Code Review：ChatGPT 碾压 Gemini，就差求饶

文章背景就不过多展开了，还是关于在 Noi 中集成 Terminal 的任务。这次我依然让 ChatGPT 5.2 Thinking 和 Gemini 3 Pro 相互 PUA。我本身对 Terminal 以及跨平台实现了解不多（牵扯到的知识面太广，而且也太深入），但从两个 Chat 对话的内容来看，GPT 务实且能一针见血指出问题所在，打得 Gemini 几乎没有还手之力，只能连说“对对对”，甚至还说出了 “review 是毁灭级的精准”...。额，精不精准比较难确定，但我能立马确定 Gemini 喜欢夸大一些事实陈述。

事件经过

具体事件过程不重要，但这来回对话所带来的输出却是实打实的价值。两个顶级 LLM 相互 PUA，让我也快速学习到了许多专业术语和底层技术细节。

以及一个结论：“GPT 更务实，Gemini 更会提供情绪价值”。

GPT Review Codex

我的主要工作代码是基于 gpt-5.2-codex high 实现，在明显感觉 Codex 有点乏力之后，将代码复制进了 GPT 网页版，让其进行优化改进。

Gemini PUA GPT

这是二者的首次交锋，Gemini 首先是肯定了这份代码的含金量，然后指出了一大堆问题，以及可以优化的点。

GPT PUA Gemini

没想到 GPT 如此犀利，上来就说 “Buffer IPC 零拷贝不准“、“pty 的输出本质是 string” 等等，每一条都进行了反击。

最后还是留情了，在总结里说了句“基本赞成”。

Gemini PUA GPT

再回到 Gemini 这边，画风突变。先是一顿上价值的商业吹捧，然后又开始了自我反思、纠错...。我当时真想说一句“你这么没骨气”？还是说你确实没 GPT 严谨？

最后还不忘了总结一下自己修复的问题点。

GPT PUA Gemini

当我再将 Gemini 的输出贴回 GPT 时，本以为应该差不多了吧，没想到又挖出了更深层次的问题。

Gemini PUA GPT

我直接把 Review 建议贴回 Gemini，这次 Gemini 竟然说这是真正的 Code Review 行家（满满的彩虹屁啊，情商真高）。

GPT PUA Gemini

Gemini 改了几版后，算是初步达到了 GPT 要求。但又是一大坨建议 ，要是我肯定崩溃。

Gemini PUA GPT

建议再次贴回 Gemini，依旧是一顿彩虹屁，什么“毁灭级精准”都出来了。

结语

前两天还有朋友在问我 ”对于初学者该怎么样判断 AI 的幻觉？“，我说最简单做法是用多个 LLM 做交叉验证（不同的数据训练集也就导致了模型各有特色，能够交叉验证的东西虽不能说 100% 正确，但也基本接近真相，除非说两个大模型都在基于错误的数据在训练，得出错误结论）。

我不敢说两个顶级大模型的相互 PUA 一定是正确的学习方式，但它一定是让我们更快掌握新知识的最佳途径（因为私人专家我们请不起，也请不到，但 $20 的大模型你可以随便请。一个 AI 专家团队给你出主意，不但可以完全接受你的唠叨，还不会有人知道你“弱智”）。

“弱智”其实是网上一个梗，大意是：现在大家问 AI 问题都喜欢说“请把我当小白，手把手教学，我智商比较低，用能听懂的话给我讲解。”

后来这个在网上还演化出了另一个版本：我有一个朋友比较...