NizumaEiji

其他的没用过，glm 不怎么样。
最近试着拿他和 claude code 分析日志数据生成一份测试报告，80%的统计结果都是错误的，错误到了随便找一个指标自己写脚本统计一下发现偏差能超过 10 倍的那种。
这是我在花了 1.5 人日搞出来的东西，而且 ai 编程非常爱一次性搞出一大堆没用的废话让你读，每次看这些东西都跟玩大家来找茬一样，需要在一堆垃圾中找出来到底哪里有问题，然后给它提出来等着它接下来再生成一堆垃圾。

我之前用 trae 卡顿，后来发现是我 m1 cpu 的 mac 不知道为啥自动升级的是 intel cpu 的版本。后面卸载重装后就好不少了

非常蠢，需要一步一步的规划好步骤让他去做，每步完成后 review 再提示让他去改，不知道是 cc 的问题还是 glm 的问题，总之使用体验贼。另外说一句 cc 的 token 消耗实在太多了，我买的便宜的那个计划，随便一个小问题消耗的 token 都要 10w+了，夸张的话几十 wtoken 消耗都算正常。

我听建议大家自己拿点钱出来炒股的，多炒几次有助于改掉别人说啥你就信啥的坏毛病

因为喜欢加滤镜呗，大厂很多不也是打工的牛马，不过人家福利好一点。总觉得大厂出来的就啥都比自己懂是个很奇怪的观点。 闻道有先后术业有专攻是个很正常的现象，况且都是写代码的也未必所有人都用 git 。

生产和消费是循环过程中的两点。不参与生产，没有收入拿啥去消费呢。
乐观一点说新的时代人们会有有新的工作形式，就像当年我们的工作形式从种地迁移到工厂做工又切换到操作电脑。
悲观点，就参考一下赛博朋克。

先干再说，这种小买卖成本不高你先试试水。在旁边再怎么观察也不如自己实践一下的结论来的真实。

四分钟一集和四十分钟一集的区别在哪...