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Gemini 虽好，但真的没必要着急放弃 ChatGPT

Gemini 在某些高阶场景下确实很强，尤其是在精巧提示词和结构化任务中，深受高级用户喜爱。但这并不意味着普通用户需要立刻放弃 ChatGPT。对大多数人来说，真正重要的是一个工具能否稳定、高效地完成日常事务，而不是在极限能力上领先多少。哪怕都是大语言模型，不同平台在用法、工作流和迁移成本上的差异都真实存在。普通用户也正在从盲目追随“高手推荐”，转向基于自身日常体验做选择。Gemini 的 nano banana 在设计领域是神器，但在高频文字与日常表达上，ChatGPT 依然是更顺手、更稳妥的选择。多模型并行，而非仓促站队，才是当下更理性的使用方式。

Gemini , ChatGPT , 大语言模型 , AI工具选择 , 普通用户体验 , 高级用户 , 泛化能力 , Prompt工程 , 工作流 , 工具迁移成本

01-06

我每天用 ChatGPT 做的 5 件小事

很多人把 ChatGPT 想成“效率工具”或“生产力神器”，但对我来说，它真正有用的地方，反而是在一些很小、很日常的事情上：帮我判断新闻靠不靠谱，写完那些不得不写却没什么意义的文字，看看每天吃得健不健康，甚至在一天结束时帮我把零碎的生活整理一下。不是改变人生，而是托住日常。这篇文章记录了我每天用 ChatGPT 做的 5 件小事，一个普通人的使用方式。

ChatGPT , AI 日常使用 , 普通人视角 , 信息焦虑 , 新闻解读 , meme 文化 , 写作辅助 , 亲子教育 , 自由职业 , 饮食健康

01-03

如何使用 Google 的 AI 编程工具 AntiGravity：独立开发者的新时代武器

在 2025 年生成式 AI 全面进入生产力工具的背景下，Google 推出了新一代 AI 编程工具 AntiGravity。如果说 Gemini 3 是底层大模型能力的集大成者，那么 AntiGravity 则是其在开发者领域的「超级应用层」——一个真正能读懂整个项目、自动创建文件、执行命令、运行与调试程序，并通过对话持续完善应用的 AI 工程师。文章系统性地介绍了 AntiGravity 的定位、核心能力与实际工作方式：它融合了自然语言对话、IDE 编辑、文件系统理解、命令行执行和多模型协作（Gemini 3 Pro / Flash / Codex），使得不会写代码的人也能做出应用，而有经验的开发者效率可提升 10–50 倍。通过一个 2 分钟创建 ToDo App 的实战示例，作者展示了 AntiGravity 如何从一句需求出发，自动生成完整项目结构、SwiftUI 界面、数据模型、逻辑连接，并在报错时自行调试修复。与 ChatGPT 或 GitHub Copilot 相比，AntiGravity 的本质差异在于：它不仅“给建议”，而是真正“把活干完”。文章最后指出，AntiGravity 代表的是一种全新的软件生产模式：人类负责定义需求与判断方向，AI 负责实现、测试、修复与迭代。对于独立开发者、产品经理、设计师和内容创作者而言，学习 AntiGravity，等同于学习未来两年的主流开发方式。

AntiGravity , Gemini 3 , AI 编程 , 生成式 AI , 软件开发 , 独立开发者 , iOS 开发 , SwiftUI , 无代码开发 , AI IDE

01-03

一个人如何在两小时内做出三个 iOS APP？｜AntiGravity + Gemini 3 实战完整记录

这篇文章通过一次完整、真实录屏的实战，展示了 AI 时代 iOS 开发方式的根本性变化。作者使用 AntiGravity + Gemini 3 + ChatGPT，从空白目录出发，在约一小时内连续完成了三个可运行、可使用的 iOS 应用，且全程未手写一行 Swift 代码。三个示例应用分别是： • ToDo APP：由 AI 自动生成项目结构、数据模型、UI 与本地持久化，开发过程完全基于自然语言需求描述。 • 记账 APP：在基础记账功能之上，引入 AI 语音与图片识别，实现“开口即记账”“图片即入账”的低负担交互体验。 • 日记 APP：结合多图与文字输入，由 AI 自动生成具有日式手帐风格的成品图片，可直接用于社交分享。文章强调，AI 已不再只是“帮你写代码”的工具，而是正在重构整个软件开发流程：开发者的核心角色从“代码执行者”转变为产品设计者、需求描述者与 AI 的指挥者。面对报错与调试，开发者只需将问题交给 AI 处理，而无需深入底层细节。最终，文章给出一个清晰结论：未来的独立开发者，未必是全栈工程师，但一定是会与 AI 高效协作的人。

AI 编程 , iOS 开发 , AntiGravity , Gemini 3 , ChatGPT , 无代码开发 , 独立开发者 , 语音记账 , 图片识别 , AI 产品开发

