第一次体验 GLM-4.7，我的感觉有点像遇见了一位真正懂合作的“AI 同事”。它不仅仅能写代码，更懂得“完成任务”这件事的全貌。过去我常抱怨很多模型生成的内容要么片段化，要么逻辑不连贯，但这次不一样——GLM-4.7 给人的感觉更像是能跟我讨论方案、协助决策的伙伴。
在开发工作中，我最常遇到的是长链条、多步骤的项目，往往要在不同工具间切换。GLM-4.7 在这一点上表现得格外稳——多轮推理、分步执行、上下文延续都非常自然，几乎像一个“懂工程语言”的队友。有一次我测试它生成自动化流程脚本，从原型到初版成品只花了几分钟，连中间的逻辑跳转都处理得顺畅。这种智能协作的感觉，的确让开发过程变得轻松许多。
让我印象更深的是它在视觉和前端生成上的表现。以前 AI 常常“懂逻辑不懂美感”，GLM-4.7 明显改进了版面布局和界面一致性。用它做 PPT、原型或者低代码界面时，页面既规范又好看，生成一份企业级文档几乎一气呵成。我记得第一次生成 PPT 时，只用一次对话，效果就接近手工设计的质量——不夸张地说，这是那种“惊喜级”的体验。
在研究和分析类任务上，它也展现了专业的一面。它不只是吐出一堆信息，而是能帮我整合、比较、提炼结论。做深度调研或者准备汇报文档时，这种能力的价值立刻显现——它就像一位能独立分析、又懂语境的助手。
更让我满意的是其稳定性。相比之前的版本，它在复杂推理、多工具协同和语言一致性上都有显著提升。我在连续几个项目中使用它，无论是处理中英文混写的代码说明，还是进行跨平台 API 调用，都几乎没有出现理解偏差。
GLM-4.7 对我来说不仅是一个模型，更是一个可以共享思路的合作伙伴。它帮我节省了大量手工整理、调试的时间，也让我重新思考“AI 在工程与创造中能贡献什么”。如果你希望 AI 不只是写代码，而是参与到完整的开发和创作流程中，那它会让你重新定义“智能协作”的含义。
我很好奇，当你在项目中需要一个“不仅懂技术，也懂你的逻辑”的搭档时，你希望他具备哪些特质？
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