Ethan Mollick 拿一句提示词测 Claude,Claude 真的在回复里把他 Rickroll 了,你可以复制这句去玩玩自己常用的模型。
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Mollick 教你让 GPT-6 Pro 或 Opus 5.5 High 当审稿人,给自己的论文要实质性反馈,写论文的可以试试。
看完你会知道 GPT-6 和 Claude 在数学研究里各自能干什么,误差放大利雅普诺夫谱都讲得清楚,适合想做 AI 辅助研究的人。
像是身边人问你:哪些 AI 工具你用着用着就不碰了?楼主提了 Gemini 香蕉和 Codex,评论区能刷出一堆真实使用变化。
有人拿自己的账单做了 Claude Code 和 Codex 的额度对比,20x 的 Codex 用量还不如 5x 的 Claude,速度也慢一半,选订阅前可以看看。
博主实测了 OpenAI 新出的 GPT-6.1 Terra,把它和 Claude、DeepSeek 放一起比价格和速度,还测了 141 tok/s 的输出,选模型前可以先看看。
fal 用刚发布的 GPT-6.1 Terra 加自家 Codex 插件,把 Blender 3D 场景直接接进 Seedance 2.5 出电影感视频,流程值得照着玩一遍。
如果你也在 OpenAI 的 GPT-6.1 Terra、Sol、Astra 之间纠结过,OpenAI 研究员 Sander Sted 在 HN 上的这份选用指引直接讲清了三者各自适合什么任务。
一位开发者把自己的四大智能体按特长分了工:Cursor 写代码、Antigravity 管音视频、Claude 当主力,还套用 Linear 的结构做会话归档,思路可以抄。
实测发现让 Argon 生成 html 版 PPT 特别好用,说一句"html 版 ppt"就行,比 Opus 5.5 内容更满,比 GPT-6.1 强多了
有人深夜实测 Codex 跑到 10 亿 token,GPT-6.1 Sol Ultra 不开 fast 也有 72 tok/s,看看这速度能不能白嫖到白天。
一个开发者实测 Opus 5.5 和 GPT-6.1 切换的真实体感对比,还提到数据保护顾虑,写代码选模型前可以看看。
Tw93 老哥晒了怎么把 2 个 Claude Max 加 ChatGPT Pro 用到额度见底,多设备让 AI 跑测试的玩法很实用,程序员可以抄作业。
这位作者把 2 个 250 刀的 Claude Max 和一个 ChatGPT Pro 用到极限,连远程 Windows 和 Android 平板都接上让 AI 操作,多设备工作流讲得很具体。
同一个问题分别丢给 Codex 和 Grok Bot,结果是 Grok 答得更具体,Codex 净说套话,挑工具前可以参考。
宝玉把 Claude Design 逆向出来接给了 GPT-6.1 Sol,设计能力蹭蹭涨,整套逆向流程和开源代码都放出来了,跟着步骤就能试。
Codex 降智吐槽帖,楼主试了一圈推荐 GPT-61 Sol High,你在用哪个档位?可以来对个答案
有人拿 GPT-6 Astra 读取自己的记忆,把 Blender 建的模型直接做成海报,材质光影都挺在线,可以看看效果。
Tibo 又发免费额度了,这位博主拿它配 GPT-6.1 Sol ultra 跑了快三天,目标是做出完整可用的真实交付,可以抄作业。
博主用 GPT-6 Astra 做了个穿搭应用,看天气每天帮你选衣服,教程步骤都列出来了,想玩玩 AI 应用可以照着做。
一位每天处理大量 PR 的开发者拆解了 Lauren 不 Review 代码的三个前提:模型够强、Token 够多、自己把方向,还给了从聊天记录挖 Skill 的实操方法。
OpenAI 这份指南挺实用,教你怎么在 GPT-6 Astra、Sol、Luna 之间选模型,还有 API 缓存省 95% 的具体操作步骤,用 Codex 做 项目的朋友可以照着改改自己的配置。
开发者分享了用GPT-6.1 Sol和Opus-5.5做YouTube学习插件的亲身经历,对比了两个模型的实际表现。
LangChain团队教你如何在Agent Harness里构建模型路由,降低64%成本还不影响质量,还能学到Jev决策模型的使用技巧。
归藏把他的产品宣传视频 skill 更新了,测试 Mimo V2.6 Flash 也能出效果,想省钱批量做视频的可以拿来直接用。
用 GPT-6 Pro 调研、Opus 5.5 做视频,把 GIS、古籍文本挖掘这些数字史学工具讲了一遍,文科研究可以抄这个流程。
Garry Tan 晒了他的修 bug 新姿势:Capy AI 的 GStack 加 /autoplan,背后跑 GPT-6,直接处理线上问题,做开发的可以看看。
有人拿自建 harness 实测了 Jev 路由,性能能追平 GPT-6 Astra low,代价是跑得更久。文章还讨论了为什么公开基准分数别太当真。
有人用 GPT-6 加 Hyper3D Rodin 的 MCP,两句提示词就做出 3D 赛车游戏,一行代码没写,教程步骤都列出来了。
一个重度开发者晒出每月上千刀 AI 订阅的用法:Opus 5.5 写产品、GPT-6 做评审、Grok 4.7 清 issue,附带了真实的工具搭配经验。
歸藏试了 Claude Opus 5.5 一键给产品做宣传片,效果比 GPT-6 Astra 还好,还要把这套玩法蒸馏给便宜模型用。
藏师傅拿 Opus 5.5 给 CodePilot 一键做了条宣传片,他看完直接说吊打 GPT-6 Astra,视频效果可以自己看看。
有博主用 Opus 5.5 直接做产品视频,说镜头和文案比 GPT-6 还强,连 Computer Use 都不用,明天还有实操案例。
Tw93 亲测 Opus 5.5 写代码:长任务跑 2 小时不出岔子,比 fabel 5.1 便宜还快,搞大仓库重构的可以试试。
博主用 Opus 5.5 一键给 CodePilot 做了条宣传片,效果比 GPT-6 Astra 还好,经验会开源进他的 skill
有人用 Codex 复刻了《是男人就下18层》联机版,从想法到上线全程记录,素材、音效、部署都是 AI 生成,流程很值得抄。
讲了个省钱思路:评估智能体时用 Jev 当裁判,拿不准再升级到 GPT-6 或 Opus 5.5,准确率和成本都能兼顾。
Simon Willison 演示了怎么用 datasette-mcp 让 ChatGPT 语音直接查自己博客的数据库,会玩 MCP 的可以照着搭一个。
有人把 fabel 5.1 换成了 Opus 5.5,说又快又便宜,跑长任务写代码像老工程师一样有条理,写代码的可以试试。
博主分享自己的多 Agent 编程工作流:Fable 写方案文档,Opus 照着执行再验收,比 plan 模式更好复用,值得抄作业。
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