混合 AI 编程怎么省钱：API 费用、耗时与完成质量的验收指南
从云端规划搭配本地编程的公开实验出发，说明如何比较两种分工方向、记录失败与返工，并用同一验收标准计算实际成本。
AI 文章：教程、评测与深度指南
横评精选
多款产品放在一起逐项比，直接给出该选谁。
- 横评对比2026 AI 哪个好用？ChatGPT、Kimi、DeepSeek 等 6 款实测2026 年主流 AI 聊天产品实测：同一套 9 类任务跑完 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini、Kimi 与 GLM，Kimi 答案质量最高，ChatGPT 的速度、质量与稳定性最均衡。
- 横评对比MCP vs Function Calling：AI 工具调用到底该选哪个？Function Calling 是模型的能力，MCP 是工具的分发协议，两者不在同一层，也不互相替代。本文讲清两者的关系、MCP 解决的 M×N 集成问题，以及「自研应用、接入生态、对外分发」三种场景下的选择建议。
- 横评对比2026年AI搜索引擎深度测评：Perplexity、ChatGPT Search、Gemini、You.com谁能取代Google？从引用质量、信息时效、复杂问题理解和中文检索体验出发，比较Perplexity、ChatGPT Search、Gemini与You.com的适用场景。
- 横评对比2026年AI语音合成工具终极测评：ElevenLabs、OpenAI TTS、Azure Speech、Fish Audio全面PK围绕声音自然度、克隆质量、延迟、价格和API易用性，对比ElevenLabs、OpenAI TTS、Azure Speech与Fish Audio。
Jev 是什么：一个不会聊天的 AI 模型，和大模型该怎么分工
Jev 是 TypeSafe AI 于 2026 年 9 月 15 日发布的「System One 模型」：不生成文字，只从你事先定义好的选项里做判断，并给出概率。本文按官方文档讲清它怎么工作、适合接管哪些判断、官方自己承认的短板，再对照独立测试看宣传数字能打几折，最后给出从一个判断点开始试用的步骤和与大模型分级配合的做法。
本地模型能替代 AI 订阅吗？Mac Studio 购机前的能力、性能与成本核算
先用真实任务检验候选模型，再核对目标硬件的上下文、延迟和维护投入，用真正可取消的月支出判断是否值得购机。
让 AI agent 操作电脑之前，先把权限设好：Mac、Windows 与编程 agent 的最小授权清单
能读文件、点按钮、替你发消息的桌面 agent 越来越多，但权限往往是在安装向导里一路点「允许」给出去的。本文把 agent 能碰到的权限拆成系统、应用、账号、外部动作四层，按六个步骤讲清装之前怎么隔离、系统权限逐项怎么给、应用内开关怎么核对、哪些动作必须由你确认、用完怎么收回，并单独给出编程 agent 的配置要点。
9Router 安装与使用：把 Claude Code、Codex、Cursor 统一挂到一个本地路由上
9Router 是跑在本机的 AI 编程路由器，把订阅、低价 API 和免费额度收进一个 OpenAI 兼容入口。本文记录 npm 一条命令装起来之后的完整过程：默认密码 123456 该怎么处理、Providers 和 CLI Tools 两页各管什么、Docker 与 DATA_DIR 怎么配，以及哪些功能不建议碰。
LiteLLM 网关部署实战：从一条 pip 命令到虚拟 Key、预算和自动兜底
把 LiteLLM 1.99.0 在本机从零装起来的完整记录：最小可用配置、启动验证、故意打挂主力模型看兜底、开后台发虚拟 Key 和预算，以及 pip install 'litellm[proxy]' 之后仍然缺 prisma 这类只有真装过才会遇到的坑。
Sub2API 部署实战：把订阅额度收进一个自建网关，以及它的合规边界
Sub2API 是把 Claude、OpenAI、Gemini 订阅统一成 API 入口的开源网关。本文记录 v0.2.0 从零装起来的全过程：Docker Compose 与二进制两条路线、安装向导四步、进后台前必须手打的合规确认、账号池和分组怎么配，以及为什么这个项目的作者自己在 README 第一段就写了封号风险。
用 AI 阅读和整理 PDF：把一堆文档变成能查证的结论
一次要读二三十份 PDF 时，真正决定成败的是分诊和字段模板，不是选哪个模型。这篇给出七步操作路径：先给文档分类、处理扫描件，再定死提取字段并要求逐条带页码，然后抽检算准确率、汇总成表、找矛盾。附可复制提示词、素材清单、时间与费用估算，以及七种常见的读错方式。
用 AI 运营自媒体：一个人做出能稳定更新的栏目
自媒体做不下去，通常不是写得慢，而是选题枯竭和更新中断。这篇把「用 AI 运营自媒体」拆成八步：先定栏目，再建选题库，然后跑一条单期流水线——选题、提纲、初稿、人味改写、配图、标题、发布、复盘。附可复制提示词、素材清单、单期时间与月度费用估算，以及七种会让账号死掉的失败方式。
用 AI 做视频脚本和剪辑：从选题到成片的一条流水线
把「用 AI 做视频」拆成能跟着做的九步：先定一句话结论和事实来源，写成能念顺的口播稿，再让脚本自带分镜和时长，最后进剪辑软件对轴、校字幕、配封面。附可复制提示词、素材清单、首条与熟练后的耗时对比、费用结构，以及七种最常见的翻车方式和止损点。
用 AI 做知识库：让团队问一句就拿到带出处的答案
知识库做不成，九成不是模型不行，是文档太脏。这篇给出一条能落地的路径：先写清楚要回答哪些问题，再筛文档、做预处理、定文档规范，然后用 NotebookLM 或团队文档平台先跑通，需要私有化再上自建 RAG。附评测问答集的做法、可复制提示词、时间与费用估算，以及七种典型失败。
2026 国际 AI 专业篇：用多工具搭一条可审计的内容工厂
面向已有稳定栏目、需要团队协作的创作者：用 ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney、Runway、ElevenLabs 与 n8n 分工，把研究、主编、视觉、音频和自动装配串成一条有来源、有版本、有预算、有人终审的内容流水线，并用数据回流持续优化栏目。
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