在这个信息洪流时代，大家都有什么方法做减法，让自己聚焦于某一特定领域而不过分发散？

比如定期取关一些公众号/大V等。

「七宅一生实景样板间」这句话感觉很奇怪，真的没有硬蹭 apple pocket 热度吗？

超级月亮前夕

专注于你喜欢的事情，其他无需多言。

另附 gpt 5.1（背后应该是 gpt-image-1）经过**多轮对话**后才得到的结果。

我很少用比较夸张的词汇来形容现在的模型，因为我觉得有点情绪过载。

但这次这新的 nano banana 🍌是真的强，先不论结果对不对，先看这卷面，这还原度，它说第二没人说第一。

这两天通过 github copilot 使用 gemini 3 pro 和 gpt 5.1 codex 的感受：

gpt 会比较明显地喜欢使用工具，诸如网络搜索和代码执行（比如 find grep python ），对于同一个问题，会进行一系列的工具调用，有时候我都觉得太费劲了，过度使用了。而 gemini 则不然，观察到的工具调用要少非常多（是不是还是工具能力不行哈哈哈）。另外 gpt 喜欢直接去库的源代码里 grep 相关关键词。

就我遇到的那个问题而言，两者的解决方案没啥差别，但是 gemini 因为没有调用什么工具，所以就要快非常多。

当然，以上仅供参考，只是我个人这两天的使用感受，不代表模型真实能力。

Gemini 3 pro：对不起对不起对不起

所谓的“富不过三代”？

——《A Real Pain》

和我的使用体验能匹配上，2.5 pro的工具使用能力真的很差，尤其是结合搜索时。

llm 生成代码的一个特点是：过于“包”化。

它默认会当做你在写一个包，各种 init、try，层层封装，如果你看过一些大包的实现，就会很熟悉这套写法。

但实际上很多时候我们不是写包，这种做法反而会平增复杂度，每次写完我都要删掉大概 30%-50%。