*Gemini 2.5 Pro 在超长文档问答上碾压，代码生成不如 DeepSeek，Code Review 能打但不如 Claude。它有一个别人没有的杀手场景。

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日常开发，GPT-4o 更有效率。做深度工作（Review、重构），Claude 更好。

日常开发，GPT-4o 更有效率。做深度工作（Review、重构），Claude 更好。

一位程序员利用 AI Agent 自动化周报编写流程，解决了每周手动整理 Git 提交记录的重复劳动问题。项目采用 Go 语言开发，仅 400 行代码，通过三步流程实现： 数据采集：调用代码仓库 API 获取上周提交记录； AI 生成：使用 DeepSeek API 将原始记录整理为专业周报； 自动推送：通过企业微信 Webhook 发送周报。 技术亮点： 单文件 Go 程序，部署简单； 精心设计

Function Calling 不是 API 替你执行的。它只是 AI 说「我建议调这个函数」——剩下的都是你的代码在做。理解了这一层，你就能写出完全受控的 Agent。下一篇我们解决一个工程问题：当你有 10 个 Tool 时，怎么设计统一的接口？怎么处理超时？怎么让错误不炸掉整个 Agent？

我有一个习惯——通勤路上用手机录音记想法。录了三个月，积压了 80 多条没整理。3 月的某个周末我花半天写了一个工具：**语音 → 转文字 → LLM 整理 → 念给我听。** 现在每天下班路上录完，到家时手机上已经有一份整理好的笔记了。这篇文章把这个工具的完整 Go 代码给你。复制下来就能跑。

DeepSeek、OpenAI、Claude，哪家都逃不过：网络抖动、机房故障、限流、模型过载。如果你的 Agent 遇到一次失败就放弃，那它就不是"自动化"，是"半自动，剩下半自动靠你凌晨爬起来重启"。这篇给你一套经过生产验证的重试方案。代码在 daily-report-agent 里跑了两个月，从"每天早上检查有没有挂"变成了"偶尔看眼 Grafana 就行"。

ChatGPT 的内置功能确实方便。但你自己搭的好处：1. **可以用任何模型。** 不绑 ChatGPT Plus。2. **可以读你本地的文件。** 不用每次上传。3. **可以集成进自动化流程。** Agent 自己决定什么时候写代码、什么时候执行。4. **可以扩充语言。** Python、Go、Bash、Node——你装什么镜像就能跑什么。