claude的写作能力怎么样

今天和大家聊一下现在最强的几个模型， chinese b t、 jimmy， 还有 cloud， 就是 哪一个是最好用的？就是我应该用哪一个？或者说呢，我如果有不同类型的任务，应该给哪一家的模型来做是最好的？ 呃，这样的话题，另外呢，还有很多人觉得现在的 ai 也蛮贵的，就如果我只想订阅一家的话，我应该订阅哪一家比较好？那我个人呢，其实这三家都是两万美金的一档的会员，二十三家其实都用了蛮多的，所以说我觉得还是有一些经验可以和大家分享的。 另外呢，就是可能有朋友会说，现在国内也出了很多新的模型，但其实在我看来呢，就是国内这模型呢，还是和前面这三家有一个断档的差距的。就所以说，如果你人在国内的话，如果你能用上前面三家，不管是哪一家， 我觉得你在这个效率的提升方面，以及和国内的这些竞争方面还是很有优势的吧。所以我今天这个视频呢，就主要讨论这三家之间的区别。那现在呢，人们使用 ai 也有不同的方式，那比如说，呃，比较传统的方式就是在网页里面，或者在 iphone 里面和这 ai 进行对话嘛。 那如果从这个角度来说的话，那这个角度更多就是问 ai 一 些问题，对吧？然后也让 ai 来产生一些文案什么的这样的一些工作的话，那我是这样来看的，就是拆七 p t 呢，它是整体的模型能力是最强的，然后是推理能力，硬推理和做科学的能力是最强的。 嗯，但拆七 p t 呢，它其实有些吃亏，因为，嗯，它那个最强的 pro 模型呢，可能只有两百美元的用户才能用到，所以说很多用户呢，他用的是那个 thinking 模型，然后 thinking 模型还是偏弱的那一档，然后甚至是用的普通的五点二的模型。就其实我觉得如果 你有些问题要问 ai 的 话呢，除非是特别简单的问题啊，否则我都不建议用那个普通的 gpt 五点二，因为它这个能力我觉得还是蛮弱的，那个 thinking 模型呢，要比它强很多。然后那个 pro 模型呢，真的是非常的专业，因为我试过很多场景，就是那些比较小众的或者比较难的问题， 这三家模型里面确实只有 g p p 的 pro 版能够做出来，所以说我觉得就是说真正是。呃，我是今天的视频，主要是我个人的使用的一个体会啊，可能不同人的体会不一样，但从我的角度来看，就是模型能力最强的就是拆 g p t 啊，当然可能是 这个两百美金的一档才能用到 pro 版。如果你需要一个极强的推理强的，然后以及偏科学研究的一个模型的话，那我觉得就没有别的选择。 嗯，但拆 gp 的 问题呢，也有很多，首先呢，他太慢，就如果这三个模型一起比你问了三个模型一个问题，对吧？那其他两家都问到第二个问题，第三个问题了，拆 gp 可能第一个问题还在想，那拆 gp 就是 说他思考的过程很慢，然后另外的话呢，就是他说话很保守，呃，另外说话也是很政治正确的，很注重 a 安全的。 那我们前两年的其实都过硬 offai， 它是可露色 ai 嘛，就是它没有那么 open， 然后觉得它没有那么安全。但其实以我国我们以今天的眼光来看呢， offai 还是那一家， 起码和同行的衬托下吧，它还是那家最注重 ai 安全的公司吧。然后对，这是拆机笔记。然后如果说 club 呢，它的特点也很明显，它是一家，就是它是一个真正能干活的一个 ai， 然后它的文案能力也是最强的。然后如果你想输出一些很长的内容的话呢，这 club 可以 一次性 给你输入的非常非常长。然后如果你在网银端写一些代码的话，他也可以或者说做一些这个什么，让他写些文件什么的，他这个能力都特别的强。就我觉得可乐这个模型呢，他从真正从这个基本的模型来看，他并不是最强的，但他是调教的最好的，就是他非常的好用，然后也非常能干。 呃，然后还有就是他写的文案也是最好的，不管是中文还是英文，我觉得是这样的，但他的文案呢，其实不是文字级的。就如果你 他比如说呃，让他取一个两个字的名字的话，他就取不好，但是如果你让他写一句话，一段话，他能写的非常好。