我平时做项目管理，会同时接触业务设计、UI、方案编写、产品汇报、coding等工作，用下来一个很明显的感受是：评价 AI 如果只看 Coding，其实很片面。 
Coding 当然重要，也很考验推理、任务拆解和纠错能力，但它有一个天然优势——特别容易测。 代码能不能跑、测试能不能过、Bug 能不能修，结果都很直观，所以技术圈很容易把“Coding 强”直接等同于“模型强”。 
但在很多非 Coding 场景里，我更看重：分析过程是否严谨，最终结论是否清晰。 而且这里说的是简单提示词、普通用户自然提问的情况，不是靠复杂 Prompt 调教出来的结果。 
举个例子：让模型根据当天行情判断某只基金是否值得买。我希望它主动搜集当天行情、板块走势和相关信息，把利好、风险、关键变量讲清楚，再基于这些证据给出明确结论：今天适不适合买、什么情况下可以买、后面重点观察哪些节点。 
就这个场景来说，我自己的实...