5.1.8 哪家 AI 最懂我——模型选择与应用

一句话破题

不同的 AI 模型有不同的特长，选对工具比用力更重要。

主流 AI 工具对比

工具	特长	适用场景	注意事项
Claude	长文本理解、代码质量	复杂需求分析、代码审查	上下文窗口大
GPT-4	通用能力均衡	日常开发任务	广泛的知识面
Cursor	IDE 集成、代码补全	实时编码辅助	需要订阅
GitHub Copilot	代码补全	写代码时的实时建议	VS Code 集成好

场景化选择指南

场景 1：理解复杂需求

推荐：Claude / GPT-4

场景：拿到一份 10 页的产品需求文档，需要提取关键信息

做法：
1. 把文档喂给 AI
2. 让它总结核心功能点
3. 让它识别技术风险
4. 让它生成开发任务列表

场景 2：实时写代码

推荐：Cursor / GitHub Copilot

场景：边写代码边需要 AI 提供建议

做法：
1. 写注释描述意图
2. AI 自动补全代码
3. Tab 接受或修改

场景 3：调试和修复

推荐：任意对话式 AI

场景：遇到报错，需要理解原因和解决方案

做法：
1. 复制完整报错信息
2. 附上相关代码片段
3. 让 AI 解释并提供解决方案

场景 4：代码审查

推荐：Claude

场景：写完一个功能，想让 AI 帮忙检查问题

做法：
1. 提供完整代码
2. 说明预期功能
3. 让 AI 从安全、性能、可读性等角度审查

模型版本选择

任务复杂度	推荐模型	原因
简单问题	GPT-3.5 / Claude Instant	快速、便宜
中等复杂	GPT-4 / Claude 3 Sonnet	平衡成本和质量
高度复杂	GPT-4 Turbo / Claude 3 Opus	最强能力

实用建议

1. 建立个人工作流

我的日常开发工作流：
- 写代码：Cursor（Tab 补全）
- 复杂问题：Claude（对话分析）
- 快速查询：GPT-4（即问即答）

2. 不要过度追求"最强"

❌ 每个问题都用最强的模型

✅ 简单问题用快速模型，复杂问题才用强模型

3. 多个工具配合使用

组合使用示例：
1. [Cursor] 写代码框架
2. [Claude] 审查代码质量
3. [GPT-4] 优化特定函数
4. [Cursor] 继续开发

成本控制

策略	说明
分级使用	简单问题用免费/便宜模型
批量处理	多个小问题合并成一个请求
缓存结果	常见问题的答案记录下来
善用免费额度	各平台都有免费使用限制

保持更新

AI 领域发展很快，建议：

1. 关注新模型发布：Claude、GPT 会定期更新
2. 尝试新工具：可能有更适合你的工具出现
3. 加入社区：学习他人的最佳实践