Aujourd'hui, j'ai utilisé K2-Thinking (CC) et GPT-5 High (CodeX) pour essayer de résoudre certains problèmes commerciaux. Permettez-moi de mentionner deux différences subtiles. 1. En termes de rapidité, K2-Thinking est nettement plus rapide. Je le décompose généralement en deux étapes : « localisation » et « réparation », et il est particulièrement efficace lors de la première étape (bien que d’autres solutions soient également beaucoup plus rapides que Codex…). 2. Sensibilité aux suggestions : Les revues Codex sont plus « intelligentes », capables de déceler des problèmes profonds comme la cohérence du code sans nécessiter beaucoup d’interventions, et de proposer de nombreuses suggestions. La pensée K2, en revanche, exige une plus grande réflexion pour être activée ; par exemple, lors du traçage d’un bogue dans une chaîne d’appels, l’ajout de fonctionnalités ne pose pas forcément de problème, mais la logique précédente peut être désynchronisée. Cependant, se demander « Qu’est-ce qui nécessite une attention particulière dans cette chaîne ? » peut s’avérer très efficace. Ce qui est particulièrement impressionnant, c'est qu'une fois configuré pour analyser l'ensemble du processus, le système identifie de manière proactive les zones problématiques potentielles et les examine une par une, ce qui offre une excellente expérience utilisateur. (Figure 2)
Chargement du thread
Récupération des tweets originaux depuis X pour offrir une lecture épurée.
Cela ne prend généralement que quelques secondes.

