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GPT 5.4 是 OpenClaw(龙虾)的“天选模型”。上周有个重要的发布,就是 GPT 5.4。貌似 5.3 只发布了 Codex 版,5.4 就直接入驻 ChatGPT 了。5.4 的特点,我理解就三个: 1、个性化交流做得更好了,也就是 ChatGPT 不再冷冰冰的,更像人。能听懂弦外之音,能在长对话里保持稳定的气质。更重要的是,这种“像人”的感觉,没有削弱它的专业能力,像朋友一样聊天,像专家一样干活。奥特曼自己发帖说,虽然 GPT 5.4 在编码、知识、工作等方面很出色,但最让他惊奇的是,这是他最喜欢与之交谈的模型。OpenAI 在模型个性方面已经偏离航道一段时间了,现在终于回到了正确的方向。 2、办公能力增强,可以更好的处理类似 Excel 相关的数据,金融圈给了 GPT 5.4 务实的认可:在真实的电子表格里,它能把那些繁琐又精细的工作处理得非常妥当。我看 x 上有用户直接吹爆 GPT 5.4:在 Excel 和数据分析方面表现出色,无人能及,宣布 OpenAI 王者归来。这就有点过了,在我看来,谁发布新模型,谁王者归来。 3、GPT 5.4 操控电脑的能力增强了,是首个具备原生 computer-use 能力的主线模型,可以直接与软件和网页交互,完成真实任务;让 Agent 直接操作软件,进入“build-run-verify-fix”的闭环,更适合开发者构建能“跨网站、跨软件系统”执行任务的 Agent;关于第三点,我觉得与最近龙虾(OpenClaw)爆火不无关系,毕竟 OpenClaw 创始人已经收入 OpenAI 麾下,这里不做原生的改进是不可能的。所以,如果你有 OpenClaw 和 GPT 5.4 的 API Key,不妨试试这两个组合,据说因为 GPT-5.4 强大的原生操控能力,它已经被视为 OpenClaw 的“天选模型”。步骤如下:获取 API Key:访问 OpenAI 官网 获取 GPT-5.4 的 API Key。修改配置文件:在 openclaw.json 增加 models 和 providers 的相关信息调整上下文窗口:OpenClaw 运行 Skills 插件通常需要较大的上下文。建议将上下文窗口设置为 16K-24K Token 以上以保证多轮长链路任务的稳定性。后面我准备在 OpenClaw 里用 多 Agent 配置试试,看看能不能做到多 Agent 在我睡觉的时候继续干活。不过 GPT 的 token 还是太贵了,只要方向对,咱等国内大模型跟进就好了,Coding Plan 真是又便宜又好用。当工具既有个性,又能交付结果,还会操作电脑了,我们也许该认真想一想:在这样一个时代,自己最想保留、最不愿意外包给 AI 的能力,到底是什么。这个问题,比模型又强大了多少更重要。
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软件行业正处于巨变之中,绝非“常规时刻” 中午吃饭的时候和一群工程师墨友在一个 AI 交流群里聊天,大家介绍自己在用什么工具编程。有用 Claude Code 的,有用 Codex 和 AntiGravity 的,有用 TRAE 的,还有 Cursor 和 Windsurf 的。模型也是五花八门,Claude 的模型少了,因为总封号,国内用 MiniMax、Kimi 和 GLM 居多,海外首选 Codex GPT 5.3 和 Gemini 3 Pro 的。用法也不一样,有的还处在智能补全阶段,有的基本上转成 Coding Agent 模式了。还有用 OpenClaw 做运维的。有的墨友说:从现在的 Code Review 来看,除非吹毛求疵的看,否则代码已经不需要我做什么大的调整了。这让我想起了前几天在 x 上看到 AI 大神 Andrej Karpathy 的一条长文:软件行业正处于巨变之中,绝非“常规时刻”。他说: > 很难形容过去两个月 AI 对编程带来的巨变。这不是某种“循序渐进”的常规进步,这种质变具体发生在去年 12 月。在我看来,编程智能体(Coding Agents)在去年 12 月之前基本不可用,此后则变得真正可用了。现在的模型拥有更高的质量、长期的连贯性和韧性。它们能扛住大型且复杂的任务,这足以彻底颠覆默认的编程工作流……编程正变得面目全非。你不再像计算机诞生以来那样,在编辑器里敲代码。那个时代结束了……翻译好的全文我放墨问里了:软件行业正处于巨变之中,绝非“常规时刻” 这个时间点和我的感觉一模一样。智能补全这样的功能,我们团队从 2025 年初就开始用了。后端从 Vim 切换到了 Cursor 和 TRAE,前端一直在用 VS Code 的 AI 助手等等。不过 Coding Agent?我从下半年就开始尝试,一直不算得心应手,这个改变是从 2025 的年底开始的,尤其是国内一系列价格便宜 Token 量又足的模型持续发布,用户花一点费用就可以持续做各种各样的 Vibe Coding,代码质量提升,功能完成度提高,大家也可以反复迭代自己的产品。这一点从墨问用户的成果也可以看出来,持续有生产级别的产品上线,比如于波的墨问剪藏助手,吴优秀的音视频网站(月营收破万美金了),腾讯敬哥的数独休闲小游戏,还有不少移动 App 都上架了……我自己也做了几个小工具,目前正在打磨的是 Cat Reader,一款 Web 阅读器,希望能早日面世。这一切都发生在最近的几个月里,并且是工程师驱动的,也就是说,这些工具和模型,大都是员工自己掏钱订阅的,员工在自带干粮推动 AI 的普及……