收藏了200个AI工具，真正常用的不到5个。 打开任何一个平台，都有人告诉你"这10个AI工具必须收藏"。你点进去、收藏，然后，再也没有打开过。 界面太复杂，免费额度用完就吃灰，有的纯粹是"能做什么"和"我会用它做什么"之间隔了一条河。 一年下来，真正留在工位上每天都在用的，就这几个。 第一，搜索用Gemini深度研究+Kimi。 过去做选题最耗时间的不是写，而是找。Gemini深度研究适合开放性问题，它会自动拆分方向、搜资料、出结

从零开始的补课 5月中旬，DeepSeek同步在官网、小红书、X放出招聘信息，目标明确：组建Harness团队，从零构建对标Claude Code的代码智能体产品。官方JD开头就写着一句公式：Model + Harness = Agent。除模型本身以外的所有工作，都属于Harness的范畴。 同一个模型，Harness决定成败 以Claude Opus 4.5为例，放进Claude Code的Harness能达到95%准确率，换成朴素配置只剩42%。同样的权重，Harness拉开53

从实验到收网 微软宣布6月30日起，数千名Windows、M365等核心业务工程师将停用Claude Code，转向自家GitHub Copilot CLI。表面上是成本问题——Uber每位工程师每月AI工具费高达500至2000美元，2026年AI预算4月就烧完了。但更深层的逻辑是：这是一场持续半年的"陪练实验"。微软主动让竞品进入内部，暴露自家短板，收集反馈迭代Copilot，学完再收网。 产品力的尴尬 然而"学完再停&q

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