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ChatGPT 怎么用？新手 10 分钟上手指南

本文是《ChatGPT 怎么用？新手 10 分钟上手指南》，面向普通大众、办公白领和学生，帮助用户快速了解并上手使用 ChatGPT。文章首先介绍了 ChatGPT 是什么、能做什么，以及其强大的写作、翻译、查询、学习辅导和办公辅助能力。接着详细说明了注册流程和使用界面，引导用户通过网页版或 App 进入聊天界面开始提问。文中列举了多个实用场景，如写邮件、润色文章、翻译文本、解释知识点、生成PPT大纲等，展示 ChatGPT 如何提升效率。还重点讲解了提问技巧，包括如何明确问题、设置语气格式、分步骤沟通等，以获得更准确的回应。最后，文章对 ChatGPT 免费版、Plus 版、Pro 版、团队版和企业版进行了最新对比，明确不同版本的功能权限、价格和适用人群，提醒用户注意隐私和内容准确性，建议新手从免费版起步，按需升级。整体内容结构清晰、语言通俗，适合新手快速掌握 ChatGPT 的使用方法与最佳实践。

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01-14

ChatGPT 能不能写论文？边界在哪里

ChatGPT 的出现让许多学生好奇：这款强大的 AI 工具究竟能否替代他们撰写学术论文？事实上，ChatGPT 确实可以在学术写作中提供帮助，但它并非万能。学生需要了解其可行的用途与明显的局限，并遵守学术规范，以避免陷入抄袭或学术不端的风险。本篇文章将围绕 ChatGPT 在论文写作中的作用、限制、机构与期刊的相关规定，以及如何正确地使用 ChatGPT 辅助写作等方面展开讨论。

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01-07

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。

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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。

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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。

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社区动态

行业快讯

美光斥资 18 亿美元收购台湾晶圆厂以提高 DRAM 产量

2026-01-19 13:47:00

美光科技将以 18 亿美元收购力晶半导体制造公司位于台湾的芯片制造厂，以增加 DRAM 内存产量。该交易将于 2026 年下半年完成，美光将逐步提高所收购工厂的 DRAM 产量。

消息人士称，阿里巴巴支持的初创公司Moonshot AI在其竞争对手在香港首次公开募股后，估值上涨了5亿美元

2026-01-19 13:36:02

阿里巴巴支持的人工智能初创公司 Moonshot AI 在新一轮融资中估值达到 48 亿美元，高于之前的 43 亿美元估值。随着知普和 MiniMax 等中国人工智能公司在香港上市后股价飙升，广受欢迎的 Kimi 聊天机器人背后的公司引起了越来越多的兴趣。由于需求旺盛，Moonshot 预计将很快完成本轮融资，并且由于对中国人工智能 IPO 候选人的兴趣日益浓厚，后续几轮融资的估值可能会更高。

Andreessen Horowitz 斥资 30 亿美元对抗人工智能泡沫

2026-01-19 12:10:31

一家帮助开发人员编码和调试的人工智能初创公司的估值几乎与联合航空公司的估值相当。一家成立两个月的人工智能硬件公司获得了 4.75 亿美元的种子资金，并计划很快进行进一步投资。另一个用于评估人工智能模型的平台在其学术起源剥离后一年内估值近 20 亿美元。人们对人工智能的热情延伸到了开发者工具、基准测试服务和后端系统，吸引了大量的技术投资。自 2024 年以来，Andreessen Horowitz (a16z) 领导了一支数十亿美元的基金，致力于人工智能基础设施。a16z 广泛定义了硬件之外的基础设施，包括面向技术买家的软件，例如编码应用程序、基础模型和网络安全。最近的成功包括 Stripe、Salesforce 等科技巨头以及 a16z 资助的人工智能相关初创公司 Meta Platforms 的重大收购。联合创始人本·霍洛维茨承认早期的成功，但警告不要因潜在的市场波动而做出过早的判断。

我从人工智能编码代理的疲惫中学到的 10 件事

2026-01-19 12:00:45

根据您的总结，以下是有关 Claude Code 等 AI 编码工具的十大要点：1. **人类专业知识至关重要**：虽然这些工具可以快速创建基本软件，但它们仍然需要人类监督来进行复杂的决策和调试。2. **提高生产力，但不会消除工作**：这些工具可能会提高生产力，而不是完全取代工作。人类可能会扮演更多的监督角色。3. **对快速变化的恐惧**：人工智能开发软件的速度令一些人感到担忧，他们担心对传统开发方法和时间表的影响。4. **潜在的过载**：当个人同时处理多个项目时，使用这些强大的工具可能会导致信息过载和倦怠。5. **道德考虑**：随着人工智能生成的内容变得越来越普遍，将需要类似于工业革命期间工会提供的道德准则和保护。6. **质量差异很大**：虽然有些人工智能创作可能非常出色，但其他创作可能存在缺陷或低于标准，从而给质量控制带来挑战。7. **社会影响**：这些工具的采用可能会导致拥抱它们的人和抵制或无法有效使用它们的人之间的社会分歧。8. **需要渐进学习**：与任何强大的工具一样，掌握人工智能编码代理需要时间、耐心和持续学习。9. **放大而不是替代**：这些工具增强了人类的能力，而不是完全取代它们，使设计人员能够专注于更高级别的创意任务，而机器处理实现细节。10. **长期集成不确定**：虽然这些工具目前很有价值，但它们的长期影响仍然不确定，并且将取决于人类如何适应有效地使用它们。这些要点强调了将人工智能编码工具集成到软件开发工作流程中的潜在好处和挑战。

Ed Zitron 谈大型科技、反弹、繁荣与萧条：“人工智能告诉我们，人们很高兴取代人类”

2026-01-19 11:12:00

随着人们对人工智能技术的潜在怀疑不断增长，人工智能 (AI) 行业的著名批评者 Ed Zitron 已成为人们关注的人物。他的科技通讯“Where's Your Ed At”和播客“Better Offline”在那些对当前人工智能趋势持批评态度的人中获得了巨大的关注。Zitron 认为，尽管生成式人工智能越来越受欢迎且投资不断增长，但它缺乏现实世界的功效和可持续的经济基础。他对大型语言模型（LLM）的智能提出质疑，指出它们在实际任务和财务可行性方面的局限性。尽管 Zitron 的观点越来越受到科里·多克托罗 (Cory Doctorow) 和加里·马库斯 (Gary Marcus) 等人的支持，但他的逆向立场使他成为反对人工智能炒作的有争议但有影响力的声音。我