TJ

翡翠从业者，真实测试AI工具
用大白话记录行业变化和股票思考
分享亲测、判断和踩坑｜不荐股

[TJ @TJwithAI]

很多人问我：一个卖翡翠的，为什么天天学AI，还买科技股？

因为我卖翡翠，不代表我只能看翡翠。

翡翠是我的主业，是我吃饭的本事；AI是新工具，已经开始改变我拍视频、写文案、做生意的方式；科技股，则是普通人最容易够到这波AI红利的方式之一。

我做不了大模型，也造不了芯片，但我可以学着用，也可以买点自己看得懂的科技股。

主业要守住，���机会也不想错过。就这么简单。

[TJ @TJwithAI]

我希望这是真的

[TJ @TJwithAI]

放眼世界尽管AI有很多个

但是最多人讨论关注的还是只有Claude和ChatGPT

[TJ @TJwithAI]

全世界，只有中国人才最希望ChatGPT能够超越Claude。

[TJ @TJwithAI]

据说发这个就有流量？���真的吗？

[TJ @TJwithAI]

说个秘密

现在A社在IPO冲刺阶段，封号力度大大削弱

现在开订阅Claude 有可能以后都存活下来，速度速度！

[TJ @TJwithAI]

我算完自己的账才发现：DeepSeek 单价便宜归便宜，按我的用法，一个月下来还真比订阅贵。😂

那为什么还有人用国产模型的 API？直接订 Claude Pro 或 ChatGPT Plus，用 Claude Code 或 Codex 不就行了？

后来发现，算的根本不是同一笔账。

我自己写代码、改方案，20 美元的订阅额度够用，那当然订阅省钱。但你要给自己的 App 接 AI，每天自动处理几��条客服消息，买个会员也没法把额度接到 App 里。这时候该比的是：同样处理这几千条，DeepSeek API 和 Claude、OpenAI 的 API，谁花得少、谁出错少。

所以我现在就看两笔账：自己用，看一个月实付多少；接进业务，看每做成一件事花多少。 别光看百万 Token 的标价，跑错了再来一遍，照样花钱。

[TJ @TJwithAI]

@Andy_whhh @Luckyou00100 满了的，45天进度条不掉？过了90天就重新计算吧

[TJ @TJwithAI]

请先审查文件，不要直接美化。

检查：
1. 事实与数据来源
2. 公式和计算结果
3. 结构与逻辑
4. 可编辑性
5. 缺失或无法核实的内容

输出问题清单和修复优先级。
未经确认不要编造数据。

[TJ @TJwithAI]

AI做PPT和Excel，我现在最先检查的不是好不好看。
而是数据有没有来源，公式有没有算错，页面能不能编辑。
很多AI作品第一眼漂亮，但真正交给客户或者领导时，问题才暴露。
我的方法是先验收内容和数据，再验收视觉，最后检查文件结构。
AI能生成文件，只是第一步；能交付，才算真正完成。
下面提示词👇

[TJ @TJwithAI]

兄弟们，Codex准备重置了，估计是全球重置，赶紧地蹬起来，别浪费了重置😂😂

[Tibo @thsottiaux]

It’s been a while without resets. Maybe I should come back out of the basement

[TJ @TJwithAI]

什么情况，怎么���的时间线全部是教人怎么复制粘帖GIF的😂😂

[TJ @TJwithAI]

@xueyu1125 哥，真的退了？

[TJ @TJwithAI]

辛辛苦苦发了几个月推，最后卡在「非真实互动」，申诉也没过。😂

我都是自己手动回的，只是有些回复图省事，就回一两个字。到底是不是这个原因，我也没法确认。

但还是给同样在做创作者收益的朋友提个醒：有话���认真回，没话就别硬回。为了回一句「确实」省那几秒，最后几个月的努力可能白忙活，真不值。😂

[TJ @TJwithAI]

