这几天在重温微信小游戏的飞机大战，玩着玩着就在思考人生了，这飞机大战怎么就可以做的那么好，操作简单，简单上手。

帮助蹲厕族、YP族、饭圈女孩在无聊之余可以有一样东西让他们振作起来！让他们的左手 / 右手有节奏有韵律的朝着同一个方向来回移动起来！

这是史诗级的发明，是浓墨重彩的一笔，是……

在一阵抽搐后，我结束了游戏，瞬时觉得一切都索然无味，正在我进入贤者模式时，突然想到，如果我可以让更多人已不同的方式体会到这种美轮美奂的感觉岂不美哉？

作为一名资深码农，面对来势汹汹的AI大模型时代，应该积极拥抱变化。今天我们就来对比一下，当前国内外比较流行的AI大模型工具写代码能力的对比测试。在同样的需求下，对比一下国内外各大模型写代码能力在代码质量和运行效果上的优劣。

本次对比测试的代码需求很简单：

请生成一段shell脚本可以每秒输出当前CPU和内存的使用情况。

2025 年 1 月上旬，作者发表了一篇AI评论文章，深入剖析并对比了国内外各大模型编写代码的能力。文章发布后，一位热心粉丝在评论区留言，建议将 DeepSeek 纳入对比范围。彼时，DeepSeek 尚未开源。

这次作者相应粉丝的诉求，把上次对比了百度文心一言、阿里通义千问、字节豆包、谷歌Gemini和ChatGPT五个大模型的写代码能力。当时的结果就是ChatGPT在代码质量和执行结果进行综合对比后生出。

如何快速高效地理解别人写的代码？

作为程序员，理解别人写的代码常常是一项挑战。尤其是当代码缺乏文档或者注释时，面对一段完全陌生的代码，往往让人感到迷茫，甚至会陷入“看不懂”的困境。

你是否厌倦了写冗长的代码？这 10 个 Python 单行代码将帮你搞定 80% 的 Scikit-learn 任务！由 KDnuggets 技术编辑兼内容专家 Kanwal Mehreen 于 2025 年 3 月 5 日发布。

ChatGPT 的出现，引领了科技公司追逐 AI 的浪潮。相比初代 GPT-3，最新基于 GPT 3.5 的模型之所以受到更加广泛的关注，主要原因之一便是它在加入了代码作为训练数据后，彻底颠覆了传统模型较弱的思维链推理能力，大大地提升了模型的推理能力。因此，这也催生了多款针对开发者的辅助和革命性工具。

前言

每个人在调试中快速查找所需代码时都有不同的方法，但是最基本最常用的有下面4种。