@zwanjobs #76 你自己也说了是生活方式的选择问题，我也说了你自己觉得开车不幸福而已。

另外我也只是说明我觉得你那些点我觉得可以抵消的一种视角。而且我说的很清楚，我去过各种难停车的地方，几乎都很容易就停到车了。真的很难停车的地方，比如既然你知道通州，那你应该知道通州万象汇？那个商场的地下车库常年排队，所以在 500 米外特地准备了一个停车场，而且有很明确的指引。这也是我说的停的最远的情况。

为什么看你整个个帖子说话还算平心静气，看到我的视角就开始暴怒了？我好像说的都是实情啊。

啊，你说的每一条我几乎都能抵消掉，所以这纯粹就是一种认知偏差而已：你觉得没车更幸福。

> 但是居住在一线城市的话一年里程数大概率高不到哪里去
这个显然不适用于绝大多数人，一线城市买车主要是为了通勤，因为一线城市面积更大，工作地点的可控性更低，为了抵消通勤的疲劳，开车对于大部分人来说通常是相对轻松且自由的。

> 为了对抗电池的日历老化，你会不自觉地给自己施加一种心理暗示：既然有车，只要能开，就应该开。
你太极端了。如果对比油车和电车，电车的体验整体上提高了不止一个档次。以前的油车，A 级 B 级车都有啥功能？现在你买 10 万的车也是智能化配置拉满，做为新时代的“大家电”，实际体验，性价比，都远远高于以前的油车。这些前提你一个字不提，只盯着电池老化，日子过得也太不舒心了。

> 然而一线城市上下班开车，简直是最糟糕的驾驶体验，要多痛苦有多痛苦，动一下堵两下
所以你到底是电车还是油车？现在 10 万级的电车都带辅助驾驶了，堵车的时候电车的辅助驾驶功能那才叫一个有用。堵车这种事情不管多大的城市都存在，和什么车无关，也和城市大小毫无关系。

> 买了车以后有一次偶然坐地铁上班，坐在地铁里，不怕各位兄弟笑话，那畅快，爽得我都忍不住
开多了车偶尔座一次地铁我也会觉得很轻松，但是也要考虑坐多远，多久，是不是高峰期。对比不应该是完全错位的。

> 还有最恶心的是停车
我在北京，去过各种商业中心，医院，市中心区域。只要你愿意花钱，停车场真的多的是。而且我实际停过离目的地最远的停车场也没有超过 500 米。我去过那种只有一个选择不得不去的医院，附近也有很多停车场，并不需要死磕非得停在医院门口，或者在医院停车场排队的时候死等。

@my101du #38 哈哈哈哈，身体天赋异禀。

咖啡和茶都会加重牙齿结识。

@fredweili #135

@Livid 一共 4 楼，纯负面情绪输出和对线，是不是可以 ban 一下。

@dismantle #170 我是嘴强王者，你行动力真的惊人，新站做的不错，感觉能做起来。好好搞一下我觉得很值得推广。

@dismantle #170 重发分享贴啊

我看了一下，新站的体验比之前好 100 倍吧。好奇问一下实际体验都是你自己花钱试的吗？

最后我对评分标准有疑问，我觉得稳定性压倒一切，所以我不太懂 yunwu 的企业级别的稳定性为啥反而比不过 97%的个人站。如果一定要有不同的标准，那就按性价比做一个纬度，稳定性做一个纬度，如果你喜欢，也可以加两三个别的维度。这样万一有人像我一样觉得你某个维度的评价太主观，至少可以选一个其他的 TA 觉得更重要或者更客观的维度去比较。

好像是第一次看到在 V2 进行 AMA 的，智谱也确实是整个国产模型中更贴近开发者的，我自己看 reddit ，国外开发者也对 z.ai 的评价很高。

请问：智谱团队对自家最新模型有做过横评吗？在国内一众模型中，你们觉得自己处于什么位置？最好可以用一个或几个图表对比一下：性能、评分、价格，或者你们觉得有意义的对比参数。

