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Cline 官方这样评价 GPT-5:
它严谨、执着，且能力出众。在规划阶段，它善于协作；在执行阶段，它是一位勤奋的操作员。它会进行周密的规划，在需要时提出带有选项的追问，然后就直接上手交付代码。在处理长任务时，它会持续工作，直到一个阶段才停下来征求反馈。它会严格遵循指令。最重要的是——它写的代码质量很高。
Augument 官方：
使用 GPT-5: 复杂的调试、跨文件重构，需要谨慎、完成、彻底的情况。在大型上下文场景中表现更好。
我的实际体验呢？
切到 GPT-5 用了一会，感觉怪怪的。虽然一开始也有惊艳之处，比如默默干活而不话痨。
但切回 claude，原来的感觉又回来了...
我主要提供的都是较精细的任务，GPT-5 在 prompt 很精细的任务上完成的可以，但有时会在长任务下忽略某些指令。不知道在模糊性问题下如何。
不过，GPT 性价比不错。目前没有出现像是 claude 一贯的任务完成的幻觉（实际未完成）。
GPT-5 也不像 claude 有时会过度设计与开发（目前未发现）。
但还是 claude 更好用。
它严谨、执着，且能力出众。在规划阶段，它善于协作；在执行阶段，它是一位勤奋的操作员。它会进行周密的规划，在需要时提出带有选项的追问，然后就直接上手交付代码。在处理长任务时，它会持续工作，直到一个阶段才停下来征求反馈。它会严格遵循指令。最重要的是——它写的代码质量很高。
Augument 官方：
使用 GPT-5: 复杂的调试、跨文件重构，需要谨慎、完成、彻底的情况。在大型上下文场景中表现更好。
我的实际体验呢？
切到 GPT-5 用了一会，感觉怪怪的。虽然一开始也有惊艳之处，比如默默干活而不话痨。
但切回 claude，原来的感觉又回来了...
我主要提供的都是较精细的任务，GPT-5 在 prompt 很精细的任务上完成的可以，但有时会在长任务下忽略某些指令。不知道在模糊性问题下如何。
不过，GPT 性价比不错。目前没有出现像是 claude 一贯的任务完成的幻觉（实际未完成）。
GPT-5 也不像 claude 有时会过度设计与开发（目前未发现）。
但还是 claude 更好用。
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之前看的一篇关于AI记忆系统的论文：From Human Memory to AI Memory（arxiv.org），与人类记忆类比。
还有一个项目 mirix（github.com），用了六个 Agent 管理不同类型的记忆。
还有一个项目 mirix（github.com），用了六个 Agent 管理不同类型的记忆。
Celia.: Share 一份研究文档。 最近看了一下 Agent 记忆、支付、身份三个领域的进展和机会。 赛道都还在非常早期，但关于 Agent 未来如何拥有自己的记忆、如何付款、如何拥有自己的身份信息，相信都是未来 10 年很重要很基本的一环，所以想提前了解一下创业者们对未来世界的构想是什么，现在进度条走到了哪里，里面有没有什么创业和投资机会。 简单整理了一些 notes，欢迎大家一起交流！
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构建对软件工程流程和体系的整体理解，提升与 coding agent 的沟通、设计和判断的能力。
应该关注什么、为什么重要，并且能用工程语言清晰地表达想法，代码细节交给 AI，判断是否靠谱仍需要自己审查。
可靠、高效、可持续地把一个软件做出来，并一直维护。
在和 AI 协作中经历并主导了整个系统的生命周期：需求分析、架构设计、模块划分、接口协议、测试流程、部署策略...
趋势上，AI coding 越来越不需要让人手动编码。
需要系统思维、工程方法论和大量的项目实战锻炼（哪怕和 AI 协作）
这种路径是从架构出发-利用 AI 实现-以工程标准评估
应该关注什么、为什么重要，并且能用工程语言清晰地表达想法，代码细节交给 AI，判断是否靠谱仍需要自己审查。
可靠、高效、可持续地把一个软件做出来，并一直维护。
在和 AI 协作中经历并主导了整个系统的生命周期：需求分析、架构设计、模块划分、接口协议、测试流程、部署策略...
