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成本与精度的权衡，快手这次没做对。锅不单单在AI审核，背后脆弱的审核流程，高危熔断机制等，均有很大的问题。

Gemini3的UI设计能力如此够用的情况下，市面上的一众AIPPT应用，真的还有市场吗？他们的竞争力和护城河又在哪？

这两天，Gemini3 Pro被Google抽算力喂Flash，变傻了。 GPT 5.2嘛，火柴人游戏都做不明白。 反复横跳一圈，没想到又是只剩下了Claude Opus 4.5最稳

AI是放大器：输入垃圾，输出垃圾。决定你能走多远的不是模型多大，而是你的品味多好。先有判断，再用AI

如果模型是水，上下文工程就是船，水涨船高；自研模型是杆子，早晚被淹。起步阶段应该All-in上下文工程，用API快速验证。微调等则应在需求验证后进行。先造船，再考虑是否需要定制杆子。

Plan=先规划后动手，Agent=边想边干。 Copilot的Plan模式在你点「Start Implementation」前不会改代码，会先生成分步计划供审阅。

我开源了个Markdown转PDF的工具：Carl-AI-Lab/MarkdownToPDF，一行命令把 .md 转成 PDF。这个工具用浏览器渲染再打印，样式稳定、图片内嵌、跨平台通用。

2026年了，为何我仍坚持订阅GitHub Copilot？答案是极致性价比。面对复杂重构，Copilot的包月制让我彻底告别“Token焦虑”，敢于大胆试错。虽审美欠佳，但它绝对是脏活累活的神器

用同一段Prompt在Copilot里测五个“最强”模型做火柴人FPS，GPT‑5.2反而是翻车最严重的？？