将近半年前我写了 我如何使用 AI (2025.11 版) ，当时就觉得估计是要过几个月就更新的，这不是正好我玩杀戮尖塔 2 有点丧气了（这种游戏我真是又菜又爱玩），来补一下文章。
前几天想了下，我现在对 AI 的需求，大概可以分为这么四类：
- 日常聊天
- 高智商问题解决
- 编程
- 一些其他需求，比如阅读
日常聊天
对于基本的日常对话而言，我期望模型有不错的智商、优秀的多模态能力和广博的世界知识，然后使用起来要足够方便，有手机 app，可以随时问。现在我主要是用 Gemini Chat, 网页和 app 都用，偶尔用用 Perplexity。
个人觉得这里的玩法解锁，主要是看自己的生活与 AI 融合有多深。我会和 Gemini 学习健身减脂，拍配料表让它告诉我哪种意面比较好，让它帮我总结长篇文章或者播客，翻译游戏攻略，找刚写完的博客的错别字，用 Slidev 画 PPT，回忆 git 或者 ssh 某个我忘掉的命令，帮我 fact check 某个事实，和我聊聊我读到的某篇文章/某个观点的其他角度，和他聊我各种各样异想天开的想法等等。最近 DeepResearch 倒是用的少了，可能没那么深度的需求了（其实是文章写少了）。
彻底弃用了 Kimi、Qwen 等，倒不是因为它们模型的智商不行，最主要的还是信息墙，优质的中文内容都在各个厂商的护城河后面，如果模型抓不到的话，那还真不如去小红书搜了。其他倒都是小问题，Kimi 简洁优雅，但是之前用的时候 app 天天限额；Qwen 天天让我点外卖，我看着烦。
智商高地
一般针对比较难的问题，需要最强大的模型，这种时候不计成本，需要的是智商，这种需要 ai studio 的满血/不降智版本的 Gemini，勾选上 Grounding with Google Search 和 Code Execution, 效果很好。目前每天免费额度倒是还够，但我也不排斥真金实银去按 api 调用付费去用。
编程
现在主要是用 Windows 上的 Codex App，选 gpt 5.4 + thinking high, 目前还没开 1M 上下文的模式。
整体来说体验还是蛮好的，读 UE 源码没啥问题，好好给各个仓库配置好 AGENTS.md，然后遵循一些其他的最佳实践，很舒服。基本大部分时候是异步的工作模式，我干其他的，让 AI 先去代码库里探索。gpt-5.4 还是需要调教下 prompt，我体感默认情况下废话太多了，Xuanwo 有一些推荐。当然，Windows 上 Codex 的沙盒有 bug，比如这个和这个，所以目前体验很一般（毕竟刚出，可以给点时间再观察下），其它倒是还好。然后也越来越大胆了，我最开始还是 Read Only 的权限，现在直接开 Full Access 了，信任确实是慢慢积累的。
游戏仓库本身不是很 agent friendly 是个问题，如何让仓库更 agent 友好、如何弄好 harness 都是大家在积极探索的方向。但奈何我没啥精力去大力推进这些，只能自己遇到一个问题解决一个问题（比如之前写了 skill 让 Codex 帮我看 js 的火焰图，结合代码优化）。也有用 Claude Agent SDK 简单做点东西玩玩，我测试的话就简单接了 deepseek 的 api，量大管饱不心疼钱，大部分时候的效果也确实不错。
上次文章里还说到想要 UE 的 deepwiki，其实这还是个挺有趣的问题，就是如果 AI 能够每次都能通过读代码去准确地生成这份知识，那这份知识有必要存下来吗，具体到这里就是说，UE 的 deepwiki 是个伪需求吗？我个人理解，deepwiki 这里其实包含了个知识沉淀的作用，那我假如不考虑 token 成本的话，似乎优势就在于比较省 context + 延迟比较低了，依然是有价值的，但维护的成本也不低。
总结就是，彻底拥抱 Agentic Engineering！AI 相比我的优势还是太大了，这阅读代码的 bandwidth、对一些细节的注意、百折不挠的精神，我确实比不过啊。
其他
在读书方面，我彻底拥抱了 NotebookLM，谷歌太棒了！这里其实是个针对长文本的 RAG 需求，谷歌的模型能力确实不错，帮我总结书的结构与脉络，找某个特定的内容等等，都体感很好。扫描版的 PDF 我会先走 MinerU 的 OCR 变成 Markdown 文本，再丢到我的 Notebook 里去。我分了两个 Notebook，一个是 Liberal Art 相关，一个是投资相关。读完书会让 AI 生成一些题目来测试我（虽然生成的题目都很一般），然后和书本内容进行互动，增强理解。我尽量第一次阅读的时候不用 AI，除非真的卡住了，在读完之后的复盘才开始使用 AI 的辅助。甚至因为 NotebookLM 很方便，我也基本放弃了原来的笔记方式，放弃了大段的摘录，而转而去记录一些有趣的细节、我自己的元分析与思考等。手机上下了个 NotebookLM 的 App 准备自己没事就去复习复习自己看过的书（虽然其实也没打开过）。
Obsidian 的知识库那边我有点放弃了，基本上就是作为一个 staging 区域而存在，我最后整理到 Curiosity log 的内容才是我真的感兴趣的内容。原本的知识库作为一个原始素材就先放着了，可能有用的就在于放在云端接个龙虾随时回答我的问题，但需求不是很大。也许未来可能作为某种知识库或者记忆的仓库而存在吧，但记忆这个问题本身就很复杂，所以不多谈。
看股票的话有在用 Perplexity Finance，看看新闻、股票大盘等等，也确实只限于大概看看，正经的分析肯定去 TradingView 或者自己写代码了。
Typeless 也不错，需求切入点非常好的小工具。用着很上瘾，就是不太适合在公司用，比较适合我对象这种远程工作的。
我可能需要一个龙虾一样的东西吗？大概是可能的，但应该不是现在这个形态，再等等吧。现在这个时代的好处就是，等着总有更好的东西会出来的（软件开发进入通缩时代），不行就再自己魔改或者 Vibe 一个嘛。
What a Wonderful Time To Be Alive!