这个的我试过很多次，我也感觉比较奇怪，就是他这个模型的文字能力很强，就文案能力很强，但是你要具体找一两个文字，他其实不太行，但是说让他写一句话，让他写一段话，他是所有模型里面写的最好的。 那如果说，呃，这样的话呢，就是我觉得他是一个最有创意的，最激进的一个模型。就是 比如说如果有一个什么这个这个这个竞争方面的一个问题，涉及到侵权什么的，就这么的就可以说你可以做一些擦边的事情之类的吧，就是他建议我走一些类似侵权的路线，不用管的那边的品牌、商标什么的，这些商业的建议上面啊。然后另外我还有一次问他一个网站的问题， 他建议我可以用这个 p s u 的 方式，那个做上几万张页面啊，怎么样？反正我觉得明显是不太符合他们家 google 的 搜索引擎的政策的啊，但他也建议我这么做，然后而且专门是一个非常自信的一个模型，比如说在一些 比较难的领域吧，或者说在一些小众的领域吧，如果你问拆 g p t， 你 能不能就是作为这个领域的专家来帮助我拆 g p t 呢？就说他可能会说的比较保守，他会说我还不能替代这个领域内 真正的专家什么的，那詹姆呢？就很自信，他说没问题，我就是这个领域内现在我就这个领域内最厉害的专家什么的，反正他就是很自信的一个模型。然后他的缺点呢？可能就是， 呃，其实我觉得他是比较顺从用户的一个模型，就比如说你一个文案，你改了一版，那他就会经常夸赞你改的这一版比以前的要更好，但其实呢，未必，那你如果你一个文案一直在改，那他就会说，哎，这一版比前面的好太多了，那这新的这一版又好了很多，反正每次都好了很多， 其实不是一个特别客观的一个评价。呃，然后就是这个詹姆斯其实没有很多人想象那么爱干活，他其实不太容易输出那种很长的很严谨的东西。 而且呢， james 其实是有点神经质的一个模型，就他对自己呢，其实没有一个很清晰的一个认识，就是比如说你让他推荐几个 ai 工具，他可能会说现在的 ai 工具都很厉害，你可以用拆 gpt 啊，用 cloud 这些模型，就他好像就不觉得自己很存，存在感很强，就很少给别人推荐自己。 然后另外前前段时间他那个 banana 那 个画图不是很这个很出圈嘛，但是 james 自己其实并不知道自己有 another banana 这个模型，然后他经常人要他写一个画图的 prompt 的 话，他写的可能是一个 midori 的 prompt 什么的，就他自己其实不是很清楚自己的能力在哪里，这个模型还是蛮怪的，所以说我个人的话 用专门来用的相对来说不是很多。然后就是但是我在非常需要创意的时候，我会很看重他的意见，因为他是一个比较这个激进的一个模型吧，然后他提出的一些想法可能是激不起他的，提不出来的。 所以说就是如果说总结一下的话呢，就是如果有难度比较大的，偏科学的，追求真实的，就就或者说一些小众问题比较难掌握的。呃， 然后你如果不需要很高的这个就是你不需要他的答案很低的话，这时候呢，就用拆 g p t 是 没错的。然后如果是普通的问题， 就是是个大模型都能回答的问题，然后我会用 cloud， 因为 cloud 的 交互体验是最好的。然后还有就是技术问题，写作文案方面的问题我都会问 cloud， 还有就是写 prompt， 其实 cloud 也写得不错。然后还有就是另外就是说需要创造灵感的时候， 那我会用 jimmy， 然后还有就是或者说你三个模型就多问一下嘛，那这是我个人对于对话 的一个用法。呃，然后呢就说第二个场景，第二个场景呢就是，呃，现现在很多人搞这个 web coding 嘛，然后就是在命令行里面用 ai， 这其实呢是我建议很多人 现在用 ai 的 一个方式，因为只有这个 ai 在 命令行里面，我就才是真正的离市场也很近。因为它就可以来操控你的电脑嘛，你就可以让它来做很多就是很连续的动作，或者上来直接修改你电脑那些东西什么的。就是其实现在当然也有很流行的就是 open cloud 啊什么的，那些那些软件啊，但其实我觉得 就是，嗯，用 cloud code 或者说 codex c l i 的 话，它的可控性比 open code 要强很多啊，这里就不查太多。