編輯 | 伊風

當你還在給 Claude Code 充著 200 美元月費時，有位開發者已經靠著極限白嫖，提前解鎖了「永久免費編程」。

更狂的是，他還直言——你很可能花了冤枉錢，效果還不如他用零成本模型寫出來的代碼。

這份神級薅羊毛攻略一經發布，就被網友奉為 AI 免費模型界的終極 BOSS。

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這就是今天在Hacker News上的熱貼，從此AI編程界有了自己的“摳門”神教。

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作者的秘訣很簡單——在瀏覽器里同時開幾十個 AI 標簽頁，替代單一 AI Agent 工具編程；

 更重要的是，他聲稱自己解決了 AI 編程“降智”的老大難：

很多代碼 Agent（Cline、Copilot、Cursor、Windsurf 等）要么塞太多上下文，要么給太少，結果讓模型變笨。

不如用 AI Code Prep 這類工具手動篩選相關代碼，還能直接把精選的上下文丟給多個免費網頁 AI，一舉多得。

那么，這位作者究竟是玩轉大模型的神人，還是自說自話的奇葩？

我們來扒一扒他的思路。

1.更聰明、更省錢的工作流：精準上下文

在作者看來，AI IDE“降智”的根源在于：

像 Cursor、Cline、Roo Code 這樣的工具，會在調用大模型時塞進大量與問題無關的上下文——例如工具使用說明、MCP 服務調用方法、編輯文件的冗余描述等。

結果就是，即便你花錢用最貴的模型全程處理，這些無關信息依舊會拖慢、拖垮它的思考能力。

他的解法很簡單：繞開 IDE 端的自動上下文，自己在瀏覽器里同時開一堆免費大模型標簽頁，并且——

• 用自己的工具生成精準上下文：只提取與問題直接相關的代碼文件 
• 投喂多個網頁端 AI：把上下文粘貼到一個或多個免費模型的聊天窗口中（比如 GLM-4.5、Kimi K2、Qwen3 Coder、Gemini 2.5 Pro 等），讓它們并行分析、審查代碼，尋找問題根源。 
• 反向喂給 Agent 執行：當 AI 找到可行方案后，讓它寫出一條適配 Cline 或其他 Agent 的執行 Prompt，由執行力強的小模型去落地修改代碼。

這樣做，GPT-4.1 （作者使用方法： Pollinations AI，在 Cline 擴展（VS Code）里設成 “openai-large”，就是 GPT-4.1）就足夠完成文件編輯，完全沒必要浪費 Claude 的額度去改代碼。

Claude 能少用就少用：Claude適合做方案規劃、處理難題，實在要用就在 OpenRouter 上偶爾用用 Claude API來做，會便宜很多。

長期下來，你會逐漸摸清哪些模型擅長哪類任務。

2.AI 模型界的“神農氏”：頂級編程模型白嫖全攻略

為了徹底實現零成本編程，這位作者像個勤勤懇懇的“AI 神農氏”，不斷試遍各種模型，精挑細選，組建出一支堪稱免費 AI 軍團的陣容。

 “這樣一次可以獲得多個模型分析和編程的思路。” 

他多開n個標簽頁的常用“陣容”令人嘆為觀止——不得不說，咱們國產 AI 在這支隊伍里撐起了半壁江山：

• 2-3 個 z.ai 的 GLM 4.5 標簽頁 —— 網頁免費可用，效果感覺和 Claude 4 一樣好甚至更好，真的不是開玩笑。 除了網頁版，還可以通過 Pollinations AI 項目、LLM7獲得免費的 API 訪問。
• chat.qwen.ai 上的 Qwen3 Coder 和其他新模型。 
• kimi.com 上的 2 個 Kimi K2 標簽頁 —— 在 GLM 出現之前，這個模型幾乎每天幫我修多個棘手 bug，現在 GLM 有時可能更勝一籌。 
• 至少 1 個 OpenAI Playground 標簽頁 —— 如果你在賬號設置中允許 OpenAI 使用你的數據進行模型訓練，就能獲得 GPT-4.5、o3 等模型的免費 tokens。 
• 1-3 個 Google Gemini AI Studio 標簽頁 —— 這里的 Gemini 2.5 Pro/Flash 經常免費且不限量。 
• 另外開幾個 Gemini 2.5 Pro 標簽頁（和 AI Studio 不同）—— 圖像生成和深度搜索更強，我會和 AI Studio 一起開幾個。 
• Poe.com 上的幾個標簽頁 —— 通常設為 Claude 4 或 o4-mini，利用它每天給 premium 模型的免費額度。 
• 多個 OpenRouter 標簽頁 —— 同時連接幾個模型，有的免費，有的收費。 
• 至少 1 個 ChatGPT 標簽頁 —— 免費版依然有用。 
• 至少 1 個 Perplexity AI 標簽頁 —— 特別適合需要大量資料調研的問題。 
• 至少 1 個 Deepseek 標簽頁（v3 和 r1 在網頁上免費可用，但要注意上下文限制）。 
• 1 個 Grok.com 標簽頁 —— 免費、好用且幾乎無限制，適合通用問答、深度搜索、圖片編輯，我主要用它的深度搜索功能，類似 Perplexity。 
• Phind —— 免費，它會嘗試給你流程圖/圖表的可視化輸出。 
• lmArena.ai —— 免費訪問 Claude Opus 4、Sonnet 4 等模型，免費 Opus 4 特別好用。 
• Claude.ai —— 雖然免費，但限制太多，用起來讓人煩，所以我會用其他方式訪問 Claude，比如 Cody 插件、Copilot 等。

