AI 工具

當 Claude 額度燒太快，我決定自己寫 Python

把 AI 當程式碼在跑 此為深度內容 — 這篇文章深度分析 Claude 額度快速耗損現象，探討如何透過程式碼固化 AI 邏輯以降低 token 成本，並反思 AI 時代的正確分工。 大概從今年初開始，我認真用 Claude Code 處理日常的工程雜事。掃描資料夾、整理 PDF、批次重新命名——這些事情以前要寫腳本，現在直接叫 Claude 做就好。

五個 AI 工具實測：誰能寫出 Production-Ready 的後端服務？

同樣一份規格文件，丟給五個不同的 AI 工具，讓它們各自從零實作一個 FastAPI 後端服務。結果差距大到出乎意料——從 95 分到 63 分，有的直接服務啟動即壞，有的則交出幾乎 production-ready 的程式碼。 此為深度內容 — 這篇文章實測五個 AI 工具的後端程式碼生成能力，量化評估 completion quality 與 production readiness 差異