作为一个全栈开发，今年我对AI的使用态度发生了一个根本性的转变：我不再指望用一个模型干完所有活。
原因很简单：不同模型在不同任务上的表现差距太大了，而且是肉眼可见的那种。Claude在复杂逻辑拆解和代码质量上确实稳，Gemini在多模态识别和响应速度上优势明显，ChatGPT在技术文档和创意发散的辅助上最顺手。既然各有各的长处，我的策略就变成了按需切换，哪个模型适合当前任务就用哪个。
但问题也随之而来。官方入口一个比一个难用，网络不稳定是家常便饭，账号管理也是一团乱麻。后来我索性把这些主流模型都收拢到一个统一的入口里，找了一个集成了Gemini、ChatGPT、Claude等模型的聚合站点KULAAI（solo.kulaai.cn），用一套账号来回切着用。下面记录一下我最近在日常开发中对这三个模型的实际使用感受，纯个人体验，不构成任何建议。
先说Claude，写代码的稳定性确实没得说。最近我在重构一个旧项目的订单模块，业务逻辑嵌套了五六层，各种优惠计算、库存扣减、状态流转混在一起。我把代码片段贴给Claude，让它帮我梳理逻辑并给出重构建议。它给出的分析非常细腻，不仅把主流程和分支流程拆得清清楚楚，还指出了好几处潜在的边界条件问题，比如并发情况下的库存超卖风险、优惠叠加时的计算顺序错误。重构后的代码结构清晰了很多，可维护性明显提升。缺点是响应速度相对慢一些，复杂任务等个五六秒很正常，而且调用成本确实高。适合那种不赶时间但对质量要求严格的任务。
ChatGPT在技术文档和创意发散的辅助上最顺手。写接口文档、整理开发纪要、做方案头脑风暴的时候，它的语言流畅度和对话节奏是最自然的，读起来不生硬。做技术方案评审的PPT大纲时，让它帮我生成一个结构，十秒钟出来一个逻辑完整的框架，改改就能用。不过在写复杂业务代码或者做深度逻辑推理的时候，有时候会出现前后重复或者逻辑断层的情况，需要自己多留个心眼。
Gemini的多模态能力是目前体验最惊艳的一块。上周产品经理扔给我一张手绘的架构草图，让我评估一下技术可行性。我直接把照片丢给Gemini，它快速提取出了图中的组件名称、数据流向和关键节点，还顺带给出了一个初步的技术选型建议。响应速度也快，适合高频交互式的调试场景。做需要结合截图、PDF或者流程图分析的任务时，它的优势非常明显。
把三个模型收拢到一个入口之后，最大的感受是省事。以前浏览器收藏夹里存了一堆AI网站的快捷方式，每天在不同标签页之间反复横跳，登录、粘贴上下文、适应界面，一套流程走下来光切换成本就浪费了不少时间。现在一个账号来回切，不用再折腾网络环境，也不用记多套密码。对于每天需要高频调用AI做开发的程序员来说，这种流畅性带来的效率提升，有时候比模型本身的能力差异更实在。
当然，跨模型的上下文传递目前还是无解。在Claude里聊了一半的代码问题，切到ChatGPT之后对话历史是接不上的，需要重新描述一遍背景。这不是某个平台的锅，而是各模型API的无状态特性决定的，目前行业里没有通用解法。 从我这段时间的使用来看，多模型组合用确实比单模型一招鲜更高效。Claude稳在代码质量，ChatGPT顺在文档和创意，Gemini强在多模态和响应速度，把合适的任务交给合适的模型，整体的产出效率明显更高。如果你也是一个每天需要频繁调用AI的程序员，不妨试试把主流模型收拢到一个统一的入口里，把折腾网络和账号的时间省下来，专心写代码。
