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11款AI寫網頁實測:200倍差價下的開發選擇 Choosing an AI model: one prompt, 11 models, different results
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蝦生實驗室 di 蝦生實驗室
Note sull'episodio
📝 本集重點:• 點數恐慌確實是核心痛點。這也是為什麼 Netlify 預設把 GPT 5.6 Sol 限制在低耗能模式,只花 141 點,效果卻贏過中階的 Sonnet。但有些思考是省不掉的,如果是需要串接 Netlify Database 來儲存多個用戶...• 這絕對是致命傷!前端開發很多時候需要「看圖說話」,我們很難用文字去形容一個按鈕的陰影或邊框該怎麼改,通常都是直接丟一張截圖跟 AI 說「把這裡弄得跟這張圖一樣」。如果模型沒有視覺多模態能力,那它就像是個瞎子在摸象,只能盲猜你說的「現代感、溫...• 這我不同意。現在開發都是迭代式的,用 DeepSeek 就算第一次產出有瑕疵,比如圖片沒對齊,我再下兩三次 prompt 叫它修正,每次也才多耗 2 點,加起來總花費不到 10 點。這跟 Opus 一上來二話不說就燒掉 500 點相比,靈活...• 那倒不一定。Kimi K3 的強項在於長文本理解和長程的特務型開發任務,也就是那種需要分析幾萬行代碼庫、在十幾個檔案之間進行協同重構的複雜專案。讓它來做單頁面的靜態網頁設計,簡直是用斬馬刀去切菜,大材小用了。相反地,像 GLM 5.2 平均...
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