新模型刚发布那几天最聪明，过一阵就开始降智，这事不少人都体感明显。9 月又赶上 GPT-6 Astra 以及 Sol 和 Luna，作者额度马上刷新还拿到重置卡，于是整理了国庆期间最值得做的 5 件事，核心是额度用光后能留下什么。
新模型刚发布那几天最聪明，过一阵就开始降智，这事估计不少人都有体感。
这个9月又赶上一轮。月初OpenAI发了GPT-6 Astra，现在又刚上了Sol和Luna。我这边额度马上就要刷新，还剩很多没用，赶上国庆，又连着给了2张重置卡，得提前想想怎么最大化利用好它，不错过智商黄金期。
模型正聪明，额度也多，假期时间又长，这几样难得凑到一起。我是平时有额度的时候忙得没空用，有空的时候额度又不够，好多想干的事就这么拖着，比如我很早就想用AI把这些年写过的东西全部整理一遍，搭一个自己的知识库，到现在都没动手。
到底拿这几天干点什么，才不算浪费？我还专门去研究了一下，就有了今天这篇分享。
先说降智。我的感觉是，模型刚发布厉害得不行，各种算力往上堆，发布没几天，算力是不是就偷偷挪去训练下一代了，我没证据，但体感就是这样。
网上的猜测就更多了。有人说是为了省成本，用的人一多，就悄悄换成压缩过的版本，或者把思考时间调短。也有人说是上线后不停打补丁，限制越加越多。就有点像大家吐槽新开的饭店，开业头一个月大厨亲自掌勺，等排队的人一多，菜就开始缩水了。
今年1月，程序员扎堆的论坛Hacker News上有个帖子挺火，有人专门做了个追踪页面，每天给Claude Code跑一遍基准测试，就为了看它有没有降智。结果发现，确实是降了，那帖子火了以后，Claude Code团队的人跑到底下回复，说1月26日工具层面引入了一个问题，28日一发现就回滚了。
https://news.ycombinator.com/item?id=46810282
还有网友吐槽Codex，说每次新模型一发布，额度重置一发，能热闹个两三个星期，然后又回到从前。
到底是哪种原因，咱们很难说清。但对我们普通用户来说，能抓住的就一件事，新模型刚上线那两三周，至少体感上是它状态最好的时候，算是一个窗口期。
这段时间怎么花，我觉得就看一条，额度用光以后，能留下什么。比如一份以后还能接着用的skill，一份整理好的作品集，这些都挺划算。
按这个标准，我是这样排的。前三件是新模型窗口期专属，先拿自己的活测它看实力，再把以前做不成的难题拿出来试一次，然后趁它聪明，把skill提炼好、重写一遍。后两件留给多出来的额度，把卡在半路的项目推到能用，再去干平时舍不得开的大活。
额度多的情况下，第一反应肯定是把思考强度拉到Ultra，但我不建议每件事都拉满。不只是考虑强度、额度，还得看时间，有些屁大点事如果都开UItra真的很浪费时间，主要太慢了。
如果把Ultra打开，它会主动分拆多个agent一起干活，花的时间比其他档位多。活多、能拆开的任务，比如一口气读几十份材料，开它就比较合适。如果每一步都要等你看效果的活，拆分的agent帮不上忙，额度倒是照样掉得飞快，难怪有网友说，大部分时候开Ultra都是杀鸡用牛刀。
所以下面每件事，我都标了开到哪一档，各家档位的名字不太一样，按高低对应着选就行。操作顺序都一样，每件事单独开一个新对话，模型选最新的，调好思考强度，再把提示词和材料一起发过去。
1 新模型刚上线，先用你自己的活测它新模型上线，最快的测试方式，就是你把之前用旧模型做过的任务。材料跟要求都是现成的，你也知道好结果是什么样的，当时哪里不满意的地方也记得，同样的材料让新模型重跑一遍，有没有提升，一眼就能看出来。
我要用一个之前做过的任务来测你。
材料和要求在[文件]，当时的结果在[文件]，我对它的评价是[一句话，例如：结构对，但配色和字号都要我手动改]。
用同样的材料和要求重做一遍，做的过程中不要看当时的结果。
做完再打开当时的结果，逐项对比，哪里更好、哪里更差、哪里一样，附具体位置。
最后一句话告诉我，这个任务你现在能不能独立接过去。
思考强度跟你当时做这个活时保持一致，不然比出来的差距，可能只是档位不同。
2 把以前做不成的难题，拿出来再试一次这是我觉得窗口期里最该干的一件。旧模型做的不好的活，把当时的输入、要求和结果留好，我一般把提示词存在本地，新模型一出就第一时间发过去，说不定就搞定了。
等过一阵它降智了，同样的活说不定又做不成了，赶在它状态最好的时候做成一次，做出来的东西就是你的了。提示词可以用下面这个
这是我之前没做成的一个任务，材料和要求在[文件]，当时的结果在[文件]，卡在[一句话]。