那首先如果说这里面最流行的两家肯定是这个，呃，可乐 code 以及酷 酷 c l i 就是 offenai 的 模型嘛。那这两家相比的话呢，我觉得 codex 它是对新手最友好的，然后它的交互体验最好。然后你要是这个，这个中文怎么说？叫结对编程吧，你要是和它一起来 边商量边讨论边编程的话，它整整个的体验是非常好的。而且可乐的好处呢是它，嗯，文案的能力，写 prompt 能力都很强，因为你在写代码做产品的时候呢， 你不可避免就要在里面写一些文案，写一些 prompt， 那 这时候呢？你如果在可乐库的里面，它本身对你项目的上下文很熟悉，那用它来写 prompt 写文案其实是非常舒服的一件事情，它能能写的非常好。 呃，如果说 codex 的 话呢，其实我觉得就是它最大的问题就是文案能力太差，斜括号特别的差。那当然， codex 五点三它编程能力是很强，但是 它这个五点三啊，并不是拆 gpt 的 那个五点三，就它应该是一个专有的一个一个编程的一个模型啊，就这个模型，其实它的这个文案能力几乎就是没法用。我觉得，所以说如果你每次写文案还都要再去调用 javascript， 或者说再到网页那边去写的话，其实 你也损失了很多的。就是上下文嘛，其实就非常的麻烦。所以说我个人就是觉得酷睿如果你写的那个产品需要很多的网页访问的话，它是不太好用的。呃，但是并不是酷睿没有用，因为酷睿呢，它的代码能力非常强。那我个人一般的用法是用会用酷睿来 review cloud 写的代码，那克里斯就会像一个严父一样的指出 cloud 的 各种错误，然后你再让 cloud 去改嘛？然后就是因为为什么让 cloud 去改呢？因为你始终如果是一直前面代码是 cloud 写的，那你就用后面用 cloud 改的话，一致性会比较好一点啊， 然后当然他如果实在改不了，就克里斯也改。然后另外一些就是，呃，如果你这个这个这个这个代码本身比较难，然后他需要的逻辑非常强， 或者说本身是一个小众语言写的东西，那这时候呢， cloud 确实搞不定，你就可以直接用 codex 来写。所以说我觉得在这个编程体验上，或者说在这个命令行的体验上，这个 cloud 呢是遥遥领先的。但是 codex 同样也是不能替代的吧，因为它就是这种，还是这种硬推理专业能力是非常强的。 那有人可能说这个这个詹姆莱怎么样，对吧？詹姆莱其实现在呢也有很多人关注，但是普遍大家用下来还是比前两家要这个差很多的，这个写程序经常一次也写不对。但甚至我还是要说詹姆莱也有他的好处，就首先他的上下文很长， 就是你可以让他去做一些上下文需要很长上下文的东西，他其实还是有他独到的优势，就他可以调用 google 的 搜索， 就是你因为其他软件都是用一些比较简单的方式去搜网页或者获取网页的内容嘛。但是 java 它是知道 这个，这个你可以调用谷歌的这个搜索能力，那这在很多时候呢，还是非常的好用的。那甚至呢，你如果电脑里面装了 java 之后，你还可以用 cloud， 或者说用拆机，用那个这个酷克拉斯来调用 java 的 搜索能力，那我觉得这也是非常方便的一件事情。所以我觉得其实这 java 是 一个被低估的产品，它其实有很多它能用的一些场景吧。呃， 然后就是这样的本身呢，就是他免费用户非常友好，所以我觉得免费用户也都可以去用。然后但他其实反而就是对这个收费用户没有那么友好啊，因为谷歌那套系统搞得乱，然后因为我是这个这个两百米的用户吗？然后他就可能是以为我是一个企业用户，然后他就 就因为我看了那个谷歌的那个 cloud 里面的服务嘛，所以说它就不能让我在网页端来登录这个这个专门来的 c r i 来用，然后我就需要用调 api， 反而是那个免费用户不需要花钱就能用，那我交了两百美金之后呢，我还得调 api 走 api 的 费用。而这个问题呢，是 去年六月，就是屁零级的一个 bug， 是 谷 google 那 边要修的，但是从去年六月到现在都还没有修好，所以说我觉得这但 google 现在各方面的进展也还是蛮大的。