北京
同一句提示词，三个AI，三套完全不同的答案。我最近动手做了个小实验：给ChatGPT、Claude和Gemini布置一模一样的任务——“构建一个带身份认证、速率限制和简易仪表盘的REST API”。不附加任何说明，不提示技术栈，不让反问，就看它们各自怎么解题。
结果根本不是代码风格的区别，而是连语言选择、框架偏好、协作方式都彻底割裂。有些反应甚至让我觉得，与其说是在用工具，不如说是在被三个性格迥异的实习生轮流试探底线。下面跟着我的实验日志，把每个模型的“坑”和“彩”都摊开讲。
ChatGPT：几乎零延迟，先交卷再说
首个上场的ChatGPT几乎没给我任何犹豫的间隙。刚把需求丢进去，它立刻吐出一段完整的Express中间件配置：
const rateLimit = require("express-rate-limit");
const limiter = rateLimit({ windowMs: 15 * 60 * 1000, max: 100 });
app.use("/api/", limiter);
干净，有主见，开箱即用。它默认选了Node.js和Express生态，顺手挂上了速率限制插件，15分钟窗口限定100次请求，连带注释都替我省了。这种不废话、先给结果的风格，第一次用会有种“这助手真懂我”的错觉。
但稍加咀嚼就会尝到一丝不对劲。它全程没问我一句需求确认——API是给开放平台用的，还是给后台系统调用的？需不需要跨域支持？日志和监控要不要顺手带上？这些它全都没关心。给出的代码像从最佳实践
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