入门起步
从提示词与工具基础开始。
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。
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。
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。
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。
为什么你用 ChatGPT 没效果？ 90% 的人第一步就问错了
很多人用 ChatGPT 感觉“没效果”，并不是 AI 不行，而是第一步就问错了问题。这篇文章从普通用户的真实使用场景出发，解释为什么“问题质量决定输出质量”，并拆解常见的无效提问方式。文章强调：与其迷信精妙的提示词模板，不如先用自然语言把需求说清楚，再通过反馈一步步细化目标。真正掌握 ChatGPT 的关键，不是背 Prompt，而是学会协作式提问。
