模型、订阅与工具选择
核心观点
群友实测用Workbuddy的Space-Bunny模型审查Opus 5.5成果,再把意见交回Opus回应,结果约三分之一意见被指出前提错误,多数建议遭到反驳。
同模型实测中,DeepSeek Harness 的 Token 用量约为 Codex 的四倍,Hermes 完成简单任务则接近一分钟,而 Codex 约十秒。
群友把Claude Code与Antigravity里的Gemini组合视为自媒体工作流:前者负责执行,后者擅长看视频、浏览器自动化和写文案。
可执行建议
把模型探索性消耗和业务性消耗分开记录,持续核算产出与ROI。
选择一个熟悉行业,把AI能力包装成具体工作流、课程或一对一服务验证付费。
采用多模型互审时,先核对每条建议的事实前提,再决定是否修改。
展开知识正文
围绕模型能力、额度、订阅稳定性和工具组合,提炼更稳的选型判断。









