看看不花钱。
https://www.youtube.com/watch?v=q5q3EaqZMuI

opencode 值得试试。
- 右侧的信息栏很好用。
- 直接用 Codex & Claude Code 订阅。
- 非常完善的 sdk 和 openapi。
- 内置了 LSP 功能。
- code diff 直观。

update:

- 没有像 ultra think 这样的魔法词，用起来没爽感。
- 略卡。

谁给卫生巾起名天使之翼的？

我交的养老金还能走到对岸么？怎么算都是中国老龄化在 5 年左右超过日本。

结论：对未来估算合理性的终极判断
基于对1962-1975年婴儿潮出生队列的追踪分析、现阶段总人口负增长趋势的实证观测，以及国内外权威机构的预测模型对比，可以得出以下结论：

2030年老龄化率27%-28%是极高概率事件。用户提出的27.3%不仅合理，且由于代际存活率（~92%）高于用户预估的88%，实际分子增量可能更大，最终比例可能更趋近于28% 。

2035年老龄化率突破35%具有稳固的逻辑基础。随着第二次婴儿潮的所有成员全部进入老年阶段，加上生育率持续低迷导致的底座收缩，中国将在“十五五”至“十六五”规划期间完成从“中度老龄化”向“超级老龄化”的惊人跨越 。

人口结构的刚性不可逆。除非发生极其重大的公共卫生变动或跨越式的移民政策调整，否则这一人口金字塔的演变趋势已经写在历史的账本上。

养老不能靠政府，多孩养老更幸福。

写完这个需求就让你休息，别吓我了。

大晚上有点吓人啊！

我发现了，只要 AI 来 review，他总能找到角度挑你的毛病。我把 code review 里的结果分成了 P0 - P4 几个等级，默认不理 P2 P3 P4，因为低等级低问题真太多了。

完全体！

讨论需求还是得用一种 issue 的方式，slack 的 threads 还是太单薄了，经常找不到。

加入了代码范围的指定，更方便查看了。

AI 宛如一种类似 40k “俺寻思这能行” 的力量，以前需要严丝合缝的写函数参数，现在只要啪地一声就对接在一起了。

完全体 v2，加上了 RAG 功能，现在可以动态的读取项目中的写的具体的规则。命中后会塞给 AI 看，同一个项目只要写 md 进去就行了。

我现在面对 RAG 就犹如麻瓜一样 …… 完全神秘，看不懂一点。

修改了一点东西。图和上一张没大区别。用 DeepSeek 是因为便宜且还算靠谱，非常适合做不难但是量大的事情。这个工具有一个非常偷巧的地方，就是我是调用 codex 和 claude code 来进行 review，未来这些工具升级，我的 AI review 的质量也会跟着涨。

加入了 RAG 后，就算项目里出现了数千个规范也不怕撑炸上下文，因为 AI 会根据 PR 的内容自动去找到对应的规范。准度和速度都会提升，最重要的是项目里的规范可以跟着 Repo 走，降低维护成本，而且用本地的 AI 去写一些你想到新的规范。积少成多，形成一种项目范围的记忆。AI coding 也会更符合你的愿望。