透過 GLM 5.2 Fast，四天完成一個月的工程工作：AI 如何提升資深工程師生產力

作者僅用四天時間，以 218 美元的推論成本，完成了一項通常需耗時一個月的複雜工程功能。 • 他利用 GLM 5.2 Fast 透過 FireConnect on Claude Code，為 GPU 排程器成功設計並實施了「回收 (reclaim)」功能，生成了約 3,000 行程式碼及 34 個通過測試。 • 這項功能極具挑戰，涉及系統核心排程邏輯、深度領域知識、設計權衡、並發正確性及大量邊緣案例。 • GLM 5.2 Fast 在專案的設計、規劃和程式碼實作的各個階段都扮演了關鍵夥伴角色，顯著加速了傳統上需要數週的工作。 • 成功的關鍵觀察包括： • 速度疊加效應 (Speed compounds)：GLM 5.2 Fast 的高速推論將工作模式轉變為實時「辯論」，有效避免了上下文切換造成的效率損失。 • 無需擔心代幣支出 (No stress about token spend)：使用開放模型讓工程師能無顧慮地依賴 AI 進行廣泛探索與開發。 • 品質穩定 (Quality held on hard work)：即使是涉及關鍵排程邏輯的複雜任務，結合 AI 與測試驅動的計畫也能確保高品質的輸出。

「GLM 5.2 的設計和程式碼品質讓我真正信任，而且其速度和成本讓我不必再自我設限，我終於能感受到全然的生產力。」這證實了 AI 的承諾已然成真，能大幅提升效率並保持工程師的專注。