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依据“视频下载器项目”提示词---对3种模型编码效果进行对比

小白学Java
小白学Java
2026-03-22 23:12
阅读 2013
小白学Java
2026-03-22 23:12
阅读 2013

简要概述

  1. 因为本次目的是“从零到一项目生成”的对比，因此不考虑后续项目功能的拓展、bug的修复，只考虑MVP核心功能的实现，保证功能可用（确保启动成功的前提下，初版+无任何修复下的效果，当然还有随机性因素）
  2. 本次测试仅供参考，可能因个人习惯问题造成部分偏差，非权威测试！！！
  3. 测试时间：2026/3/22 20:00 ~ 2026/3/22 22:10
  4. 对于opus 4.6模型的能力，yupi已经帮我们测试过了，这里就不做重复工作了😜
  5. 当然，任何模型不能保证每次都稳定发挥，还是需要大量测试，选择最适合自己的大模型

image.png

Skill 配置

  • frontend-design
  • ui-ux-pro-max

参赛选手（均为官方提供）

  • glm-5-turbo

  • gpt5.4-medium

  • minimax-2.7

统一提示词

▼
md
复制代码
你是一位专业的程序员，现在请你根据需求，帮我设计方案、人工确认、按需分步骤完成开发、自主执行测试验证、找我验收。

## 需求
现在很多同学有下载保存视频到本地的需求，但是可能有些视频无法直接通过平台下载（不支持下载功能），或者说下载不够方便（比如不支持批量下载，或者有什么限制、清晰度有限等等），因此，希望能够开发一个万能视频下载网站，能够更快速地、随时随地、从各个平台下载视频，手机上也能下载。
还可以按需增加一些额外的功能，比如视频总结、字幕翻译、增加付费能力等等。

## 人工思考方案
1）这个项目需要什么样的前端界面？（简单易用还是华丽精致）
我的答案：尽量吸引人付费（突出实用价值）

2）这个项目需要后端么？
我的答案：需要，但是可以先不需要数据库，尽量轻量一些

3）我们怎么样下载到视频？有这么多平台，怎么合理地下载视频？
我的答案：站在巨人的肩膀上，直接去 GitHub 使用开源项目（不要自己承担风险）
可以直接使用 yt-dlp 开源项目（https://github.com/yt-dlp/yt-dlp），有十几万个 Star，非常主流，而且能力强大。

## 注意事项
1）前端页面要足够独特，不要千篇一律，模仿这个网站的 UI 风格：https://ai.codefather.cn/painting
你必须通过浏览器访问，确保完全理解了这个网站的 UI 设计。尽量使用吸引人付费的配色、文案和样式风格。
2）在我人工思考方案的基础上，仔细分析并提出自己的方案，然后一定要找我人工确认
3）你必须完全理解开源项目，使用尽量简单的方式实现（比如直接在开源项目代码基础上去修改，或者直接封装，尽量减少代码改动）

gpt-5.4-medium（codex）

1）UI效果

image-20260322210355780.png

image-20260322213649870.png

2）MVP功能可用性

  1. 启动3次后成功
  2. 解析视频
    1. b站：解析失败❌️
    2. YouTube：解析成功✅️
    3. TikTok：解析成功✅️
    4. 小红书：解析失败❌️
    5. 抖音：解析失败❌️
  3. 下载视频
    1. b站：解析失败，未达到资格线❌️
    2. YouTube：成功下载并正常查看✅️
    3. TikTok：成功下载并正常查看✅️
    4. 小红书：解析失败，未达到资格线❌️
    5. 抖音：解析失败，未达到资格线❌️

3）实际用到的Skill

  • frontend-design
  • ui-ux-pro-max

4）存在问题

  1. UI较为简陋

glm-5-turbo（cc）

1）UI效果

image-20260322210416048.png

image-20260322211433530.png

image-20260322211735560.png

2）MVP功能可用性

  1. 一次成功启动

  2. 解析视频（特点：输入地址后自动解析，不需要手动点按钮）

    1. b站：解析成功✅️
    2. YouTube：解析成功✅️
    3. TikTok：解析失败❌️
    4. 小红书：解析成功✅️
    5. 抖音：解析失败❌️

  3. 下载视频

    1. b站：成功下载并正常查看✅️
    2. YouTube：成功下载并正常查看✅️
    3. TikTok：解析失败，未达到资格线❌️
    4. 小红书：成功下载并正常查看✅️
    5. 抖音：解析失败，未达到资格线❌️