我发现一个挺有意思的现象：让它们互相挑毛��，有时候比争论谁更强更有价值。

以前我一直在纠结：

Opus 5.5 和 GPT-6 Sol，到底谁更适合写代码？

复杂项目该用 Astra，还是继续让 Claude 干？

但真正折腾了一个多月，我发现自己可能一直忽略了一个更实用的玩法。

与其让两个 AI 比谁写得好，不如让一个负责干活，另一个专门负责找茬。

举个我经常遇到的场景。

我让 Claude Code 修改一个复杂的后端功能。

Opus 执行得很顺，代码也写完了，测试看起来没什么问题。

但我最担心的，不是代码能不能运行。

而是它有没有遗漏某些业务条件。

比如修改订单逻辑时，正常下单没问题，但订单取消后库存是否正确恢复？

支付失败后，订单状态会不会异常？

同一个请求重复提交，会不会产生重复订单？

这些问题，光看 AI 说一句“任务已完成”，根本不够。

所以我现在更倾向于把工作拆成两种角色。

第一步：Claude Code 负责实现。

让 Opus 或 Sonnet 根据需求修改代码、运行测试，并列出本次改动的文件和已验证的功能。

第二步：Codex 负责独立审查。

不告诉它 Claude 认为自己做得多好。

只给它原始需求、业务约束、代码差异和测试结果。

让 Sol 或 Astra 专门检查：

有没有遗漏业务边界？
有没有修改不相关的模块？
有没有潜在的权限、安全或数据一致性问题？
有没有缺失的测试？

第三步：把审查意见交回 Claude。

但不是让它照单全收。

先判断问题是否真实存在，再决定要不要修复。

因为第二个 AI 也会犯错，甚至可能把正确代码当成 Bug。

最后再跑测试，由我确认是否符合业务要求。

反过来也一样。

遇到复杂业务逻辑，我可���先让 Codex 实现，再交给 Claude Code 审查。

关键不是谁负责写、谁负责查，而是尽量让审查者独立判断。

这里分享一个我觉得很实用的提示词，可以直接复制给第二个 AI：

「你现在是独立代码审查员，不负责实现功能。请根据原始需求、业务约束、Git diff 和测试结果审查本次修改。重点寻找真实存在的逻辑错误、边界条件遗漏、安全风险及回归问题。每个问题必须指出对应文件、代码位置、触发条件和影响。证据不足就明确说明，不要为了找问题而编造问题。先输出审查报告，不要直接修改代码。」

当然，这套方法不是万能的。

两个模型可能犯同样的错误。

如果原始需求本身就错了，两个 AI 也可能一起把错误执行得非常漂亮。

而且交叉审查会增加额度消耗，小任务未必值得这么折腾。

但对于涉及支付、库存、权限、数据库等重要业务的修改，我认为���一道独立审查很有价值。

用了一个多月，我最大的变化是：

以前我总想着找到一个��强的模型，把所有工作都交给它。

现在我反而觉得：

一个 AI 负责解决问题，另一个 AI 负责质疑解决方案，可能比盲目相信任何一个旗舰模型更可靠。

以前我们争论 Claude 和 GPT 谁能取代谁。

现在我更想知道，它们能不能互相发现对方没注意到的问题。

AI 编程真正值得追求的，不是让一个模型永远正确，而是建立一套即使模型犯错，也有机会及时发现的工作流。

如果你同时订阅 Claude 和 ChatGPT，你会让两个 AI 分别写代码，还是让一个写、另一个专门挑毛病？

[TJ @TJwithAI]

事大了，兄弟们，Tibo真的准备跳槽Anthropic了吗？以后不仅是模型领先，还有加上Tibo的营销。可以说无敌了😂

[TJ @TJwithAI]

Tibo 哥，你是把重置营销学带到了Anthropic吗，今天Claude重置了，但是ChatGPT好像有一年时间没重置了😂

[Tibo @thsottiaux]

Labs innovating together ftw

[TJ @TJwithAI]

最会卖 Claude Max 的，可能就是 Pro 送的这一周 Fable 5.2。😂

每月 20 美元的 Pro 用户，这周可以拿自己的项目试 Fable。等你真用它啃完一个难题，体验期也快结束了：想接着用，要么按量付费，要么升到每月 100 美元起的 Max。

我觉得这招比弹窗催你升级高明多了。���先让你把活干完，再让你自己想：下次碰到同样的难题，我愿不愿意多付这 80 美元？

[TJ @TJwithAI]

我的时间线自从Tibo调了岗位

没人要求Codex重置了，是大家额度都够用了吗？

[TJ @TJwithAI]

不懂就问

AI各大厂明明现在算力不够，为什么还不断缩减新模型的推出时间？然后旧模型就降智，不断推出新模型，单单是为了营销？

为什么不专注保持某个模型？然后服务好订阅者呢？

[TJ @TJwithAI]

GPT-6.2 Sol，终于将于下周四端上来？

性能让人震惊？