但我觉得这个大公司啊， 他还是有很多这个大公司的问题。然后不管是这个詹姆莱的网页版，还是他的这个编程，这个这个这一套东西吧，其实都是有有有有，我前面说了啊，都是有点神经质的这么一个模型，然后我还看到有人说因为他使用了呃， photoshop language， 就是 可能辱骂了詹姆莱吧，詹姆莱就拒绝在工作什么的， 本来是个模型，还是蛮有意思一个模型哈。然后这是第二个场景，就是这个这个 bug 定这样的一个场景，那第三个场景呢？就说到这个特殊的能力， 那首先呢，詹姆莱大家都知道他画图是最强的，就是唯一的强，对吧？然后他最近又增加了作曲等等功能，就是如果你对作图有需求，那毫无疑问你除了詹姆莱就没有别的选择，如果你只给衣架交钱的话， 那而且呢，这样的那个两百美金的版本做的图是没有水印的吗？所以说哪怕只为了一个做图的功能，如果你经常用的话，这样也需要买的。呃，还有呢，就是其实姑姑毕竟是一家大公司吧，大公司当然前面说有他的问题，但他有他的好处，就如果你买这么的呢，给你一堆 可能还是比较有用的东西，比如说它有这个 google 这个云端的存储空间，有三十个 t， 还是蛮大的。然后呢，就是还有包括看 youtube 也没有，也给你一个那个 premium 的 会员嘛，就是没有广告什么的。另外呢，呃，还有一个比较好的，就是它每个月会给你一百刀的 a p i 的 这个这个费用，然后如果你 自己写的一些代码里面需要调 google 的 这些 api 的 话，你就可以直接从这个一百里边抵扣的嘛，这样相当于其实这两万美金，你不光是可以用它这个模型，对吧？你还有一百美金的 api 的 费用，其实还是蛮划算的。 然后如果说 cloud 呢，它就是就是完全是另外一个极端嘛，就是 google 是 一个大公司，它能给你很多别的服务，对吧？云这个云盘啊，这个 youtube 啊什么的， cloud 什么都没有，那它唯一的就是 就是干活的这个额度，他就拼命给你干活，但是 kol 这个模型呢，确实是能干活。然后如果你是这个 web 编辑，要写很多的代码，是吧？然后写很多的的程序的话，它确实是最好用的，而且它 就是什么都没有，就是甚至你赚了最多钱之后，你拆 gpt 它还有一些什么额外的一个浏览器了的，虽然我个人觉得不是多好用啊，还有一些别的这个产品和服务，然后而且拆 gpt 呢，你花了钱才能解锁那个最高级的 pro 模型嘛，但是 kol 的 呢，就是 没有什么东西，你用的和那个二十刀的也是一样的，但是就是额度多，就是拼命给你干活，他就这一点，但是干活确实好用的。然后就是拆 c p t 嘛，拆 c p t 就是 它， 嗯，怎么说呢，他就是一个最科学的逻辑，最强的，最能推理的这么一个这么一个一个模型啊，然后就没什么好说的，当然你花了两百美金之后，就拿拿他那个最强的模型吧，然后他还给你一点别的什么浏览器什么的，我觉得没有没有什么，个人觉得没什么太大的用途，所以说 这个，呃，在这个方面来看呢，就看你是看中一个谷歌的悬崖洞，或者说看中画图的话就买这这样的，然后如果看中呢，就是纯工作生产力 买克拉的，对，大概就是这样的，然后如果你从事很多科学的硬推力的工作，就用柴机 p t 啊，这是这样的一个 一个一个一个选择吧，所以说就从这三个方面把这三个产品给大家介绍一下，那大家呢，就可以根据自己的需求来进行选择，今天就和大家分享更多。

op 四点六啊，在我们过年期间的时候它就更新了啊， op 四点六和三段的四点六， 这个是专门用于推理写代码，三段四点六便于我们写作润色等等，非常的不错啊， 并且它是唯一一个大家公认的写代码和逻辑性最强的一个 ar。 我 代理也想使用的 cloud， 用来帮我们写作科研做数据分析等等，都可以点击我主页的置顶作品找到我。

