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上周四晚上，十点半。

我们认识的一位大学老师坐在电脑前，打开了下一周的课表。

下周一他要给孩子们上「平面游戏设计」，内容包括游戏循环、碰撞检测、精灵动画、状态机——四节课，每节两小时。

他自己做了一遍规划，发现光是大纲就要整理四页，配套素材要分类存好，PPT至少要做三十张。更别提还有三道实践题、两个课后作业框架要准备。

他做了一晚上，感觉像是打了一关 BOSS，血条见底。

他把同样的需求发给了四个AI，看看谁最能帮他把这关打完。

GPT：来得最快，最稳

他把需求发过去，GPT大概用了三十秒，开始逐项列内容。

游戏循环，它给了定义、伪代码、两个常见实现思路。碰撞检测，它列了AABB、圆形、像素级三种方法，各配了适用场景。状态机，它画了一张简单的状态转换图。

他用了一个下午，把GPT的输出重新调整了一遍——有些术语和教材版本不一致，有些例子偏手游风格，他们用的是PC平台。

但GPT的好处是：什么都能接，英文中文都有料，速度快，不卡壳。

Claude：最懂你在说什么

Claude上来没有直接列大纲。它先问了一句：

他说有，但游戏开发是零基础。Claude才开始写。

这次写出来的东西，读起来像是真的有人在教学。它考虑了学生的认知曲线，把状态机放到了第二节，而不是按照大多数教材的顺序塞进第一周。还自己加了一段「学生常见困惑」和「教师备忘」。

他最后几乎没有改Claude的内容。

DeepSeek：快，便宜，偶尔有惊喜

DeepSeek上来就开始干活，不废话。生成课程大纲的速度比GPT还快，内容基本够用。

我们这位老师发现它有一个GPT和Claude都没有提的点：它建议把碰撞检测分成「理论课」和「实验课」两节，理论讲思路，实验直接上手敲代码。这个思路他自己没想到。

DeepSeek的弱点也很明显：给的PPT框架比较粗糙，配色和排版要自己调。

WorkBuddy：真的在帮你干活

WorkBuddy跟前三个不太一样。GPT、Claude、DeepSeek是你给它需求，它给你内容。WorkBuddy是你给它需求，它帮你把事情做完。

我们这位老师把同样的需求发过去，WorkBuddy没有只回文字。它做了一件让他有点意外的事：

这种感觉是：这个东西是真的在帮你干活，不只是出主意。

我们不想给它们打分。数字会骗人。

这位老师的真实体会是这样的：

三个配合着用，效果最好：

不在这三个里面做选择题，知道每个工具的长板，才知道什么时候用哪个。

—— 没有最好的，只有最适合你的 ——

后来我们这位老师发现，AI工具正在变成和PPT、微信一样的基础工具。你不需要懂它是怎么工作的，你只需要知道它能帮你做什么。

去试试，找到你的组合。在AI年代，又一次理解了东哥说的话：说不出来，做不到；说不清楚，做不好；