昨天，kimi k3 出来了，效果众所周知的好。随着国模一点点的提升，vibe coding 的门槛也是一降再降，作为一个合格的电教，现在是尝试这件事的好时机。
模型选择
这是个有意思的话题。很多人觉得必须上 Claude、GPT 之类的顶级模型——实则不然。大多数人国产模型完全足够。
这是我最近 30 天的使用数据，可以说是比较多了。但其中光 GLM 5.2 的消耗 tokens 就有 0.7B+ ，更别提还有 ds v4 系列了，国产模型再前端方面真的很不错，比 GPT 5.5 好很多，但是比 Opus 还是稍差——但抵不过价格便宜。
所以，如果你是新手，我只推荐使用多个较为强悍的国模而非一步到位上国外顶级模型。
国外顶级模型推荐：不说了 后端 GPT，前端 Claude ，便宜和奇妙用途Grok ，流口水 Gemini 。
国内模型：
| 模型名称 | GLM 5.2 | DeepSeek-v4 系列 | Kimi K3 |
|---|
| 强项 | 国内编程顶尖选手，前后端通吃 | 道德底线低，基本上不用 pua 就能干你想干的事情（逆向/破解等），价格在涨价之前比较便宜，Flash 基本够用，Pro 表现也不错，就是价格稍高 | 前端能力强的没边了 |
| 缺点 | 官网订阅抢不到，API 定价比较高——这点后面会说，较国外主流模型仍有差距 | 相较于其他国模智商方面还是有待加强，而且涨价后性价比方面也不确定会不会降低——不过 Pro 1t 的大小后训练效果应该不错 | 后端能力比较差，价格非常哇塞（贬义） |
订阅（coding plan）选择
选好了模型，订阅怎么选？这是个好问题。我的回答是：没有最好的，只有最适合的。
如果你像我刚刚说的选择了国产模型，那么恭喜你，接下来你将面对的是多如牛毛的订阅方案，先说各家官方最有性价比、适合大部分人的订阅。
| 订阅名称 | GLM Pro | DeepSeek-v4 系列 | Kimi Allegretto |
|---|
| 价格 | 149/月 | 无 coding plan。API 的 Pro模型价格为 3/6 （缓存未命中） | 199/月 |
| 优点 | 还算量比较大，模型能力强 | 按量收费，没有恶心的 5h/周限，而且没及时用完也不心疼 | 模型能力强，C 端产品不错 |
| 缺点 | 官网订阅抢不到——这几天最近好点了，峰谷价很恶心，经常 429 | 直接用官方不如三方便宜 | 量有点小 |
补一下，别的社区有测评说 kimi code/work 调教很差，需要注意
至于为什么没有 minimax——我本人没用过，而且据说模型能力一般。
我的购买建议很简单——只做前端的简单项目就买 Kimi，绝对够用，而且你的使用体验会非常愉悦，如果是有较复杂逻辑的项目就买 GLM 的 Pro，慢是慢点，但是抵不过人家在 coding 方面真的非常全能。
只不过，国内模型有一点非常好：开源。这也使得许多三方公司也在做 coding plan。我只推荐讯飞家的 coding plan 和 opencode go。这俩的顶级国模不流口水（opencode 好像是量化版本？不过我用下来还好，其他国内套餐有可能会路由到别的模型），使用起来还是比较舒服的。
如果你一定要国外 sota，那对于囊中羞涩的我们我只推荐GPT Plus。直充都只要20USD 的价格你却可以享受到真正的“sota”，还不给你整 A\封号那一套，虽然额度有那么点点不够用，但是天天重置谁看谁不迷糊。
我目前用的就是 GPT Pro 5x+GLM Pro+Kimi Moderato（昨天尝鲜 k3 的，之前买了 GLM 就没买它了）至于为什么买了这么多呢，这就又不得不引出下一个话题了
多模型协作
众所周知，不同的模型在不同任务上表现不同——就像人一样，你不能指望每一个人擅长的点和缺点都一致，我们就可以利用这点来取长补短。GPT 的后端捉虫能力毋庸置疑，可是即便到了 5.6，前端能力也只能算刚刚追上大部队。举个例子，很久之前的我用的一直是 Opus前端/文案/方案+GPT后端/开发 的，直到 GLM 5.1 出世，我才把 GLM 替换掉了 Opus，可以说，GLM 真的是用 60% 的价格做到了 80% 的 Opus 能力。只不过现在这个任务可能就得交给 Kimi 了。
就像上面我自己的例子一样，要善于运用多个模型，你可以参考我上面给出的各家优缺点比较来组建你自己的工作流，做到性能、价格、成功的三者平衡，K3 毕竟只发布一天，我不敢对他的能力打包票，但 GLM 5.2 我可以很负责任的说：就是 Opus 水平。
开始写代码！
聊了这么多，终于可以安安静静的开始写代码了。
工具选择和使用
| 名称 | 智谱 Zcode | Claude Code | Codex（桌面版现已合并为 ChatGPT 桌面版，IDE 插件，CLI 依旧是 Codex） | Kimi Code |
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| 优点 | 比其他工具可以多送你 50% 的 tokens | 比较成熟，生态好，而且很多国模（特别点名 GLM）对着 CC 的 Opus 蒸，接进去效果非常好 | 接入 GPT 夯爆了，许多工具让 GPT 用的如鱼得水 | 适合中国宝宝体质，工具比较多 |
| 缺点 | 经常工具调用错误 | 比较费 token，这里特别注意：Opencode go的GLM不能直接接入 | 接入别的模型流口水 | 体验时间太短，没找到缺点 |
上手写！
1.先让 AI 给你出完整的计划，你确认之后再放行会少很多沟通成本
2.不要试图使用AI 写任何你认知之外的后端代码，你永远不知道 AI 会出什么岔子，关键的函数/逻辑一定要检查。同时，你一定要明白一般工具的使用，比如 git等，不要像有些开发者一样不明不白的全传上去了
总之，就是不要让 AI 干你认知以外的事情，否则出了乱子没人能救得了。
3.不要装太多 skill，很多时候过多的 skill 不仅会对你的代码造成危害（污染了 AI 上下文，也增长了整个上下文窗口，导致经常触发压缩），也会对你的钱包造成严重危害
4.永远别给 AI 完整的权限，我就被删过一个 Github 仓库
5.别给 AI ssh 权限，原因同上
6.Agent.md 里面不要有过多约束，原因同第三点，建议只写：
你擅长什么技术栈、你偏向于什么风格的回答、你的硬性约束、你的代码风格偏好、他曾经犯过的错误
7.学会给ai喂文档，AI的语料库不是万能的，也有没覆盖到的地方
8.学会自行修改简单错误，别浪费钱，什么卡片圆角不统一、颜色你不喜欢、模型在输出文件的时候少打了个括号这种问题自行修复
恭喜你，所有操作完成了，欢迎享受属于你的赛博黑奴
焚诀：虽然上面讲了不要用付费中转站，但请注意我的重点在 “付费”。免费的偷点数据也就认了，你可以去技术社区（为避免引流嫌疑，不点名）找到公益站，那里面大多数公益站是真公益性质，去试试吧，也不会损失啥，只不过用公益站的时候一定要紧盯模型输出、动作，并严格控制相关权限