今天这期视频，我就手把手教你如何用三大 ai 快 速写出一篇高质量的毕业论文，从文献综述、文章大纲、论文拷写到降 ai 率，通通拿捏。最后还有全套提示词以及可以直接连接 jimmy cloud。 纪老师的方法，建议先收藏呦！首先呢，就是文献综述了， 我之前用豆包或者 deepsea 的 时候，经常会出现一些不存在的文献，这比较建议的方法就是你直接提交给 ai 具体的文献， 或者直接采用有深度研究功能的 ai。 第一种方法就是去知网，点击高级解锁，点击学术刊， 输入与论文相关的关键词，勾选核心的刊，在里面选择你想要的刊，点击导出与分析，导出文献里面的查询格式，复制到粘贴版，把刚才复制粘贴的内容直接发给 j 老师，可以给他这样的一个提示词。 还有一种简单的方法就是直接调用 jimmy 或者是季老师的深度研究，翻译他这个提示词，告诉他需要是基于知网的数据库来收集文献。 good！ 第二部分就是论文大纲，我的经验是将你这个领域优秀的毕业论文，你学长学姐的大纲样式 以及你自己论文的信息都发给纪老师，让纪老师基于这些内容帮你生成一个大纲。这样生成的大纲很严谨，符合学术的规范，而且还很符合你自己学校的喜好。恭喜你，到这个时候你已经完成百分之六十了。第三部分呢，就是论文拷写， 你只需要根据每一章的内容去 jimmy 或者是 gpt 的 深度研究里面，然后让他帮你搜索相关的文献，基于这些文献汇总成你自己的观点，再进行内容优化就可以了。 现在 jimmy 已经基于我刚才的一个要求，帮我生成了第一章第一节的全部内容，这生成的效果可以直接使用了。当然大家可以基于自己的需求来进行一些优化。 另外呢，我常常用 cole 的 来优化文稿。新出的 opus 四点六，它既有逻辑性、学术性， ai 味儿也不浓。这里呢，给大家准备了一系列的提示词，可以直接用哦。第四方面就是降 ai 率，你只需要在每一段拷写完之后，然后发给他这样的一个指令，他就可以基于你的内容写出有人味儿又严谨的论文了。 这个视频里面调用 gemini cloud g 老师的网页以及全套的论文提示词，我都帮大家整理好了。记得一键三联评论区回复论文我帮你哦！我之前还出过一系列关于 ai 加毕业论文的内容，感兴趣的可以点击查看。

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很多朋友都知道使用到 cloud 用来写作科研写代码都非常强，但是还不知道如何去使用到最新的 o p 四点六、三二，四点六等等之类的这些模型啊， 接下来给大家分享一下非常简单的方法，我这个里面放了多个 cloud 官网的账号啊， 并且我们可以任意的点击一个直接进去使用的，而且呢无需魔法啊，使用非常的方便，手机、电脑、平板都可以，这各种各样的模型可以供我们去进行选择使用。

大家都知道克拉的非常的强，不管是写作、科研、任色等等之类的都非常的不错，但是他有的时候动不动就淡季啊，你看这个是官网的状态啊，又出现了报错问题啊，上传不了提问不了的 就比较恼火啊。如果大家也想使用到克拉的或 gpt 等等各种各样的 ai， 都可以点击我主页的置顶售票找到我来使用的。

cloud 四点六杀疯啦！高强度用了不到三天，我已经把所有界面的三的工作切到了四点六。这个更新有多大？打个比方， cloud 四点五像是你手机里导航软件，可以告诉你怎么走， 而四点六就是你请的专业司机，只要一句话，目的地到了，老板请下车。这次更新只围绕两个字，效率 来用数据说话。上下文窗口从二十万 token 暴涨到一百万五倍，推理能力二和 agi 二从三十七点六跳到百分之六十八点八，几乎翻倍。 百万 token 下的长文本解锁准确率达到了百分之七十六，是四点五 solo 的 四倍，这在以前是不可想象的。可能你对数字没有什么概念，那么在实际工作中，四点六到底强在哪里？ 第一点，一百万上下文窗口它真能用了。四点五虽然编程很强，但是一次生成的应用程序或者网站，它的二十万 token 上下文窗口存在一个上下文衰减的问题，写着写着就忘了前面的， 导致最近很多程序用一种叫做奇怪的叫爸爸的方法来验证 cloud 是 不是丢失了上下文。