AI不AI

AI工具实测 / 踩坑笔记 / 偶尔搞钱

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什么是TUN模式？
写内容之前可以先问问AI。

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几乎所有AI工具的教程，都让你把"思考模式"关掉。

我一直想问：凭什么？

在云端烧钱没错——想得越多越贵。但如果你在自己电脑上跑模型，token不要钱啊。

翻了十几篇指南，理由千篇一律就是"省钱"。省的是云端的钱，跟你本地跑有什么关系。

我猜真正的原因更简单：写教程的人都默认你在用API。没人替本地用户想过。

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有个事我一直觉得奇怪。

OpenAI的新版本每次都被泄得底裤都不剩。Anthropic也各种跑分、截图提前流出。

但Google的Gemini 3.5 Pro——被传是下个最强模型——一条泄漏都没有。零。

两种解释：要么Google保密做得真的好，要么外面根本没人有内线。

不管哪种，Google打AI这张牌的姿势，跟那两家完全不一样。

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Reddit上有个人快被逼疯了。需求简单得不能再简单——

每天早上，AI帮他把Slack消息总结成几条待办。

就这么点事。但公司不买企业版AI，还把Claude接口关了。他只能自己用土办法硬拼：调API、搭自动化、甚至想自掏腰包。

这事看着好笑，但想想挺心酸的。

AI明明能把最琐碎的时间省下来，但最需要它的打工人，反而是最后才用上的。

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刷到一条帖子，标题就五个词：Anthropic employees are fucking depressed。

就是做Claude那家。最讲安全、最讲"负责任"的AI公司。

评论里有人说了一句话我很在意："你在造全世界最快的东西，却每天要担心它别失控——这种精神分裂谁受得了。"

AI行业光鲜的帘子后面，人的代价没人算。

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Gemini 3.5 大家都说烂。我也觉得。

但后来发现有个反重力版本，名字叫 antigravity——
同一个模型，表现完全不一样。
不乱说话了，写代码也稳了。

不是企业版才有的，普通用户也能用。

Google 把好东西藏起来，把差的推给所有人。
这操作我是真没看懂。

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我以前每次看到新模型消息都兴奋。
现在反过来了——祈祷别更新，现在这个挺好的。

这事越想越不对劲。

一个产品的用户不是盼着它变好，
是怕它变差。

手机是这样，AI 好像也在走这条路。
我们是不是已经摸到天花板了？

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有个团队，八成代码都是 AI 写的。
听起来很爽对吧？

结果出问题了——bug 比新功能还多。

试了让 AI 自己测自己的代码，一塌糊涂。

AI 写代码的速度已经不用怀疑。
但如果你让实习生写了报告不检查就发客户——
出问题是不是迟早的事？

一样的道理。

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让Gemini帮我改一封给房东的邮件。

改到一半它突然提了个细节——我从来没在这轮对话里说过。翻回去查，是两周前另一个完全不相关的话题里聊过的。

我问它怎么知道的，它先道歉，然后假装什么都没说。

我知道你要说"记忆功能"。但语气不对——不是"根据你之前说的……"，是直接塞进来的。像在说大家都知道的事。

AI记得你，但不想让你知道它记得。

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我就是想让AI帮我打个电话。

问农场有没有散养鸡蛋。问发廊能不能改预约。这种小事，一分钟搞定。

结果市面上的工具一上来就问我要不要搭呼叫中心。

号码、SIP、回调、路由、重试——我只需要一个答案，它想给我一个系统。

这行业有个毛病：工具箱里只有锤子，看什么都是钉子。

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到2030年，AI数据中心的用电量可能相当于13亿人。

13亿。差不多是中国加印度。

这不是危言耸听。现在训一个大模型，电费已经占到总成本的三分之一以上了。

但有意思的是——科技公司一边喊着碳中和，一边抢着建数据中心。

电从哪来？到时候谁先被拉闸？

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用了三个月的AI写代码，最大教训有点讽刺：

别信它说的话。

让它帮我优化配置，它列了一堆"这个工具支持的功能"——一半是编的。语气还特别自信。

现在规矩很简单：它说的关于它自己的事，我先翻文档。

不是它不行。是它太行了——行到能把假的说到你信为止。

放哪都一样：你让AI做事不验证，迟早出问题。

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有个人把几个写代码的AI关进了虚拟办公室。

24小时不停转。一个叫Michael的"经理"负责分活，其他AI自己认领、自己干完。

他说这叫Munder Difflin，已经开源了。

我突然在想——我们现在管这叫"多Agent协作框架"。三年后，这会不会就叫"团队"？

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花了20美元买Gemini Pro。

让它做个PDF，来回推了五六轮，死活说"我不会"。最后我问它——你跑的是哪个模型？

它说自己是Gemini。我再逼问，它承认跑的是Flash 3.5。

花钱买Pro，后台给你切回免费版。这事换哪个平台都会被骂——但AI圈好像已经习惯了？

反正我刚取消了订阅。

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ChatGPT 开始做梦了。

不是比喻。OpenAI 给它加了套"梦境记忆"——不聊天的时候它会回放旧对话，自己提炼你的偏好和习惯。

以前每次都得重新介绍自己。现在它睡一觉起来还记得你。

但我觉得这才是真正的问题：它脑子里存的那些东西，你还删得掉吗？

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UC Berkeley 计算机系挂科率飙升，教授说是因为 AI。

有意思的是，用 AI 写作业的学生挂得更多——不是更少。

道理其实不复杂：你让 AI 帮你写代码，考试的时候 AI 不在你身边。平时跳过的那一步一步，考试全还回来了。

AI 帮你省掉的不是时间，是你真正的学习过程。

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最近改了一个习惯：不再让 AI 帮我写东西。

让它去跑腿。

搜航班、筛直飞、填表单——它开了十几个标签页，停在付款那一步等我确认。

我判断，它点鼠标。

说真的，AI 最值钱的能力不是写文案。是替你干掉那些重复到想吐的浏览器操作。

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一个警察，不会写代码，拿Claude Code做了个定位APP。

抓人的时候老在陌生地方迷路——要的是快速报坐标，不是翻手机。

两个月，3300用户，上个月收了$3776。

他说了句话我挺震撼：别问AI能帮你做什么APP。先想想你比大多数人都懂什么烂事。

那个才是你的护城河。

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都在卷模型有多聪明。我试了一圈agent之后发现——

让它挂掉的不是"不够聪明"。是API崩了、上下文漂了、工具报错了、边界条件没人想过。

95%能力+便宜10倍+稳定，比100%能力+不可控，值钱得多。

AI下一波的瓶颈不是造更聪明的模型。是怎么让agent跑了几千次之后别抽风。

说白了，这是工程问题，不是魔法。

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公司开始雇AI agent当数字工人。真金白银花钱。

但人类员工有薪资审批，SaaS有采购流程，云服务有FinOps盯着。

AI agent的ROI谁来审？

一个月烧几千刀在agent上，有没有人算过它到底干了什么活？

这话是一个学金融的学生在Reddit问的。我觉得问到点子上了。