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课设作品集与展示

随笔记录

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  • 核心定位：反思 AI 辅助开发对个人技术成长、学习路径及技术门槛的影响。
  • 重点成果：总结了 Zcode (智谱 5.2) 等顶尖大模型在 Agent 构建、代码编写及前端能力上的实战观察，分析了 Token 消耗与推理速度的权衡。
  • 关键看点：探讨了“AI 降低门槛”时代下，保持持续学习动力与方法的重要性。

正文整理

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原始标题：小啾啾

AI 放大个人的能力，但同时也降低了技术门槛，但 AI 的门槛也并非非常小，新的思想和控制方法可以让 AI 的能力继续扩展。

但永远不变的优秀技能：是持续学习的动力，以及保持学习力的手段，还有积极的尝试。

这里针对 Zcode Token 不足的问题，由于 Zcode 官方刚推出 5.2 模型，对新用户的优惠持续增大，所以每天有 300 万 Token 的额度，并且可以用更换账号的方式去持续获得 Token。但 Zcode 有一个明显的问题，就是产出的代码速度或者说项目的进展速度是相对来说比较慢的，模型推理速度不够快。

但无可厚非，Zcode 中的智谱 5.2 模型已经位于世界顶尖大模型水平，在 Agent、代码书写以及前端能力上表现非常好。

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