除了“標簽頁軍團”，作者還額外分享了幾條薅羊毛秘訣：

• 下載 Qwen Code，每天可免費 2000 次 API 調用。 
•  OpenAI 對大多數模型提供免費 token（250 萬或 25 萬，取決于模型）。 
•  Cerebras 有免費額度，Gemini 也能薅，Meta 提供免費的 Llama 4 API（雖說能力一般，但總結文本還可以）。 
•  在 Pollinations AI 上，將 Cline 擴展（VS Code）設置為 openai-large（其實就是 GPT-4.1）。

靠著這套組合拳，他真的做到了0 成本編程。

AI根本取代不了程序員的證據再次加1！

3.自研工具：消除IDE與AI網頁切換的摩擦

當然，也不能簡單地說，用 AI IDE 產品的人就是“大冤種”。

作者這套“精準上下文 + 網頁 AI”工作流，雖然便宜、靈活，但在實際使用中也有一些不便之處：

• 多一步切換：AI 網頁修好 bug 后，還得手動切回 IDE。 
• 定位成本高：需要花時間在項目中找到具體要修改的代碼位置。 
• 操作分散：多標簽頁之間來回切換，容易打斷思路。 

相比之下，Cursor、Claude Code 這類 IDE 插件雖然貴，但好處是上下文和修改都在一個界面完成，無需額外跳轉。

為了消除這些摩擦，作者干脆走上了自研路線，開發了一款上下文輔助工具，讓 IDE ? 網頁聊天標簽頁之間的往返更加高效。

 “我做了一個上下文輔助工具，它能幫我在所有打開的 AI 聊天標簽頁和 IDE 之間來回切換。這個工具的目標是盡量消除使用 AI 原生網頁聊天界面時的摩擦和煩惱。” 

這款工具免費：https://wuu73.org/aicp

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功能包括：

• 預設按鈕：可以保存一些自己常打的固定文本。 
• 按項目保存狀態：記錄應用窗口大小、哪些文件被選作上下文，下次打開直接恢復到上一次的狀態。 
• 自動掃描代碼文件：自動猜測最可能需要的文件；帶 Prompt 輸入框，可以把提示文字放在代碼上下（實踐中似乎能讓輸出更好）。 

作者甚至為 Cline 這樣的 AI 編程 Agent，專門做了一個預設按鈕：

 “為 AI 編程 Agent——Cline 寫一個 Prompt，把整個 Prompt 放在一個代碼塊里，方便復制粘貼。把任務拆分成若干個小任務，并給出足夠的細節和解釋來指導 Cline。用簡單語言寫搜索替換的步驟，幫助它找到修改位置。”

這樣作者就在極致省錢的同時，獲得了逼近“集成式 IDE AI”的順暢體驗。

4.實踐：平時怎么解決問題、找 Bug

作者在評論區補充了自己的一個實戰流程：

• 啟動工具： 在 VS Code 終端輸入 aicp，打開自研的上下文輔助工具。 
• 精準挑選上下文： 微調已勾選的文件，只保留與當前問題相關的部分，然后寫下要完成的任務或需要修復的 bug 描述。 
• 生成上下文： 點擊 Cline 按鈕 → 再點 Generate Context!，一鍵生成精簡后的上下文包。 
• 多模型并行分析： 把上下文粘貼到 GLM-4.5（有時是 o3 或 o4-mini、GPT-5、Gemini 2.5 Pro……遇到棘手問題會一次試 2~3 個模型），對比它們給出的方案。 
• 執行最優解：選出最合理的答案，直接復制粘貼到 VS Code 里的 Cline（設定為 GPT-4.1，無限量/免費）執行。

作者評價說：

GPT-4.1 雖然不算特別聰明，但執行力極高——無論你讓它干什么，它都會照做，而且能修正大模型輸出中的小錯誤。大模型負責想清楚細節，并寫出帶任務列表、操作步驟和原因說明的 Prompt，然后 4.1 在 Agent 模式下去執行。

5.寫在最后：AI編程的免費午飯時代走向終結

作者的這篇薅羊毛神貼，引來了大批開發者圍觀。

而它之所以引發共鳴，核心在于一個不爭的事實：AI IDE 正在悄然改變。

從 Cursor、Copilot 到 Claude Code，相繼調整會員用戶權益，都指向了同一個趨勢——AI 輔助開發的“無限免費午餐”時代，正在走向終結。

在早期，廠商愿意虧本補貼，把它當作用戶增長的投資；如今，這些成本至少部分地轉嫁給了付費用戶。AI 推理的成本本就不低——每天有數百萬個 token 在模型中流轉，最終總得有人買單，而廠商越來越不愿意再吞下這些虧損。

曾經慷慨的包月不限額，正被基于用量的計費模式和更嚴格的使用限制所取代。

 在這樣的背景下，有開發者想方設法重回“零成本編程”，就不難理解了。

無論你是追求極致省錢，還是只是想優化使用體驗，這篇博客的思路或許都能給你一些啟發。

那么問題來了——你會為了省錢去折騰這樣一套流程嗎？

你現在每月在 AI 編程上的花費是多少？評論區聊聊看。

參考鏈接：

• https://wuu73.org/blog/aiguide1.html
• https://www.heise.de/en/background/Price-hike-for-AI-coding-tools-The-Free-Lunch-Is-Over