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我是如何使用AI在不同场景N倍提效的
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我是如何使用AI在不同场景N倍提效的
用户8034
用户8034
2025年11月13日修改
大家好,我是钱塘江鲤,感谢七天邀请,今天我想从技术实践的角度,聊聊我这半年来的真实工作状态,我是如何使用AI的以及我用AI赚到了哪些钱。
如果只觉得AI就是个聊天助手,问问题那就真的暴殄天物了,当你真把它当成生产力工具后,你会发现世界完全不一样,我觉得现在一天能干完过去一周的活,一个人能搞定过去一个团队的事,这可能有些夸张,但是是我最真实的感受。
下面是我主要使用AI的几个场景
一 AI编程场景
编程是我使用AI最核心的场景,我的主力工具只有三个:Claude Code、Codex、Augment Code。
Claude Code:全栈程序员
我给Claude Code的定位是从0-1的开拓型员工,我只管提出需求,它负责从0到1填平所有技术细节。
大概是五六月份左右,在cc没有发布subagent而且还没有spec概念的时候,我写了一个autoCC的自动化框架,实现了类似subagent和spec工作流的核心流程,每天我的工作就是写需求文档和todo list,它会自动写代码、编译、测试、运行,当时的cc还是不限流不限速的,基本上替我饱和式地搞定绝大部分基础功能的开发。
另外还有一个点,不要把Claude Code只当成编程工具。它更是一个通用的Agent框架,通过Claude Code 的 SDK调用,你可以将它的超强执行力嵌入任何工作流,其易用和可控性远超Coze、n8n等平台。
cc基本就是我的首席技术官,沟通成本为零,执行力100%。
Codex
当然,Claude Code也不是万能的。当遇到它反复无法修复的后端逻辑Bug时,Codex就登场了。我通常会将cc三轮解决不了的问题抛给Codex。它会花个把小时进行慢思考,然后给出一份直击要点的完整解决方案,尤其是gpt5-codex-high。它的定位是找Bug和定位问题在我眼里是当之无愧的No.1。
我的体感是,Claude Code快,擅长前端和0到1;Codex慢,精于后端和复杂Bug定位。 两者结合,解决了项目中99%的问题。快慢搭配,干活不累。
ChatGPT Pro:极致细节和疑难杂症解决
剩下1% cc 和 Codex 都解决不了的问题怎么办?直接交给GPT5 Pro。
比如我在做Reddit Agent时,要模拟人类自然滑动,细节非常多。通过ChatGPT Pro,半天左右就把这个流程细节和边界情况考虑的非常清楚并且完美实现。
虽然Claude和Codex也能做,但是边界情况错误百出,GPT5 Pro对细节和边界的考虑更全面,三四个提示词就能搞定,而且一个复杂问题它可能要思考半小时,对细节的周密考虑远超其他模型。
强烈推荐在强推理环节、方案设计环节用GPT5 Pro。
Augment Code
除了cc 和 Codex ,我常用的编程工具还有Augment
对于基于大型开源项目的二次开发,Augment Code是我的首选,它上下文处理和长任务和复杂项目的稳定性更高。
比如我要基于某个开源项目修改,直接github地址扔给他需求文档扔给他,交给他去验证和修改,它就会clone下来后按照文档运行测试然后新增功能,过一会回来验收就好了,在这方面横向比对过cc 和 Codex,它是最稳定的。
CodeRabbit
AI编程时代,AI一天能给你写一两万行代码,所以Review机制非常关键。
我用的是CodeRabbit。它的Review机制基本上覆盖了所有场景。你的同事写完代码合并时,只要发PR,你就能看到修改和建议。