摘要：
对科研工作者来说，绘制专业的机制图、流程图往往耗时耗力，既要兼顾科学性，又要保证视觉清晰。而现在，借助 Gemini 2.5 Pro 与 DeepSeek 3.2 的组合，不到 1 分钟就能生成符合学术规范的高质量科研插图，彻底改变传统科研绘图的低效模式。本文将详细拆解这套 AI 绘图的完整流程，包 阅读全文
posted @ 2025-12-17 10:57
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摘要：
Codex（尤其是 OpenAI 迭代的 codex-1、GPT-5 Codex、GPT-5.1 Codex 版本）作为专注软件工程的智能代码模型，不仅在功能、性能、生态等维度展现显著优势，更通过 Polocode 平台的集成 实现与 Claude Code、Gemini CLI 的协同增效，成为开 阅读全文
posted @ 2025-12-13 15:22
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摘要：
在 AI 编程工具百花齐放的今天，Claude Code 凭借其精准的逻辑解析、流畅的长文本处理能力，成为很多开发者拆解复杂需求、梳理代码逻辑的首选。但不少人觉得正版订阅费用偏高，一直苦于找不到高性价比的使用方式。其实，只要找对工具和配置方法，就能以极低成本享受到 Claude Code 的核心能力 阅读全文
posted @ 2025-12-12 11:15
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当一份 10 万令牌的技术文档第三次因 “网络错误” 中断处理，而账单上却已记录三次完整计费时，国内开发者对 GPT-5.2 长文本调用的焦虑达到了顶峰。2025 年底 GPT-5.2 Pro 版本虽将上下文窗口扩展至 128K，但国内直连场景下，长文本处理中断率仍超 70%，重复计费导致的成本浪费 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:52
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2025 年底，GPT-5.2 携 Instant、Thinking、Pro 三大版本及 “xhigh” 高级推理模式重磅登场，其强悍的性能让国内开发者跃跃欲试。然而，官方 API 在国内的使用体验却堪称 “灾难”—— 成功率不足 40%，大上下文请求中断率超 70%，响应延迟在 5 到 30 秒间 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:50
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2026 年 GPT-5.2 官方涨价 40% 后，批量采购成了企业控本的关键 —— 但官方批量方案门槛高、限制多，国内团队想真正享受到优惠，选对渠道比单纯凑量更重要。通过 PoloAPI（官网 poloai.top）批量采购，不仅能拿到官方 5 折起优惠，还能避开支付、网络的坑，让批量采购的性价比 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:48
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2026 年用 GPT-5.2 不用 “二选一”—— 它的 Instant、Thinking、Pro 三档版本，就像精准匹配不同场景的 “智能工具”，再通过 PoloAPI（官网 poloai.top）接入，既能避开官方的网络和支付坑，还能再省 30%，让每一分预算都花在刀刃上。 一、先搞懂：GPT 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:45
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2026 年 Claude 4.5 的 Haiku、Sonnet、Opus 三档 API，官方定价其实很透明，但国内用户直接采购，总会被汇率、支付、网络这些隐性成本 “偷偷加价”。真正懂行的团队都知道，选对渠道比盯着单价比更重要 —— 通过 PoloAPI（官网 poloai.top）接入，不仅能拿 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:42
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做开发的老陈最近算完账很惊喜：之前全用 GPT-5 处理项目，每月 API 账单要 2000 美元；换成 Claude 4.5 系列混合调用后，直接降到 900 美元，代码质量还没打折扣。2026 年 AI 模型选型，早已不是 “选性能最强”，而是 “选成本最优”——Claude 4.5 的 Hai 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:37
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做开发的老周最近犯了难：想接入 Claude 4.5 处理复杂代码生成，官方直连要国际信用卡，折腾半天还被风控封了账号；换了个国内代理，又遇到调用延迟高、关键时刻掉链子的问题。其实 2026 年国内开发者采购 Claude 4.5 API，核心不是 “选贵的”，而是 “选对的”—— 官方直连看似 “ 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:35
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UI 设计师小王最近遇到个棘手问题：给客户做的 APP 界面，登录页、首页、设置页单独看都精致，拼在一起却像三个团队的作品 —— 按钮圆角不统一、配色忽冷忽暖、字体层级混乱。其实很多设计师都有类似困扰，不是单个组件设计得不好，而是缺一套能贯穿始终的设计逻辑。2026 年实测发现，Claude 4.5 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:34
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玩 Gemini 3.0 时，很多人都有个困惑：明明用的是同一个模型，别人生成的代码又快又准，自己却要反复调整提示词？其实关键藏在官方系统提示词里 —— 谷歌没明说，但这套 “隐藏规则” 直接决定了模型的响应逻辑。2026 年实测发现，掌握官方提示词的核心框架，再结合 PoloAPI（官网 polo 阅读全文
posted @ 2026-01-10 14:32
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做生命科学科研最磨人的，就是“流程割裂”：在Benchling里记实验记录、整理测序数据，要切到PubMed查文献，再转到Excel做统计分析，最后还要在Word里写论文，光数据搬运和格式统一就要耗掉一半时间。2026年Anthropic的重磅更新，直接把科研人的痛点解决了——Claude 4.5 阅读全文
posted @ 2026-01-08 16:09
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