建立初衷

从 GPT-3.5 开始, AI 如雨后春笋层出不穷, 作为一个码农, 切实体会到了 AI 进步

• 花了大量时间去收集资料, 体验各种新模型, 也找了不少资讯站, 说实话信息密度很低, 有些都过时了
• 东西出现的太快了, GPT4.1, O3, Claude Sonnet3.7, Claude Opus, MCP, Skill, Agent, 没有一个 Hub 能帮我都搞定

所以 Help AIO 建立了, 目前专注于评价 AI 编程工具, AI 中转站, AI 教程的更新
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一. 亮点

• 亲身体验: 所有的工具不是来自 AI 搜集, 均为亲自上手测试
• 更新及时: AI 工具, 中转站信息均及时更新, 方便了解最新情况
• 信息全面: 综合上面亮点, 额外提供了从"用户"角度思考所需要的功能

二. AI 中转站评测

从 Claude3.5 一路使用上来后, 发现了不少中转站, 但中转站作为下游. 无法避免政策变更, 价格调整. 上个月很有竞争力的站点, 下个月可能就烂了, 变化的很快.

说明: 部分链接带有 AFF, 介意可以删掉(好的才带, 垃圾站不带)

1. 最新体验、模型、价格、套餐、活动应有尽有

2. 清晰看到中转站的按量，包月价格

按量价格图表展示

包月套餐价格展示

3. 模型模式: 清晰分辨哪家便宜哪家贵

按照站点去分辨站点会有个问题, 人很难记住一大堆陌生信息然后汇总起来再比对, 怎么找到最有性价比的那个呢? 可以在[AI 中转]目录下选择[模型模式]

然后选择厂商和定价方式, 系统会列出所有已收集的渠道并以图表形式展示

三. AI 编程工具的使用体验

感觉目前 AI 行业最赚钱的就是生图和编程, 是个大厂都有自己的工具, 而且迭代很快 AIO 提供了 AI 编程工具的使用体验

包括每家厂商最好的工具, 模型能力, 特点于擅长

比如对万众期待的 Gemini3 有点失望

四.一点体会

之前其实在站里宣传过自己的站点, 但是总感觉自己之前那个版本差点意思, 全是感觉, 没有数据 这是之前的版本, 就不断去想用户光看这个没用过真的能用好吗?

这次把前端架构从 Nuxt+Vue 切换到 Nextjs+React, 然而我一点不会 NextJS, React

更多是综合自己以前使用 AI 编程经验, 让他调用 context7, exa 等 mcp 工具自己去看文档, 然后用最佳实践给我开发, 然而我都不知道啥是最佳实践

感觉 AI 出现后, 只要有想法, 能大大加快落地速度 对于绝大多数程序员来说, 前后端的界限很模糊了 我反而觉得什么 C, Java, Python, Vue, React, 都不如 SQL 重要

最好说点小体会吧

• Claude.md 和 AGENT.md 很重要, 良好的约束能大大加快开发速度, 比如我有一套专门的 UI 约束确保整个网站样式风格比较统一
• 多调用 Context7, DeepWiki, Exa 等 MCP 工具让 AI 去看文档, 搜索; 写出来的代码会可靠很多
• 保持抽奖心态, 一次不行; 先分析下 AI 做的不好, git reset 到任务开始前, 拿出上一次对话做针对性的补充