通俗的来讲， 以前的四点五像是端着一个小碟子去吃自助餐，加了二十样就放不下了，想吃新的就得把前面旧的倒掉。而现在的四点六是推着购物车进场的，一百道菜全部打包带走，你问他第三排第二个菜是什么，他可以给你报出菜名来。第二点， cloud 从思考者变成了一个执行者。四点五是一个思考者，而四点六是一个会把事情做完的思考者，他不再停留在思考阶段，而是会自主行动，跨多个任务自主完成。以前需要多轮对话才能搞定的事情，现在一次就搞定了。 而且四点六引入了一个叫做自适应思考模型，会自己判断这个任务的难度，来决定他思考的深度。作为你的 ai 同事，他已经从事事都要请示你的实习生，变成了自己会做决策的项目经理。 更狠的是，以前一个 cloud 只能干一件事儿，现在你可以让它自己拆成一个小团队，缤纷多路同时干。而且每一个 ai 单独享用独立的一百万 token 的 上下文，干完了再自己把任务合在一起交给你。 第三点， cloud 不 再是程序员的专属，它可以是任何人的同事。 asp 同步推出了 cloud in excel， 支持条件、格式、数据验证等原声的操作。以前是 ai 帮你做 ppt， 做出来的东西像是在路边打印店做的，那么现在他会直接去看你公司的 ppt 模板长啥样，做出来直接丢给老板用， 到了这个时候一定是有转折的。对，我们来谈一谈价格，四点六的 api 价格和四点五完全一样，但是我要说但是了，四点六推出了一个 fast 模式，输出的速度是普通情况下的二点五倍， 以前要写十分钟的东西，现在只要三到四分钟，但是价格直接飙升到普通模式的六倍。你没有听错，输入三十美金，百万投资，输出一百五十美金，百万投资。价格涨了这么多，他变强了吗？没有， 完全一模一样，而且如果你用了超过二十万头寸的长上下纹，价格还要额外再涨一点五倍到两倍，这让有人调侃说 cloud 四点六造成亏损和破产，从未如此之快。六倍的价格换来二点五倍的速度，从数学上来说，这完全不合理， 但在商业的世界里，从来就不是纯数学。这就好比你的飞机要起飞了，你是狂踩共享单车，还是立马叫辆专车，以最快的速度去机场？路还是那条路，人还是那个你，但你愿意付这个费用，因为那个场景下，快就是一切。 这大概也是 ai 行业第一次这么明确的告诉你，你的时间值多少钱，你就付多少钱。所以回到最开始， 为什么我三天就从界面的三切过来了？因为四点六不是一个更聪明的聊天机器人，他是一个真能帮你落地干活的同事。而且 ospec 这次用定价告诉了所有人， ai 这个同事你的时间值多少钱，他就收多少钱。

写代码到底是 cloud 模型强还是 codex gpt 这些模型强？自己用下来遇到一些实际的问题， gpt 和 codex 解决的非常好，而且有些线上问题， codex 和 gpt 给的方案比 cloud 要好得多。但是我看好多评论区还有大部分博主都说 cloud 强，到底它强在哪里啊？我也仔细考虑了下，发了下评论。看了看，第一呢，就 cloud 用来做界面，做前端确实比较好，可能用户输入个东西，它直接就出来一套系统 这个体验呢，它就给一些外行人认为它这个 cloud 比较强。第二呢，第二呢，就是它的长文和上下文的处理能力比较强，可能对话的头肯比较长的时候， gpt 处理的不是很好， cloud 它因为大部分都是处理前端页面，即使问再多，它可能不拉胯。第三个呢，就是 cloud code 的 这个工具本身自带的一些提示词和一些功能比较强，让人觉得它这个模型可能比较厉害。到底这两个模型谁强呢？我觉得关键在于怎么用，用它们来做什么，让你们怎么看？

