fqyd

@poxiaohy Kimi-2.6/2.7 肯定是不如 GPT 5.5 的。我上面说的只是陈述一下之前使用 k2.6 的情况。因为我的习惯是在开始执行前先让模型把讨论过程都写在本地文件中，所以没开/plan ，gpt 和 deepseekv4 pro 都能按照这套流程走，但是 k2.6 不行，它的思考过程很奇怪，经常会忽视我的约束指令直接去改代码，k2.7-code 算是把这个问题给改了，指令服从度相比 2.6 高了不少。

@poxiaohy k2.6 非常不可控，经常在讨论阶段去做执行，几乎没法用。kimi2.7-code 起码能听指挥了，比 DeepSeek-v4-pro 强个多模态能力，就是上下文短了

@NeoWalnut 我就是这么干的，好处很明显啊，所有计划都确定了，基本不用返工，而且开新会话，切新模型或者换 Agent ，都可以随便换，完全不会被某个模型或 Agent 绑定。至于中间过程中存在的固定行为，直接让 AI 做个工作流工具把这些动作做成快捷键固化掉就行了。

你可以将这个 plan 内容存到本地文档啊，这样新开会话需要之前的 plan ，把文档甩进去就行了

@widowcat 那我觉得你应该先用 AI 帮你把业务梳理清楚，否则容易改崩。然后，你的 sql 要做个版本管理，方便回退。

你试试呗，我之前用 codex gpt5.4 改过一个上千行的 mysql 的存储过程，效果不错。

基本野榜了，kimi2.6 我的使用体验除了有个多模态外，全方位不如 deepseekv4 pro 。不可能有榜单里面差距的那么大

基本不用 skill ，先列出需求文件，然后和 AI AGENT 做多轮交互，把需求边界、技术方案都确定掉，交互过程和最终结论都写入本地文档，确人自己和 AI 对此都没有疑问。接下来就是直接让 AI 对着文档实施即可，实施完之后在做下测试和 review ，这套流程下来效果还是可以的。
要说什么技巧的话，这个过程中的很多交互动作是可以模板化，比如创建需求文件、复制需求文件路径和需求文件说明提示词、创建回复文件和回复文件说明提示词，这些都是固定流程，所以让 AI 接口 AutoHotKey2 做了一个快捷操作面板工具，需要的时候快捷键启动，简化下固定操作流程，这样子。
然后，如果不在公司的化，用语音输入法和 AI 交流，效率和易用性比打字要高的多。

@fqyd 5 ，本地启动做下实际测试