Everything is a Plugin，本文拆解它的插件模型与取舍，并给出把 AI Coding 工作流做成插件的三层做法

这是《AI 编程提效实战》的第 7 篇文章。 过去一周，我们从最基础的问题开始，逐步认识了 AI 编程： AI 编程到底是什么？ 开始使用前需要准备哪些内容？ 不同 AI 工具应该怎么选择？ 第一次如

携程员工爆料4年月薪3万没涨薪但满足，14道Coding Agent面试题全解：Prompt组装、上下文三层压缩、Tool与Skill区别、多Agent编排、Plan设计，附源码级回答。

编程、生图、视频，每个赛道只推荐两个选择：一个顶配，一个平价。结合一线开发和长期付费实测，给出 2026 年 8 月值得直接抄作业的 AI 工具清单。

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

讲真的！AI在数学界的突破真是越来越随意了。 事情的起因很随意，8天前 Anthropic 员工 Jarred Sumner 在跑步时，给一个尚未发布的研究版 Claude 提出一项“不合理挑战”：认

国产最贵、速度还慢，凭什么还是国产之光？Kimi K3 前端能力全球第一梯队，长任务处理稳，还是开源模型，这次是真敢跟顶尖闭源模型掰手腕了。

前一篇我们聊过： 很多问题并不是 AI “不会写”，而是我们在使用 AI 时，很容易把它当成一个可以直接交付结果的工具。 例如： 这条流程看起来很快，实际却很容易带来报错、返工，甚至安全问题。 AI

我的 AI 工作流写了两年，直到 Opus 4.8 才真正生效。我的 CLAUDE.md 里一直有这么几条： 以证据为准，不靠猜测：API 行为、库能力、文件路径、配置语义都要查实 未证实前不说「可以

一、为什么 AI 写代码总是“差点意思”？ 现在用 AI 辅助开发确实爽，但我也经常遇到一些让人头大的问题。有时候你觉得 AI 完全理解了你的意思，结果它写出来的代码完全跑不通；或者它写得太啰嗦，每次

第一次让 AI 帮忙写代码时，很多人都会有一个惊喜的瞬间： 接着，一个很自然的想法就出现了： 答案是：有时可以作为起点，但不要默认可以直接使用。 这不是因为 AI 写出的代码一定有问题，而是因为“能生

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

💥前期准备 🔥火遍全网的 Agnes AI，究竟有什么能耐？ 你是不是还在花钱调用大模型API？今天我挖到一款全模态永久免费AI它就是Agnes AI Agnes AI凭借免费全模态接口，迅速出圈~

预训练到底在做什么？ 想象一下，你把一个人关进图书馆，让他没日没夜地读书。没人给他出题、没人批改作业，他只是顺着文字往下看，自己猜下一个词应该是什么。 几年之后，他自然学会了语法、常识、逻辑，甚至能写

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Matt Pocock ，核心目标不是让 Agent 完全接管开发，而是把 AI 放进现有软件工程流程，同时保留人工决策权。

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。

现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。 比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构