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置顶prompt 的撰写技巧只是“术”的层面，不能说不重要，但是更底层的东西“道”，“道”是你的认知层级，思维方式，和看穿本质的能力。“问的问题”本身是最重要的，你问出什么问题，远比你怎么问更致命。因为提问本身就暴露了你思考的天花。
相当于武功里面的，招式 vs 内功，张无忌学的太极拳为啥招式都忘记了，打出来，还那么厉害？
举个例子：
1. “帮我写一篇中国咖啡外卖市场的调研报告。”
2.“我想写一篇关于中国咖啡外卖市场的调研报告。请帮我分析一下市场规模、主要玩家（瑞幸、星巴克、Manner）的商业模式和优劣势，并预测一下未来的发展趋势。”
3. 见图
相当于武功里面的，招式 vs 内功，张无忌学的太极拳为啥招式都忘记了，打出来，还那么厉害？
举个例子：
1. “帮我写一篇中国咖啡外卖市场的调研报告。”
2.“我想写一篇关于中国咖啡外卖市场的调研报告。请帮我分析一下市场规模、主要玩家（瑞幸、星巴克、Manner）的商业模式和优劣势，并预测一下未来的发展趋势。”
3. 见图
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感觉 claude 在 opus4.5 的加持下，率先实现了电影《Her》中的那个 Samantha 的初版，虽然还不够了解你…
chatgpt 无论如何也回答不出来这种效果，无论是 instant 还是 thinking 。
chatgpt 无论如何也回答不出来这种效果，无论是 instant 还是 thinking 。
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ChatGPT（GPT-5.2）是“中枢神经系统”，它不是最有文采的，也不是最会“惊艳你”的，但它是“最像你自己在理性状态下思考”的那个，负责不翻车 + 不跑偏 + 可持续推进。
Claude（Opus 4.5）是目前最“像人类高级创作者”的模型，有品味，日常编程体感一骑绝尘，开发的第一优先级模型，语言表达言辞优美，能抓住“气质”和“隐含主线”，是用来“写漂亮、做出彩、给惊喜”的表达与创造放大器。
Gemini（Gemini3pro） 是“把现实世界的大量信息，快速压缩进你认知空间的入口”，真原生多模态，超长上下文，对资料、网页、文档、图片、视频的“吞吐能力”极强，是用来“喂世界给你”的认知素材采集器。
Claude（Opus 4.5）是目前最“像人类高级创作者”的模型，有品味，日常编程体感一骑绝尘，开发的第一优先级模型，语言表达言辞优美，能抓住“气质”和“隐含主线”，是用来“写漂亮、做出彩、给惊喜”的表达与创造放大器。
Gemini（Gemini3pro） 是“把现实世界的大量信息，快速压缩进你认知空间的入口”，真原生多模态，超长上下文，对资料、网页、文档、图片、视频的“吞吐能力”极强，是用来“喂世界给你”的认知素材采集器。
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发个招聘信息，北京地区招全栈研发岗位，月薪45k左右，低空经济相关岗位，
要求：工作经验 5 年左右，头脑反应灵活，使用 AI 编程工具经验丰富，比如 ops4.5 使用费用金额大于200美金，每个月 AI 付费至少 300 人民币。
有意者且满足要求者，联系我哈～～
要求：工作经验 5 年左右，头脑反应灵活，使用 AI 编程工具经验丰富，比如 ops4.5 使用费用金额大于200美金，每个月 AI 付费至少 300 人民币。
有意者且满足要求者，联系我哈～～
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字节起了个好头，这是 AI 时代，对人才的重新定价，不仅仅是顶尖人才，普通大众中的高级人才也非常稀缺，当一个借助 AI能顶5个普通人的产出时，公司要么付5倍薪水留人，要么付5倍成本找人。
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GPT-5.2-xhigh vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro
花了不少时间反复测试、深度调研后的选型总结，三大模型在需求评审、架构设计、代码编写、CR、测试全流程的真实差异。
