如何选择合适的AI工具?从Trae IDE到通用AI模型的个人经验分享
为什么选择Trae IDE?Trae IDE有哪些优势?
我在使用Trae IDE国内版后,最大的感受是它的代码补全能力更准确,更能理解我的意图。它能根据我封装好的接口进行代码提示,而不是“自作聪明”地创造新的接口。相较之下,当我从Trae IDE切换回通义灵码时,感觉补全速度和准确性都大打折扣。
免费的AI代码助手够用吗?
市面上有很多免费、付费以及开源的AI代码助手,我都尝试过。之前选择通义灵码是因为在免费产品中它的表现相对较好。但是,通过对比Trae IDE,我发现通义灵码在某些方面还是有所欠缺。
如何选择适合自己的AI模型?不同AI模型的优缺点是什么?
很多人会问我平时使用哪些AI模型,以下是我的一些经验总结:
Gemini 2.0:文理兼修,理解需求
Gemini 2.0在文理综合方面表现出色,能够很好地理解我的需求,并且易于沟通,是我最常用的AI模型。
Claude 3.7与O3:擅长理科,但易失焦
Claude 3.7 和 O3 在处理理科问题时有一定优势。但它们思考过程冗长,容易出现幻觉,所以实际使用起来并不顺畅。只有当Gemini 2.0无法解决问题时,我才会使用它们进行对比。需要注意的是,我们生活中的大部分问题,包括程序编写,都不是纯粹的逻辑与数学问题,因此 AI 的文科能力也很重要。
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- 绘图:Midjourney
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国内大厂AI模型的局限性?为什么说“做题家模型”不实用?
许多国内大厂推出的AI模型,都有一个共同的特点:在考试中表现优异,但实用性不足。正如前文所说,大部分业务需求并非纯粹的逻辑、编码或数学问题,而是需要理解用户需求的。因此,那些只会“做题”的AI模型无法满足日常个人需求。
AI的未来发展趋势?消费者级AI如何发展?
我认为,未来需要人类揣摩AI意图的场景,将会趋向于专业需求。而消费级AI则会向着人类的使用习惯靠拢。后续的比拼也会集中在用户体验上:哪家AI对使用者要求越低,就越容易成为新的爆点。
如何看待内置提示词的智能体?
目前市面上出现了很多通过内置提示词构建的智能体,但我并不看好它们。因为用户只有偶尔才会需要创建一个独立的新东西,比如PPT、小程序、文档。在实际工作中,大部分需求是在大量的、复杂的上下文中完成的,这才是产生价值、提高生产力的地方。因此,我认为大部分AI模型对于工作而言,只有娱乐价值。
总结
选择AI工具时,不能只看重其在特定领域的表现,更要关注其综合能力和用户体验。对于程序员来说,能够准确理解需求并进行代码补全的IDE是提高效率的关键。而对于普通用户来说,易用性强、能够满足日常需求的AI工具才是更好的选择。
我认为:
正如那句老话,绣花枕头一包糠。一些AI模型看似功能强大,实则华而不实,中看不中用。真正能解决实际问题的,才是好AI。那些只会“之乎者也”的“做题家模型”,最终难逃被时代淘汰的命运!
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我的感悟:
作者分享了自己使用各种AI工具的经验,强调了AI的实用性和用户体验的重要性。他认为,AI不应该只是在特定领域表现出色,而应该具备理解用户需求和解决实际问题的能力。这对于我们选择和使用AI工具具有一定的指导意义,同时也提醒我们,不能盲目追求“高大上”的模型,而应该关注其真正的价值。