Cursor改了收费策略后，仅仅两天时间，我就干掉了一个月的Pro订阅的限额。
虽然这种限额很“玄学”：因为似乎还可以继续vibing下去，但是，那种每次都被提醒即将用完额度的感觉很不好，你不知道程序生成到什么时候，就嘎然而止了。当然，在过去的一段时间里，Claude Code的用量也明显上升了，其实，相比Cursor，真的没有特别显著的区别，毕竟底层模型都是Claude。我暂时没有办法从后台看到类似于Cursor这样的统计数据，所以虽然感觉上Claude Code的token效率可能更高，但是没证据。为了应对“限额”焦虑，也启用了Gemini CLI作为补充。
实事求是讲，Gemini CLI的一次性代码成功率是更高的，问题就是，如果要生成的是页面的话，如以前好几篇文章提到过的，模型比较“克制”，在可视化效果上就差了很多（除非给出非常细节的样式和内容的要求）。
例如，在逐渐把工作流全部搬迁到AI Coding和AI Search的逻辑的过程中，开始需要一个kanban来进行管理了，以前我会在obsidian里做，现在，索性写一个放到cloudflare中进行管理，这样手机访问和同步也简单很多。
这是Gemini CLI一次就返回的结果：
功能都有了，dnd的逻辑也都对，但，就是，丑。
没办法，就让Claude Code“美化”一下吧。经过四五次的查错，修改，对，想要的效果就来了。
这个项目很简单，对于模型而言的难度几乎没有。
但它再次告诉我们一个事实，模型输出的本质就是，数据。不仅仅是预训练数据（因为如果给Gemini完整的要求，它也可以很好看），更是RL部分的数据，是Agentic实现时的数据。
我还是坚持，如今的AI，跟“智能”无关联，跟数据强关联。