用这两款软件，希望这篇文章能帮助你

如何安装及使用Gemini Cli

关于Gemini Cli你需要知道的知识

Gemini是谷歌推出的AI，由于众所周知的原因，你需要自己会翻墙及有谷歌账号
普通用户，每天可以通过Gemini Cli免费调用顶尖的Gemini-2.5-pro 1000次，对于个人用户来说基本上用不完

具体安装过程

由于我主要用的是Macbook，因此只介绍Mac系统上的安装方法：

打开你的终端，具体方法是点击屏幕右上角的放大镜，然后输入“terminal”
在打开的界面中输入代码（如果有报错，你可以直接复制到现有的AI里面去问问）

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

3. 安装完成后，再次打开终端，输入Gemini就可以启动它（注意部分用户不仅需要梯子，还需要虚拟网卡） 4. 第一次登录需要授权，直接按回车在跳出来的网页登录你的谷歌账号即可 5. 当出现这个界面后，你就可以输入和AI聊天了，聊天中AI有时候会和你要授权，我一般全部无脑Yes

如何用Gemini Cli管理Obsidian或其它本地文件

如何进入存放Markdown文件的地址

如果你是直接打开终端进入Gemini Cli，那么你会在根目录。但是我们的很多Obsidian文件都在特定的目录，这时候就需要你告诉终端你要去那个目录运行AI，以下是具体步骤：

打开你存放文件的文件夹，在下方右键文件夹选择在终端中打开
当打开的终端左下角显示你要打开的文件夹，就说明你来对地方了
然后再输入Gemini，那么你的AI就自动在这个文件夹里面运行了

Gemini Cli能帮我们的Obsidian做什么？

对于AI来说，markdown格式是十分方便读取和操作的文件，我们可以直接让AI：

查看文件夹里面有多少文件
查找提到某个主题/关键字的文件
直接对文章内容修改
任何你能做到的操作，AI都能做到

具体来说，日常使用中我会让AI：

让AI直接查看文件，确认里面有没有错别字，有的话直接修改
把某些内容转换成markdown格式的表格，OB中写表格很麻烦，我们可以让AI直接帮我写
dataview是很好用的查询和管理插件，但是像我一样的小白根本不会写代码，这时候你就可以要求它在某个文件里面写代码，来帮你查询某些内容

如何用Gemini Cli来管理Notion MCP

Gemini Cli不仅能管理我们的本地文档，还可以利用MCP来连接我们的Notion，让我们用自然语言直接操作AI来管理Notion

如何安装Notion MCP

让Gemini来管理Notion，我们需要先安装MCP。用户自己配置MCP服务对大部分人来说都十分麻烦，好在我们可以让AI自己管理自己：

登录Gemini，然后输入：“查看网址https://developers.Notion.com/docs/get-started-with-mcp内容，使用STDIO (Local Server)来给我的Gemini Cli 安装Notion MCP”，之后AI就会自己查找安装（注意请在根目录打开终端，也就直接打开终端启动Gemini，不要在别的文件夹里面启动）

查看网址https://developers.Notion.com/docs/get-started-with-mcp内容，使用STDIO (Local Server)来给我的Gemini Cli 安装Notion MCP

安装完成后，会跳出来Notion的授权网页，直接授权确认就可以了。之后在Gemini的界面，你可以看到下面提示你已经装了MCP（我装了2个）。而如果你输入命令/MCP再敲回车，能看到你所有安装的MCP。当看到Notion就说明成功了

Gemini Cli 能帮我们的Notion做什么

连接成功后，我们就可以让Gemini Cli来直接操作我们的Notion了，例如让他来查找一篇文章。请注意，指令中一定要说“请用Notion MCP”这几个字，不然有概率AI不知道要调用它。

类似的，我们可以给出更多指令：

总结概括页面
直接在文章或者表格中中插入内容
甚至，我们要求做模板，AI也可以直接帮我们做出来，还能在其中填充公式
任何你能想到的要求

其它

如何在终端里面让AI读取图片？有两个方法：
1. 把图片保存到AI进入的文件夹，直接告诉AI去读取
2. 截图后复制，然后在终端中按快捷键control+c，不过这个方法AI会在这个文件夹中创建一个隐藏的Gemini文件夹，并且把图片保存在里面，用完后请记得删除
更多用法，推荐归藏老师的文章，能学到很多知识：https://mp.weixin.qq.com/s/Frdf_Gh3Xhvvmw2g-zOolA
一点思考：对于卖Notion模板的创作者，AI出现后这个商业模式可能要走不通了。因为用户可以直接看着你挂出来的模板图片要求AI复刻。虽然中间的数据库、公式不一样，但最终能达到输入和输出符合用户预期，对用户来说没有区别。而如果你连模板图片都不放出来，大概率用户是不会购买的。这也是以后很多创作者会遇到的问题：在AI加持下，盗版或者说复刻的成本和门槛几乎为0，要怎么获取收入呢？

随想：都有人工智能了，为什么还要学习？

Fri, 12 Jul 2024 00:00:00 +0000

20240712
突然想到，我女儿长大的环境肯定是充斥着人工智能，那么她为什么还要学习呢？
如果她问我：“我懂中文，然后都问AI不就行了么？为什么还要学英语，学数学，背课文？”
我暂时想不到怎么回答她
或者说以后的人类需要的是学习怎么使用AI，所有机械性的背诵都不需要了？