趋势上，AI coding 越来越不需要让人手动编码。
需要系统思维、工程方法论和大量的项目实战锻炼（哪怕和 AI 协作）
这种路径是从架构出发-利用 AI 实现-以工程标准评估
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Cursor CEO Michael Truell在一次访谈中提到：
我们创建 Cursor 的目标是发明一种新型的编程方式，一种非常不同的软件构建方式。
在我看来，这是一个某种程度上代码之后的世界，越来越多的工程师会开始觉得自己像是逻辑设计师。实际上，这将是关于明确你对于一切如何运作的意图。……它看起来像一个你拥有软件逻辑的表达的世界，这个表达更像英语，对吧？你已经写下来了，你可以想象成文档形式，你可以想象成编程语言朝着伪代码演进。
我认为品味将变得越来越有价值。……成为一名工程师会开始感觉像是成为一名逻辑设计师。而且实际上它将是关于详细说明你希望一切如何运作的意图。...它将更多关于“是什么”，而较少关于你将如何在底层具体地“如何”做事情。
在我的实践中，对此颇有体会。
我们总会看到两种极端论调：AI编程是阶段性共识幻觉，或是鼓吹其完全替代程序员。前者往往源于缺乏有效且高质量的协作实践，而后者则局限于让AI生成简单的Web应用。
当然，模型的能力仍在进步，就当前的这一范式仍然需要人类的结对协作。至于更进一步的AI，无法得知、无法评价也无法预测。
我看到的是，上下限变得越来越大...
AI或许会取代 coding，但在 engineering 方面仍有很长的路。对于那些足够了解AI并能高效协同的工程师，他们的价值将变得前所未有的“高级”。模型会将工程师从繁琐的“如何实现”中解放出来，更专注于“构建什么”和“为何构建”。
“品味将变得越来越有价值”。竞争力也会来源于技术品味、架构直觉和对需求的深刻洞察力。我们的主要工作，也许是向AI清晰地表达我们的意图。
构建一个沟通框架：模块化、简单、组合、文档依赖，这是目前的实践所得，也应该继续探索深化。
coding agent 已经足够有效且高效，不仅被市场验证，更是被公司普遍采用。大厂与创业公司都在争先恐后涌入AI IDE、CLI或是AI coding
不得不说，市面上大多数所谓的Agent，本质上是基于LLM的多轮工具调用。这更像是一种被精心编排的工作流，尽管因LLM的存在而具备了一定的不确定性和灵活性。
我越来越感受到，下一轮的agent的智能体现不仅在外部工具调用，还有工程实现的内部状态演化，不仅是上下文工程、记忆反思、缓存优化...我仍旧认为Manus走在Agent行业前沿。
继续探索...
我们创建 Cursor 的目标是发明一种新型的编程方式，一种非常不同的软件构建方式。
在我看来，这是一个某种程度上代码之后的世界，越来越多的工程师会开始觉得自己像是逻辑设计师。实际上，这将是关于明确你对于一切如何运作的意图。……它看起来像一个你拥有软件逻辑的表达的世界，这个表达更像英语，对吧？你已经写下来了，你可以想象成文档形式，你可以想象成编程语言朝着伪代码演进。
我认为品味将变得越来越有价值。……成为一名工程师会开始感觉像是成为一名逻辑设计师。而且实际上它将是关于详细说明你希望一切如何运作的意图。...它将更多关于“是什么”，而较少关于你将如何在底层具体地“如何”做事情。
在我的实践中，对此颇有体会。
我们总会看到两种极端论调：AI编程是阶段性共识幻觉，或是鼓吹其完全替代程序员。前者往往源于缺乏有效且高质量的协作实践，而后者则局限于让AI生成简单的Web应用。
当然，模型的能力仍在进步，就当前的这一范式仍然需要人类的结对协作。至于更进一步的AI，无法得知、无法评价也无法预测。
我看到的是，上下限变得越来越大...
AI或许会取代 coding，但在 engineering 方面仍有很长的路。对于那些足够了解AI并能高效协同的工程师，他们的价值将变得前所未有的“高级”。模型会将工程师从繁琐的“如何实现”中解放出来，更专注于“构建什么”和“为何构建”。
“品味将变得越来越有价值”。竞争力也会来源于技术品味、架构直觉和对需求的深刻洞察力。我们的主要工作，也许是向AI清晰地表达我们的意图。
构建一个沟通框架：模块化、简单、组合、文档依赖，这是目前的实践所得，也应该继续探索深化。
coding agent 已经足够有效且高效，不仅被市场验证，更是被公司普遍采用。大厂与创业公司都在争先恐后涌入AI IDE、CLI或是AI coding
不得不说，市面上大多数所谓的Agent，本质上是基于LLM的多轮工具调用。这更像是一种被精心编排的工作流，尽管因LLM的存在而具备了一定的不确定性和灵活性。
我越来越感受到，下一轮的agent的智能体现不仅在外部工具调用，还有工程实现的内部状态演化，不仅是上下文工程、记忆反思、缓存优化...我仍旧认为Manus走在Agent行业前沿。
继续探索...
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