X 推文草稿 · 第一批（10条）

生成日期：2026-04-23 方向：AI工具测评 / 使用心得 / 行业观察 状态：待发布

推文 01

类型：工具测评｜推荐发布日：周四

Claude Opus 4.7 出了，我测了一下。

编程这块提升挺明显的，CursorBench（模拟真实 IDE 操作那个）从58%涨到70%。视觉识别更夸张，54.5% 直接跳到 98.5%。

但有个坑要注意：tokenizer 改了，同样的内容现在会多消耗最多 35% 的 token。价格没涨，账单可能悄悄涨了。

用之前先算一下。

参考来源：Claude Opus 4.7 完全指南 https://ofox.ai/zh/blog/claude-opus-4-7-complete-guide-2026/ (opens in a new tab) ／ 虎嗅 https://www.huxiu.com/article/4851369.html (opens in a new tab)

推文 02

类型：工具测评｜推荐发布日：周四

用 Claude 和 GPT-4o 写了同一个选题，说一下真实感受。

Claude 出来的文章，逻辑顺，语气像人，基本不用大改。GPT-4o 出稿更快，结构很标准，但读起来像报告，得自己打磨。

不是哪个更好，是用法不一样。我现在的流程是 GPT 先起草，Claude 再润色——两个加起来反而比只用一个快。

你们怎么用的？

参考来源：2026年大模型对比横评 https://segmentfault.com/a/1190000047676047 (opens in a new tab) ／ Claude vs ChatGPT 2026 https://emergent.sh/learn/claude-vs-gpt (opens in a new tab)

推文 03

类型：行业观察｜推荐发布日：周三

Gemini 2.5 Pro 现在支持 100 万 token 上下文。

有人拿它读了一个 6 万字 PDF，10 秒出了一份摘要，格式和逻辑都没乱。

100 万 token 大概是 750 本书的体量。放在一年前，这是科幻小说里的情节。

三大模型都在卷这个指标，对我们的意义是：以后不用担心"文档太长 AI 读不完"这个问题了。

参考来源：Gemini 2.5 Pro 实测 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1892932223843406646 (opens in a new tab) ／ CSDN评测 https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/147388075 (opens in a new tab)

推文 04

类型：使用心得｜推荐发布日：周三

分享一下我现在写公众号的流程，供参考。

选题和大纲自己来，这步不让 AI 做——AI 的结构太"标准"，读起来没有个人风格。

大纲定好之后，每个章节让 Claude 扩写，给它的指令是"根据这个要点，写成口语化的段落，不要用分点"。

写完自己读一遍，把明显的 AI 味改掉。

2000 字文章，全程大概 45 分钟。之前要三个小时。

参考来源：根据个人实践整理，无外部来源

推文 05

类型：使用心得｜推荐发布日：周五

一个让 AI 输出变好的小技巧，不需要任何额外工具。

把最重要的要求写在 prompt 的开头或结尾，别放中间。

原因：大模型处理长上下文时，中间部分的权重最低，容易被"忽略"。

我加了这条之后，Claude 跑题的频率明显少了。很小的改动，但效果是真的有。

参考来源：Prompt Engineering Guide https://www.promptingguide.ai/zh (opens in a new tab) ／ 知乎提示词指南 https://zhuanlan.zhihu.com/p/711597616 (opens in a new tab)

推文 06

类型：工具测评｜推荐发布日：周一

测了一周飞书 AI 的会议记录，说说真实体验。

会开完，五分钟内自动出要点。有时间节点的事项直接推进日历，明确的决议转成任务。

不完美的地方：专业术语和语速快的时候会出错，不能全信。

但它帮我省掉的不是会议记录这件事——是开完会还要重新捋一遍"刚才说了什么"这件事。

这块时间省下来挺值的。

参考来源：2026年AI工具实测 博客园 https://www.cnblogs.com/yangykaifa/p/19631542 (opens in a new tab)

推文 07

类型：使用心得｜推荐发布日：周二

用 AI 做内容，我踩过最多次的坑：

直接让它"写一篇关于 XX 的文章"。

出来的东西结构完整，逻辑清晰，读起来像课本，跟我没有半点关系。

后来换了做法：先把自己真实的想法列出来，再让 AI 帮我把每条扩展成段落。

AI 替代的应该是执行，不是你的想法。先想清楚要说什么，再让它帮你说出来。

参考来源：根据个人实践整理，无外部来源

推文 08

类型：行业观察｜推荐发布日：周五

这个月 AI 圈发生的几件事，快速过一遍：

Claude Opus 4.7 上线，编程基准分超过了 GPT-5.4。Gemini 2.5 Pro 把上下文窗口推到了 100 万 token。各家都在往"更长、更强、更便宜"这个方向卷。

我个人的感觉是：模型能力已经够用了，现在的问题是大多数人还不知道怎么用。

包括我自己，还在摸索。

参考来源：36氪 Claude Opus 4.7 https://36kr.com/p/3770121995911944 (opens in a new tab) ／ Gemini 2.5 Pro 搜狐 https://www.sohu.com/a/876534334_121924584 (opens in a new tab)

推文 09

类型：公众号引流｜推荐发布日：周四

这周公众号写了一篇 Claude 和 GPT-4o 的真实对比，不是参数，是我用了一个月之后的实际感受。

写稿、改稿、整理资料、代码辅助，分场景说。

感兴趣的搜公众号「sanmu」，或者评论区说一声我发你。

参考来源：根据推文02对应内容延伸

推文 10

类型：泛流量｜推荐发布日：随时

用 AI 之后，我花时间最多的事变了。

以前：执行。写稿、整理、搜资料，一件一件做。 现在：判断。AI 给的对不对？这个方向要不要调？输出的语气是不是我要的？

AI 把执行变快了，但判断的时间反而变长了。

可能这才是真正的"提效"——省出来的不是时间，是把时间花在更重要的地方。

参考来源：根据个人观察整理，无外部来源

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