先说说你判断当时卡在哪，这次打算怎么做，说完直接开始，不用等我确认。
一直做到[完成标准]再停，中途遇到问题自己排查，只有要删文件或者要花钱的时候才停下来问我。
做完对照原始要求逐条检查，告诉我哪些做到了、哪些还没有。
这个就直接开Ultra，难题的话往往能拆成好几块，正好让它分头去试。OpenAI在9月11日发的Astra使用文章里还提醒过，新模型有时候做完第一版就回来找你确认，所以提示词里要写清楚做到什么程度才算完。
https://learn.chatgpt.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra
3 趁它最聪明，把skill提炼好、重写一遍这是我平时干得最多的事。skill这个词我其实也写过好多篇文章了（有需要的可以看底部的AI系列文章链接），它不难，你可以把它理解成一份写给AI的工作说明书，以后遇到同类的活，它先看说明书再动手，不用你每次从头说。我自己的写作skill，还有整理语音日记、找选题这几个最常用的，都是这么一点点攒出来的。
我现在用的最多的3个skill，都是我自己手搓出来的。
还没有skill的，先提炼一个。如果你发现，有些任务你需要经常按固定的要求去给AI做限定，那就很适合写成skill了。
像我的语音skill就是这么提炼出来的，因为我基本上每天都在用，然后每天都要它帮我识别语音中逻辑不顺的地方，重复的地方做优化，搞成skill后就不用每次都说了。
已经有skill的，新模型来了值得重写一遍。为了让旧模型听话，我们可能攒了不少规则，每次先读一堆文档，每一步都重复检查。
这是我在[旧模型]上一直在用的[skill名]，[粘贴或文件]。
请逐条过一遍，把每条规则分成三类，我的真实偏好、当时为了绕开旧模型毛病加的补丁、现在已经说不清为什么存在的。
后两类，用[保留的新案例]分别试一次，看去掉之后结果会不会变差。
再看看你这一版新增的能力里，有没有能加进这个流程的。
给我一个精简版，标出删了哪些、加了哪些、为什么。
拿不准的先留着，试过再删。
OpenAI那篇文章里就专门建议重新审视skill、AGENTS.md和任务提示词，说过长或互相冲突的说明会增加负担，过去有用的细密步骤，也可能限制新模型发挥。
这个事开High就够了，它要做的是读一份记录、改一份文件，拆子agent的意义不大。skill如果很多、想一次全过一遍的时候，再开Ultra让它同时处理。
不管是新提炼的还是重写的，都要拿一个新任务试。只给它skill和材料，看第一版你要纠正几次，纠正的地方再补进去，第一版通常不太好用，多补几轮就顺手了。具体方法，如果有问题也可以看我之前的教程。
有个小技巧，把新模型这几天做得最好的几份结果存下来当样板。过一阵觉得它状态不对了，把样板一起发过去，让它照这个水准来，通常比空口让它认真点管用。
4 把一个卡在半路的项目，交接给AI推到能用这件做完马上就能用上。挑一个节后肯定要用、但现在还差几步的东西，可能是作品集里缺了过程说明的项目，可能是一份做到一半的方案PPT，也可能是一份很久没更新的简历。
这种任务最麻烦的地方是把现状跟AI说清楚。我会把它当成交接给一个新同事，讲清三件事，东西在哪，做到哪了，卡在哪。
我要在[日期]交[交付物]，给[谁]用。
材料都在[文件夹或链接]，以[文件名]为准，其他的只是参考。
已经做完的是[列出来]，这些不要动。
现在卡在[具体问题]，我试过[做法]，结果是[结果]。
接下来只需要做[下一步]，做到[完成标准]就算完。
动手前先用三句话复述你理解的现状，我确认了再开始。
做完自己检查一遍，交付文件、检查记录和还没解决的问题。
另外写一份进度说明，记录做到哪了、下一步是什么，我下次续接直接把它发给你。
思考强度开High就行，先打开项目文件夹再发提示词。材料特别多、或者明天就要交的，再上Ultra。
那句复述现状最省额度，它复述错了，说明你没交代清楚，这时候纠正只花几句话。进度说明也别省，下次续接直接发过去，不用从头交代。
做完再单独花一轮让它检查，直接写“检查每一页，列出所有文字、数据不一致和格式错误，附具体位置”。Claude Code的作者Boris Cherny分享工作方式时，也把让Claude验证结果列为重点，他的做法是改完代码直接开浏览器测，看到真实结果再决定下一步。
我说的是那种要来回很多轮、每轮都要看效果再改，或者一次要读几十上百页材料的活。平时不敢开，临期额度正好给它们用，反正不用也是清零。