@xiangsanliu #2 群众里面有牛人

我去满屏教徒，真吓人。苹果人不是有各种宗教信仰吗？怎么输入法做的这么垃圾，讨论起来就把信仰给丢了？

就是没想过好好做本地化啊，虽然中国是所谓的“最大市场”之一，但是只做了必要的市场准入需求而已，并没有真的针对中国用户做什么本地化的东西。

就那个本地化闹钟也有人洗，来我家洗厕所吧，让你洗个够行不行。

> 1. Claude Code 太费 token ，随便用用额度就烧得飞快，像我这种穷鬼开发实在用不起。

官方 CC 吗？不也是按月订阅，按频次限额吗？我理解和 token 数量无关？
如果不是官方 CC ，现在好多代理商，倍率挺低的，在不大量使用 opus 的前提下，并不烧 token 。

> 2. 纯终端形态不如 IDE 集成方便，在 IDE 里做 review 和 accept 都很方便，还能把 LSP 上下文喂给模型。

各人有各人喜好吧。比如我现在基本只用 lazygit 来实现 git 工作流，这是纯 terminal 的工具。另外 vide coding 的话不是应该让模型自己去 review 么？至少我个人用其他模型去 review 的情况更多一些。
LSP 喂给模型这个有什么说法？省 token 还是对比过同一个 prompt 效果更好？不太理解。

> 3. Copilot 一个月只要 10 刀（当然我是开源项目白嫖的），Claude 、GPT 、Gemini 都能用，而且每次有新模型出来，它基本上很快就能跟上。

首先免费的肯定香啊，免费且足够好用，那就更香了。
不过 10 刀的限额够做什么，我不太确定。当我重度 vibe 的时候，代理商那里 0.6 的倍率一句话也能消耗大几刀的额度。

> 4. 跟 GitHub 集成的非常好，在 issue 里 @copilot 就能自动开 PR 处理，而且这种只消耗一次 Premium 额度，我现在开源项目很多小改动都直接让它搞定，比如： https://github.com/GopeedLab/gopeed/pull/1183 https://github.com/GopeedLab/gopeed/pull/1187

跟 Github 的集成这个肯定是大优点，原生的就是好。这里同理可以用到 CC 上，官方支持的模型+工具，肯定比三方的好。

另：CC 的好是好在它确实能实现 prompt 要求它做到的事情，对比 token 消耗和白嫖的工具，这和吹不吹 CC 没关系吧？另外 CC 和自家模型的匹配度也很好，工具调用、MCP 、plugins 、skills 等等特性支持也非常不错，作为一个本身不收费的工具，它确实挺好的，没有任何毛病。你说太费 token ，它也能接入 glm 、kimi 、Qwen 、moonshot ，烧不烧 token 的它也可以很便宜啊。最后还有一点是 CC 有很多三方配套插件，这个生态目前基本是独家的，gemini 和 codex 都没有的待遇。
那么综上请问，CC 它哪里不好呢？

> ai 写的函数、方法等不会存在低级的逻辑 bug 。

千万别盲信，codex-5.1 ，opus-4.5 写的代码也一堆 bug 。

两种可能：
1. AI 也好，你自己也好，提供的开发文档/执行计划里可能本身就存在 bug ，但是 AI 不太会在执行的时候进行纠正；
2. AI 就是会写出有 BUG 的代码，因为上下文依然是当前大模型的痛点。甚至我实测无需考虑上下文的独立模块的开发中，也会写出非常明显有 BUG 的代码；

多次亲身体验，千万别冒风险，如果是重度 AI Coding ，一定要多用几个模型进行 review ，并且自己再 review ，并且再用 test case 和人工测试进行验证。

CLI 是一坨，但是你用反重力的话就还挺好。

我从刚开始无知的在高速上使用，到超过 1 年多完全不再使用，到现在基本只在低速车流使用。我感觉这可能才是辅助驾驶最正确也相对最安全的使用场景。

2025 年了，IoC 在实际工程代码里面主要是解决什么问题？你的库又是为了解决 IoC 的什么问题？

只有我觉得哥们工资好高吗，半年一年工资预算就能考虑 Yu7 和蔚来了。。。

饿了么也挂了一段时间，这几天才恢复，JD 应该也是同样的问题，忍一忍就过去了。