01-03

一行代码不写，用 AI 和对话完成一个完整网站：《图书天堂》实战记录

这篇文章记录了一次极具象征意义的实验：在 2025 年，作者使用 Gemini 3 + AntiGravity，完全不写一行代码，仅通过对话，从一张手绘草图出发，在约 1.5 小时内完成了一个功能完整、可真实使用的网站——《图书天堂》。整个过程覆盖了传统软件开发中几乎所有核心环节：前端页面生成与美化、后端与 API、后台管理系统、登录与权限、可视化编辑器、文件上传、排行榜、分类系统，以及从 JSON 原型数据迁移到 SQLite 数据库。所有功能的实现，作者只做了一件事：清晰描述需求，确认 AI 的执行结果。在此基础上，作者还引入了“AI 原生功能”： • 智能填充书籍信息（输入书名即可自动抓取并补全资料） • 智能荐书系统（用户对话式获取推荐）实验最终证明：一个完整网站，从构想到上线，已经可以只依赖“对话式开发”。文章最后提出一个核心判断：开发者角色正在发生根本变化。未来真正重要的能力，不再是记忆语法和框架，而是将需求表达清楚、与 AI 高效协作的能力。这不是未来趋势，而是已经发生的现实。

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01-03

不背提示词，也能用好 ChatGPT。一个万能提问模板

很多人以为用好 ChatGPT 的关键在于背诵“高级提示词”，但真正决定效果的，是能否把需求自然、清楚地表达出来。这篇文章提供了一个新手即可复制使用的万能提问模板，帮助你在任何场景下快速把任务、目标和限制说清楚。同时结合不同大模型（如 ChatGPT 与 Gemini 3）的实际使用差异，说明为什么“自然沟通 + 反馈迭代”才是长期可靠的使用方式，而不是依赖现成的 Prompt 模板。

ChatGPT , ChatGPT入门 , 提示词 , Prompt工程 , AI提问技巧 , AI使用方法 , 普通人用AI , 大模型 , Gemini , AI思维

社区动态

行业快讯

Meta 提供大量核电为人工智能数据中心提供动力

2026-01-09 17:12:00

Meta 已与 TerraPower、Oklo 和 Vistra 达成核能协议，为俄亥俄州即将建成的 Prometheus AI 数据中心提供电力，相当于为约 500 万个家庭提供电力。这些协议到 2035 年支持高达 6.6 吉瓦的清洁能源，并确保为 Meta 的运营提供可靠的电力供应，同时加强美国核供应链。

数学家利用人工智能发现流体方程中隐藏的问题广达杂志

2026-01-09 15:49:37

数学家们长期以来一直在研究纳维-斯托克斯方程，该方程描述了各种情况下的流体行为，但怀疑这些方程可能包含隐藏的故障，导致不切实际的预测。尽管付出了巨大的努力，但没有人发现方程失败的情况。最近，一个团队开发了机器学习技术来识别更简单的流体方程中潜在的不稳定奇点，这标志着首次在多维流体中发现不稳定奇点。尽管他们还没有发现价值数百万美元的奇点，并且需要严格的证据来证明他们的发现，但这一突破带来了在复杂场景中发现此类现象的希望。

受到 RPG 粉丝的强烈反对后，《神界制造者》修改了 AI 立场

2026-01-09 15:34:00

Larian Studios 首席执行官 Swen Vincke 阐明了 Larian 使用生成式 AI (gen-AI) 开发即将推出的游戏《神界》的方法。在之前的强烈反对之后，Vincke 在 Reddit 上的 AMA 中表示，gen-AI 不会用于概念艺术创作，但可能会生成专门根据工作室专有数据训练的资产，确保不会未经授权使用他人的作品。该工作室旨在通过人工智能提高开发速度和质量，同时严格控制资产来源和同意。Larian 的机器学习主管 Gabriel Bosque 指出，ML 目前仅用于使用 Larian 专门的训练数据来改进电影和动画流程中的性能。由于质量不够，文本生成等其他 gen-AI 用途被排除。

加州初创公司 Sparq 计划为您的汽车提供前所未有的人工智能集成，让您省去麻烦

2026-01-09 15:31:00

Sparq 是一家总部位于加州的初创公司，旨在将人工智能集成到汽车中，通过将技术术语翻译成简单的英语，让车主更容易理解诊断和维护。目标是让汽车能够以简单的方式直接向用户传达问题和解决方案，从而减少车主的挫败感和成本。由于技术限制，Sparq 的技术目前仅适用于 1996 年之后、2008-2009 年之前生产的配备内燃机的美国车辆。最终，Sparq 计划根据驾驶员行为预测机械问题。

“谈论人工智能的废话毫无意义。”这简直就是愚蠢的”：Linus Torvalds 在 Linux 内核文档中对 AI 争论发表了自己的看法

2026-01-09 15:20:01

Linux 创建者 Linus Torvalds 否认需要在内核代码中提供有关 AI 工具使用的特殊文档，认为这是“毫无意义的姿态”。Oracle 工程师 Lorenzo Stoakes 挑战了这一立场，指出他所说的“LLM slop”有所增加，并强调区分人工智能生成的补丁和人类创建的补丁对于管理期望和防止滥用的重要性。这场争论反映了关于如何在软件开发环境中处理人工智能贡献的更广泛的分歧。