3）实际用到的Skill

  • frontend-design

4）存在问题

  1. 视频封面缩略图未显示

minimax-2.7（cc）

1）UI效果

image-20260322221844406.png

2）MVP功能可用性

  1. 解析视频

    1. b站：解析失败❌️
    2. YouTube：解析失败❌️
    3. TikTok：解析失败❌️
    4. 小红书：解析失败❌️
    5. 抖音：解析失败❌️

  2. 下载视频

    1. b站：解析失败，未达到资格线❌️
    2. YouTube：解析失败，未达到资格线❌️
    3. TikTok：解析失败，未达到资格线❌️
    4. 小红书：解析失败，未达到资格线❌️
    5. 抖音：解析失败，未达到资格线❌️

3）实际用到的Skill

无

4）存在问题

  1. 方案设计阶段未查找指定的github仓库，手动提醒才去查找
  2. 首次启动所有测试全部失败，估计是后端处理有问题

个人总结

  1. gpt-5.4-medium 前端效果不太好，但后端编码还不错，开high后效果可能会更好

  2. glm-5-turbo 前端和后端效果适中，前端设计较强，本次后端约等于甚至超过 gpt-5.4-medium

  3. minimax-2.7 skill未进行工具调用，未主动进行指定github仓库的搜索，感觉不如glm和gpt

Python
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day3-如何写出一个高质量的 Skill（组内分享） 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”，而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”，再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子，但方法是通用的。 --- 一、先想清楚：Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分： 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做，每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办，而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点：职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例：把几十条经验全塞进一个主 Prompt，改一条规则要重调整个 Prompt，评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法：先建评估，再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是： 1. 定义输出契约：什么算合法、什么算合格； 2. 建金标准集：一小批人工认可“可放行”的样本； 3. 先写评估 Skill：让它在金标准集上跑出基线； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改跑同一套评估，无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发：评估是 Skill 的单元测试，金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill：三层门禁，逐层递进 前一层不过，后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层：确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成，不消耗模型成本。 · 输出可解析； · 必填字段齐全，类型/枚举合法； · 引用目标存在，无悬空引用、无不可达节点； · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层：语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”，仍然保持确定性。 通用检查项： · 覆盖率：源材料里的关键步骤、分支、条件，输出里是否都有对应？ · 完整性：每个判断节点是否都有明确出口？有没有死胡同？ · 可达性：每条路径是否都能到达预期终点？有没有无出口循环？ · 顺序与依赖：有先后依赖的操作，是否保留了顺序？有没有被拍平成无序列表？ 例子：故障诊断转换中，检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层：LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度：忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移，不能单独放行，必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化，换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度： 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图？有没有自行发明内容？ 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留？隐式知识有没有被压成空话？ 收敛性 输出是否仍指向原目标，而不是发散？ 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用？ --- 四、金标准集：回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子，扩到 15～30 份，覆盖失败模式而非随机抽样： · 完整正例：典型流程； · 边界/异常分支：异常路径、循环、前置失败回退； · 已知易错模式：实际踩过的坑； · 留出集：不参与调优，只用于最终验收，防过拟合。 金标准不需要完美，只需要当前标准下认可可放行。 回归指标：关键路径用 pass^k（k 次全过），稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束：让批量产出可重放 · 幂等：同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致，否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动； · 隔离不阻断：单份失败进隔离队列，记录失败层和原因，不阻塞其余； · 版本绑定：规则、rubric、金标准集进 Git；每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”； · 抽样人工复核：Judge 临界样本 + 易错模式，人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅，写清：输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略； · 经验规则放 references/ 或 rules/，按失败模式分类，不要全塞进主 Prompt； · 不确定时标 needs_review: true，不要硬编看似合理的结果； · 迭代由评估报告驱动：报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式，你改对应规则文件，而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序（不要反过来） 1. 固化输出契约：Schema + 结构约束； 2. 建金标准集：从已认可的 + 最易出错的样本开始； 3. 先写评估 Skill：跑出基线报告； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改对比逐项通过率，无退化且目标提升才算正向； 5. 批量运行 + 隔离回放：失败进队列，结束后人工抽检； 6. 评估 Skill 自身版本化：换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”：每次修改必须附评估报告对比，逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数：前两层挂了，Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt：规则按失败模式分文件，评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”，评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳，再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出，而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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