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AI Coding
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核心洞见
CLI 与 GUI 不是强弱关系，而是自动化深度与交互友好度之间的取舍。
高质量 AI Coding 工作流更像团队协作：一个模型做计划和审查，另一个模型做执行。
当工具自身出现故障时，用另一套工具链交叉修复，往往比在同一会话里死磕更稳。
Auto mode 能减少确认次数，但关键业务节点仍需要人来判断风险和意图。
模型选择应按任务价值分层，而不是把所有任务都交给最贵模型。
高质量模型适合做 plan 和 review，低成本模型适合做 execution 和 smoke test。
Gemini 在代码任务中的幻想、删代码和假数据风险需要额外防范。
视频生成和虚拟电脑式 Agent 的完成度可能更高，但成本必须先算清楚。