14:15AI产品黄叔@PMbackttfuture针对Codex写作内容AI味重的问题,作者提出使用Skill功能在不同阶段指定不同模型(如GPT5.5与DeepSeek交互配合)来优化输出。通过将内容整理后交付给DeepSeek写作,再由Codex审查,显著改善了逐字稿质量。该方法在保持Codex性价比、推理和Agentic能力的同时,解决了其理工直男式的写作风格问题。AI产品CodexGPT5.5DeepSeek写作优化Skill推荐理由:做内容创作的开发者终于不用在AI味和性价比之间二选一了——用Skill混合模型就能让Codex写出更自然的文本,建议试试这个组合策略。原文
00:44宝玉@dotey用户 @ysober 在 X 上分享实测结果:使用 Claude 配合 Qwen3.7-Max 模型,总花费不到 10 元人民币,效果优于 GPT5.5,略低于 Opus4.8。该测试展示了低成本下通过模型组合获得高性能的可行性,对预算有限的开发者和团队有参考价值。Qwen3.7-Max 作为阿里通义千问的最新模型,在性价比上表现突出。AI模型Qwen3.7-MaxClaudeGPT5.5Opus4.8模型对比推荐理由:不到 10 元就能跑出接近 Opus4.8 的效果,做 AI 应用开发的团队值得关注这个低成本高性价比的模型组合方案。原文
22:54Viking@vikingmuteDeepSWE 对 Opus 4.8 的评分显示,该模型在性能上优于 Opus 4.7,且成本更低、效率更高,但相比 GPT5.5 仍有明显差距。作者表示尚未深度使用 4.8,仍在使用更便宜的 4.6 版本,并指出对基准测试已逐渐祛魅,更看重推特上的真实用户评价。目前普遍认为 GPT5.5 仍是大多数用户的最强模型。AI模型Opus 4.8GPT5.5模型评测成本效率基准测试4 个信源在谈推荐理由:如果你在纠结是否升级到 Opus 4.8,这篇推文帮你省了试错成本——作者用真实体验告诉你,4.8 性价比提升但远不及 GPT5.5,做模型选型的开发者建议看看推文下的真实讨论。原文
18:16Viking@vikingmute一位开发者分享了针对几千行大 PR 的 Code Review 最佳实践,使用 Codex GPT5.5、Composer 2.5 和 Deepseek V4 Pro 等多个模型共同审查,每个模型生成按优先级排序的 Bug 报告。然后让大模型汇总共性高优先级问题,人工确认后由 Claude 作为 fix agent 修复,再由 GPT5.5 作为 review agent 验证修复并留下批改意见,循环直至确认。最后全量跑 E2E 测试确保无回归。该方法发现了不少真实问题,未来将做成 skill 分享。技巧Code Review多模型协作GPT5.5ClaudeDeepseek V4 Pro1 个信源在谈推荐理由:做大型代码审查的团队可以借鉴这种多模型协作+人工确认的流程,能有效发现隐藏问题,建议尝试类似方案提升 Code Review 效率。原文