其实很长一段时间以来，我对这类 AI IDE（如 Claude Code、Cursor、CodeBuddy 等）都不太感冒。 主要原因是：这类工具最大的价值应该是解决系统级复杂开发任务。但我平时很少写复杂代码，大多数时候都是一些脚本或小工具，GPT + Gemini 足够覆盖 95% 的需求。再加上网页版成本低，教育版几乎免费，就更没动力换方案了。 真正开始转变，是在看到 skills 的科普视频之后。它的核心理念是把原本一次性的"指令"变成可复用的"手册"——踩坑、总结、写成文档，下次自动执行。之前为了保持上下文完整，一个对话舍不得关，越聊越卡；现在这种方式很好地解决了这个痛点，也不用专门记那些乱七八糟的起手 prompt。 后来 openclaw 爆火，可以像人一样操作电脑、自动完成任务。说实话这类需求我很少遇到，硬要说也就是信息推送——关心的领域论文每日推送、股市资讯复盘等，但也不算刚性痛点。加上网上很多人说 token 消耗快、用起来烧钱，从投入产出比看，确实没什么动力去折腾。 不过在 FOMO 情绪驱动下，还是决定进去看一眼。毕竟 skills 机制确实挺有意思。 一开始盯上的是 VSCode 里的 Copilot。学生版各种模型基本免费，但模型上下文限制比较明显，chat 窗口还经常打不出中文，最后放弃了，当个代码补全工具还不错。 另一个是 Codex。产品不错，便宜不是按 token 算钱，模型也顶级。可惜登录一直有问题，只能先放一边。 正是在这时候看到了腾子的 WorkBuddy。国内联网没问题，产品形态和 Codex 类似，还能无痛接入微信，而且是积分制。这两天用下来消耗很少，就算未来包月价格也还算划算。 所以，开耍！ #openclaw #养龙虾 #workbuddy #投资 #Claude #chatgpt #gemini #WorkBuddyClaw实战 #百万Credits悬赏 #腾讯版小龙虾