一时想不起来有啥想干的，先花一轮额度让AI帮你盘点，开Medium就够，比如你可以发给它下面这段提示词，如果你平时有记录的习惯的话，这个盘点会很有用。我就是每天都在写作打卡的，所以对我来说就很受用。
我国庆有[几天]空闲，AI额度也很充足。
下面是我的写作日记里一直想做但没做成的事[粘贴]。
帮我挑出最适合交给AI、而且做完能留下东西的三件，按优先级排好。
每件写清楚要我准备什么材料、做到什么程度就算完。
我就很想试试让AI在Blender里建模，前提是用开源的Blender MCP把AI和Blender连起来，装法我去年写过，后面会贴。
用Blender做一个[物体，例如：北欧风格的木质餐椅]，用途是[例如：放进作品集的场景渲染]。
照着参考图[图片或文件，没有就删掉这句]来做，比例和结构以参考图为准。
先用基础几何体搭大形，把比例调对，停下来让我看，我确认了再加细节。
之后每一轮只改我指出的地方，不要顺手重做已经确认的部分。
材质用[例如：浅色木纹]，最后输出[例如：正面渲染图和.blend文件]。
我拿这个宜家凳子试了一下。
前后花了26分钟，用掉了22%的周额度，还是挺费额度的。
这是Blender里建出来的效果，基本还原得七七八八了。
全程没有介入，连渲染都是我用codex让blender渲染出来的效果图直出。
去年3月Blender MCP刚开源的时候，我写过一篇最新开源！真的可以用AI 在blender里建模！。当时周末玩了一整天，结论是只能做些简单的模型和场景，说实话挺挫的。一年半过去，还原一个宜家凳子已经像模像样了，这进化速度是真快。
还可以做一个自己喜欢的小游戏。
做一个能在浏览器里玩的小游戏，[核心玩法一句话，例如：躲开从上面掉下来的方块，撑得越久分越高]。
只用一个HTML文件，不依赖外部资源，双击就能打开。
先做最简版本，能玩、有计分、能重开，我试玩之后再加[音效、关卡、难度递增]。
每次改完，告诉我你测试了哪些操作、结果是什么，方便我核对。
初版只花了6分钟，用了1%的周额度
接着又优化了一轮，也是6分钟，2%。
一次修改还好，但游戏改起来没完没了，效果差一点就想调，十几轮下来也是不小的额度。
建模和做游戏这种要你一轮轮看效果的活，思考强度开High就够了，第一版实在不满意再上Ultra，后面的小改降到Medium，改得快也省额度。
国庆要回老家的朋友，还有一件事特别适合趁这几天做。把爸妈这几年的体检报告或者病例啥的都翻出来拍下来，一起发给AI。平时我们都是一份一份看，很少把几年的放在一起对比看身体趋势变化。这件事我打算国庆回家就弄，健康比啥都重要。
这是我[爸爸/妈妈]从[年份]到[年份]的体检报告，一共[数量]份，照片在[文件夹]。
请全部读完，不要抽样。照片看不清的地方直接告诉我，不要猜。
把每年都有的指标整理成一张对比表，标出哪些在持续变差、哪些今年第一次超出范围。
每一条都注明来自哪一年、第几页，我要能查。
最后用爸妈听得懂的话，整理出下次看医生时最值得问的三个问题。
这种一次读一大堆材料的活，最适合开Ultra，让它分头去读，再汇总到一起。发之前记得把姓名、身份证号打上码。它毕竟不是医生，这份整理主要是让你心里有数，看医生时带着问。家里的保险合同也可以这么弄，让它列清楚保了谁、保什么、哪些情况不赔。
这类大活开工前，先拿个小的试试水，看一轮大概吃多少额度，再定一条做到这就停的线，能看、能玩、能查就可以了。
如果你的额度只剩一两天就要刷新，我会挑一个近期要交付的任务，再挑一个最实用的，比如提炼skill，每项都写清输出位置和停止条件。重置前留出验收时间，把文件、进度说明和skill都存好，没做完的下次也能接上。
能在后台自己跑的长任务，出门前布置下去，回来再验收，人出去玩，AI在家干活。
也不用非要把数字薅到0。
说实话，额度这东西挺折磨人的。用的时候看它哗哗往下掉，心疼。快清零了还剩一大截，也心疼。
可只要花出去的额度换回了东西，就不亏。一个拖了很久的任务终于做完，一份以后还会用的skill终于跑通，一个平时舍不得开的大活终于爽了一把，剩下一点额度也没什么可惜的。
我自己这个国庆，打算把惦记了很久的知识库搭起来，回家的时候，再把爸妈这几年的体检报告对一遍。
你呢，有没有哪件一直说着以后再弄的事？
模型会降智，额度会清零，假期也会过完，但能把东西做出来，才会真正成自己的。
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