偏感性和综述，但都是我认同的体感结论，日常开发选型应该有参考价值。
花了不少时间反复测试、深度调研后的选型总结，三大模型在需求评审、架构设计、代码编写、CR、测试全流程的真实差异。
偏感性和综述，但都是我认同的体感结论，日常开发选型应该有参考价值。
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AI时代，"记忆" 越发重要，但是“记忆”的内容发生了大的改变。记结论？没用，AI比你快一万倍。记零散观点？更没用，明天就过时。
真正值钱的"记忆"是什么？是判断的原则、事物的原理、美好的代表、典型的案例、能反复调用的表达模板。这些东西不会过时，而且越用越值钱——它们是你面对任何新问题时，大脑能瞬间调用的"思维弹药"。
大模型的规律早就揭示了这件事：推理能力越强，对预训练质量要求越高。
人也一样。你"记住"了什么质地的东西，决定了你能"想到"什么层次的答案。
记忆，是大脑的预训练，垃圾进，垃圾出。
真正值钱的"记忆"是什么？是判断的原则、事物的原理、美好的代表、典型的案例、能反复调用的表达模板。这些东西不会过时，而且越用越值钱——它们是你面对任何新问题时，大脑能瞬间调用的"思维弹药"。
大模型的规律早就揭示了这件事：推理能力越强，对预训练质量要求越高。
人也一样。你"记住"了什么质地的东西，决定了你能"想到"什么层次的答案。
记忆，是大脑的预训练，垃圾进，垃圾出。
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GPT-5.2 依然是个过渡品，但再一次证明了 reasoning 能力是 OpenAI 独有的护城河，别家根本学不来，分数高更多靠 reasoning 出来的，也更贵了。
而 opus 4.5 是直觉型、“天赋型”、不用推理也能秒懂的解题，很快，所以你看 opus4.5 thinking 模型很多分数竟然都不如没有 thinking 的高，
他们之间的一个是苦思冥想后的正确，一个是脱口而出的天才，结果虽殊途同归，但路径大相径庭。
OpenAI 最近又回归到了 scaling 预训练阶段，继续扩大规模，想象一下 ：
Opus 4.5的直觉理解力 + gpt-5.2 的推理引擎形成的 Garlic，将会是一个碾压级别的存在，极致的 Base Model（直觉） + 极致的 Reasoning（逻辑），可能到达那个“无敌是多么寂寞”的状态。
2026 年 1 月底，真正的奇点到来？
而 opus 4.5 是直觉型、“天赋型”、不用推理也能秒懂的解题，很快，所以你看 opus4.5 thinking 模型很多分数竟然都不如没有 thinking 的高，
他们之间的一个是苦思冥想后的正确，一个是脱口而出的天才，结果虽殊途同归，但路径大相径庭。
OpenAI 最近又回归到了 scaling 预训练阶段，继续扩大规模，想象一下 ：
Opus 4.5的直觉理解力 + gpt-5.2 的推理引擎形成的 Garlic，将会是一个碾压级别的存在，极致的 Base Model（直觉） + 极致的 Reasoning（逻辑），可能到达那个“无敌是多么寂寞”的状态。
2026 年 1 月底，真正的奇点到来？
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一个能人，用得好是未来的骨干，用不好，就会成为对手的骨干。
AI 时代，高级人才的重要性更加紧迫，AI 能解决基本的，可流程化的，可检验的问题，这些问题需要高级人才来定义，来验收。
激励机制越发重要，而很多企业的老板还没有转变过来这个思路，还在一味着想着降本增效的事，这都是表层的，
深层次的，由高级人才加持 AI 能力，探索出来的新增量，新市场还没有出现，原因不是因为 AI 不行，而是能够加持 AI 的高级人才太少，或者说还没有出现。
怎么定义能够加持 AI 能力的高级人才？
AI 时代，高级人才的重要性更加紧迫，AI 能解决基本的，可流程化的，可检验的问题，这些问题需要高级人才来定义，来验收。
激励机制越发重要，而很多企业的老板还没有转变过来这个思路，还在一味着想着降本增效的事，这都是表层的，
深层次的，由高级人才加持 AI 能力，探索出来的新增量，新市场还没有出现，原因不是因为 AI 不行，而是能够加持 AI 的高级人才太少，或者说还没有出现。
怎么定义能够加持 AI 能力的高级人才？
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