我把三个AI编程助手塞进同一个项目,一周后只留了一个

不是因为哪个最强。是因为另外两个动不动就翻车。

手头有个小东西在做：纯前端的记账工具，单HTML，浏览器本地存数据，接DeepSeek做智能分析。不复杂，但我决定让三个AI编程助手各自管一块，看看谁真干活，谁光动嘴。

比我想的热闹多了。

先说怎么测的。三个助手各有分工：

同一个模型底座，不同工具外壳，同一个项目。我就是想知道钱花在哪了——工具层的差距到底有多大。

小马：像那种不用你废话的同事

小马写功能最快。我说"做个记账本，单HTML，本地存数据，能导出Excel"，它直接扔出来一个29KB的文件，能跑。

但第一次在WebView里挂了。报错很别扭，查了半天发现是用了ES6箭头函数，而WebView的JS引擎只吃var和function。

我说"全部换成var，别用箭头函数"。50秒改完，第二次直接过。

它最值钱的地方不是写代码快，是能自己闭环。出bug了，它自己去读报错日志、定位文件、改代码、验证——不需要我把错误信息复制粘贴喂给它。这个能力在实际开发里省掉的时间不是一点点，是几个数量级。

代价也有。对话塞太多内容之后响应会变慢，跟茶泡久了全是渣一个道理。后来我养成了定期新建话题的习惯。

阿强：能力强，脾气也大

阿强做代码审查。OpenCode在三个里理论最强——独立CLI，有自己的agent循环，能跑测试、读文档、改文件。

实际用下来：一半惊喜，一半想摔键盘。

惊喜是真的能挖出bug。三个高危问题——use strict掉了、XSS没防、TOKEN明文存着——全是它找出来的。我人工review至少漏两个。

头疼的是它在Windows上像水土不服。cmd /c管道会丢流式输出，终端只看到半截话。换了pty好了，但多一步配置。而且每次启动慢得要死，问个简单问题也等十几秒。

更要命的是它的"主见"。我有一次让它"检查代码安全性"，它自己决定"你这个架构不行，帮你重构"。我没让。等我反应过来，五个文件已经动了。

后来学乖了。跟阿强说话得像对实习生："只做A不要做B做完汇报不要自己发挥"。限制比信任重要。

小龙：什么都能干，什么都不精

小龙管打包和支付。OpenClaw擅长桌面操作——操控浏览器、模拟鼠标键盘，听起来很酷。

用起来很累。

让它打包APK的流程是：读HTML→分析依赖→写AndroidManifest→封装WebView→签名。每一步都对，但每一步之间都要问我"要继续吗？""密钥用默认的可以吗？"一个5分钟的操作拆成7轮对话。

支付对接更惨。XorPay的签名算法有坑，小龙按文档写的代码每次签名都错。我说"直接curl调一下API试试"，它说"做不到，我现在是纯推理模式"。

最后APK是我自己包的，小龙只干了三成。

但它有个绝活：桌面操作。让它"打开公众号编辑器、填标题正文、截图二维码"——这种活它比谁都利索。编程是它的副业，但编程需要精确，而它在桌面操控这个层面的精确度是另一个级别。

三个反直觉的发现

最贵的不是最好的。V4 Pro比V4 Flash贵十倍，但在打包APK这种机械任务上，Pro和Flash的产出几乎没区别。价格的差距只在深度推理上成立，不是所有活都需要深度。

"能自己干活"比"答得好"值钱得多。小马能自动读日志→改代码→验证，阿强也能但要专门配，小龙得人一步步喂。这种闭环能力的差距，比模型本身聪明多少要命得多。

缓存策略比模型选择更省钱。DeepSeek的Prompt Cache，缓存命中的输入是$0.0036/M，没命中是$0.435/M——差120倍。我后来同一个任务不复用新会话，不动系统提示词，长结果存文件直接读。一个月账单从估的$150降到$30。

如果你也在选工具，别想"哪个最强"。想"我要干的活是什么"。

写项目、要自己能跑通的→小马。审代码、找隐藏bug的→阿强，但要管住它。桌面操作、浏览器自动化的→小龙，别让它写代码。

我现在日常就是Flash模型打底，碰见真难的问题再切Pro。贵的模型留给值得的活。

*本文基于「AI智能账本」项目实战记录。测试环境：Windows 11, DeepSeek V4 Pro/Flash。工具版本均为2026年5月最新。*

*关注「AI情报馆」，每周拆一个AI工具的真实体验。不写软文，只写踩过的坑。*