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很多人正从 chat gpt 迁移到 qq， 不 管是因为写作能力有所提升，还是人们更偏爱 qq 生成的代码和 app， 亦或是出于理念上的认同。但事实是，账户迁移这事以前可没那么简单。不过现在 qq 官方推出了一种超级简单的方法，一两分钟就能帮你搞定迁移。 不过有几点需要留意一下，那么我们来看看怎么把你积攒在 x、 g、 p、 t 里的数据搬过来，转移到 q、 r 上，从而实现无缝切换。这样你就不用再担心数据在迁移中丢失，而是可以专注于在你心仪的 ai 助手那里高效干活了。 好了，我们的迁移之旅就从这里开始。 q r 甚至还专门做了一个页面，叫我从其他服务转头 call。 操作起来非常简单，在你的 c、 l、 u、 d、 e 点 ai 账户里，点击左下角的头像，然后进入设置 在这里的功能标签页下，你就能看到这个新按钮。从其他 ai 服务导入记忆，点击这个开始。导入按钮后，我会看到两个输入框， 其中一个是我现在需要复制的一段提示词。这个操作会提取出所有的记忆，所有的背景信息，所有的数据。这些信息可能是叉、 g、 p、 t 或其他服务商已经存储的关于你的内容，而你只需要输入这个提示词，就能把所有相关信息都提取出来。 乍一看，这操作简单的就像点一下复制按钮，然后到恰 gpt 里粘贴这个提示词并执行。有时候事情确实就这么简单，但对很多用户来说，这样操作可能无法获取全部信息，你真正关心的那些信息可能无法全部拿到手，就像你在我这里看到的，它提取出了关于我的五条不同信息， 但我们的目标是尽可能多地转移信息。所以关于在你的叉 c p t 账户里具体该怎么做，我的建议如下，点击你的头像，进入个性化设置选项卡，在这里确保把下面这几项全部打开，也就是参考保存的记忆，参考浏览器记忆和参考聊天历史这几项。 接下来我建议你换一个不同的模型，因为在模型选择器这里，你可以把模式从自动切换到思考。最后一步，粘贴提示词，然后按回车键。 根据我的测试，这个思考模型实际上能更有效的解锁出关于你的更多信息，因为他拥有更多这样的思考周期。他会扫描你的账户，从中挖掘出不同的信息片段，然后你就可以搬运过来。瞧他已经提取出了更多信息，有些还是来自之前的聊天记录。 现在我们准备完成这个迁移过程。如果你之前从未用过项目功能，如果你用过项目功能，我稍后再详细说。不过要完成这个操作，你只需要来到这里，然后在这个包含你所有信息的代码块右上角点击复制按钮， 接着返回 quad。 现在在这个区域里，我右键点击，然后粘贴所有那些信息，接着点击添加到记忆，就这么简单搞定。现在它会把所有信息整理成全新的记忆条目，这些记忆就会存储在 quad 里面了。 说实话，我觉得 quad 里的记忆甚至更胜一筹，比聊天记录里的那些还要好，因为你瞧它们都被分门别类整理好了，而且它们每晚都会根据你新的聊天内容自动更新，真是太棒了！ 最后一步，我建议你把这些记忆都浏览一遍，如果发现任何错误，点击这里的笔型图标就能修改，如有任何修正，请在这里沟通。不过这一步完全看个人需要，可做可不做， 否则你就可以准备退出这个界面了。这样你就把 check gpt 里所有关于你的记忆和信息都搬到 core 这边了，现在 core 就 可以成为你首选的新恋爱助手了。 再补充一点，如果你用的是项目功能，也就是把聊天记录和相关背景信息都整理在不同的项目里，比方说我就用这个工作相关的项目来管理我工作上的失误，里面还附上了一些文件，能帮我更高效的完成工作。 那么这个项目里的聊天记录，还有我上传的那些文件，连同这个项目专属的记忆和指令，都是打包放在一个容器里的。所以如果你也用项目功能，并且想把这些内容也迁移过去，操作步骤和我刚才演示的完全一样，就是在这个界面里用思考模型运行那段提示词， 你看这里导出的信息可就多的多了。接下来我就在夸尔这边新建一个项目，名字就叫工作相关。然后在这个项目里面，我只需要手动输入指令，把这些信息添加到项目记忆里，然后我就能把所有这些内容都粘贴到项目指令栏这边，这样整个项目就原封不动的迁移过来了。 然后等上大约十二小时，这些记忆更新完毕之后，这个项目会整合你所有的记忆内容。此外， core 里还存有项目级别的记忆迁移工作，就此大功告成，就这么简单。