大家真的用GLM 5.3写过后端代码吗？

自己的二开NewAPI基本都是GLM-5.3在写

前端后端都有涉及一点点

不考虑模型强度的情况下， 用 ai 的和会用ai的写项目的过程都是不一样的。

强模型人工辅助少一些，反之则多一些。一概不管的就听天由命呗。

我一直主力用glm-5.3

思考要选high ，没事别用max

选了high体验和opus5类似，执行比较快

选了max体验和gpt类似，跑任务很慢

有没有可能你是在抽卡？

理论上文档清晰应该前几的模型都能写差不多？

上星期发现自己 AI 空了

只好捏着鼻子用 codebuddy 的 hy3 和 hy3 (?

把我的反代 py 整个重构成 go ^-^

hy3 真难用 ^-^

这种一直在读文件的问题一般是 harness，接入协议或者提示词出问题了

我一直用的high，没有用极高。并且提示词给的非常明确，任务指定也非常明确

不应该，我是先写需求，然后需求细化为工作任务，工作任务描写的非常清晰该实现什么功能，怎么做。然后就是我上面说的，消耗40%的用量，啥都没干，一直读文件，思考，用的是ZCode，7天体验卡

用的ZCode，官方推荐的哇。选择的GLM 5.3 高

我倒是感觉还行，用claude的cli接的glm，干活说清楚点啥毛病没有，不管也能修，不过额度确实用的比较快

呃，7天体验卡那就没毛病的

那个额度很少，不够用正常

GLM5.3好像很一般，不知道其他佬怎么样

写过，不过写的也不多，我用 glm 5.3 是听说它「安全性」做的可以（就是它发布的时候不是宣传什么找到好多漏洞吗？）

所以就拿它用来给我的项目做审查的，审查后如果小问题就让它自己修复了，还可以。复杂的我就交给 GPT

个人体感还行吧！

Rust 技术栈，好像也没有见到什么问题。至于这个额度，是挺少的，用的也快。

我领取过三次 1 亿额度的活动。一个亿 Token 只能完成 1～2 个一般性任务就用完了（一轮实现+1 轮审查+1 轮修复，为一个任务）；有时候能撑着正好完成 3 个哈哈

我的项目不大，前后端加起来应该也是 1w 左右的代码

如果你用的是Coding Plan，千万别用GLM-5.3-Flash模型，这模型是一坨屎（至少现在是），如果你是在混用的话，那基本就是Flash改出一坨之后5.3擦屁股，所以你看着进度很慢。

claude code glm5.3 max，虽然慢但是效果很好

之前是用Claude Code + Ox Alpha在写代码，周日的时候从早上9点多搞一个Cocos 中有点难度（6-7分难度）的事儿，搞到晚上10点多，一直搞不定，然后换成Opus 4.8，10分钟搞定了。

我在ZCode里面选择的是GLM 5.3，它可能自己在调度使用，因为我看用量里面有一部分是Flash的用量

会觉得它每次完成一个任务花费的时间特别久吗？不是它动作慢，是搞的事儿很多特别久。我安排给它的小任务，哪怕是修复一个小bug，它也要跑30分钟起步。很难受

我一直思考，预算开的就是最高，好像就是那个 max 吧

速度确实不是很快啊，他每次在修改一个小问题的时候，都要磨磨蹭蹭半天，翻一下这个，翻一下那个。不过，我觉得其实也还好，多看看，没有什么事情

综合来讲的话，和 plus 订阅的 GPT sol 开 xhigh 的速度差不多吧，可能也习惯了，所以我觉得还行，速度不是很慢，能接受