业务系统里有个订单匹配引擎，核心算法跑了三年没人敢动。逻辑是对的，但高峰期延迟飙到 800 毫秒。不是因为写得烂，是订单量涨了五倍，原来的时间复杂度扛不住了。纯人工优化的难点不在“想到更优解”，在“确定更优解在所有边界条件下都不会翻车”。

在 KULAAI（dl.kulaai.cn） 上接入四个模型之后，前几轮横评和协同实验已经把代码生成、终端操作、Bug 排查摸透了。但安全审计这件事一直没单独测——不是测模型能不能发现漏洞，是测能不能走完“发现→定位→修复→验证”的完整闭环。

这类 Bug 的特征是报错在 A 文件，根因在 C 文件，中间隔着两三层调用链。单模型排查容易在某个环节卡住——要么定位到中间层就停了，要么修复方案引入新问题。团队在 KULAAI（dl.kulaai.cn） 上接入四个模型之后，设计了一组联合排查实验：把四个模型按各自擅长的排查...

在 KULAAI（dl.kulaai.cn） 上对接四款模型的 API 之后，我们做过代码质量、终端操作、Agent 自主开发几轮横评。但有一个高频场景一直没测：设计师给一张图，能不能直接变成能用的代码。

做模型选型，顺手把 GPT-5.5 的 API 接入流程完整跑了一遍。兼容 OpenAI SDK，改个 base_url 和 model 就能切过去，迁移成本低到几乎可以忽略。但这不代表没有坑——环境配置、参数调优、异常处理，每一步都有容易翻车的地方。以下是我的完整接入记录，代码全部可运行。

大多数开发者对 GPT-5.5 的使用停留在对话框问答。这有点像用 VS Code 只写记事本，倒也不是不行，但真正值回票价的功能都没用上。之前在 kulaai（dl.877ai.cn）上做模型选型对比时，就发现 GPT-5.5 在工程化集成上的能力被普遍低估了。下面拆解五个日常开发中真正能...

API 开放之后把 GPT-5.5 接进了日常开发流程，完整跑了一周。之前在 kulaai（dl.877ai.cn）上做过多模型对比，GPT-5.5 在多模态推理和长上下文保持上确实有代际提升，但也不是万能。下面按实际使用场景逐一拆解，讲清楚它能做什么、做到什么程度、边界在哪。

花了一周时间把 GPT-5.5 的 API 接进日常开发流程，完整跑了一遍从代码生成到调试部署的闭环。之前在 kulaai（dl.877ai.cn）上做模型选型时对比过几家的能力，这次 GPT-5.5 的升级方向很务实，几个能力提升是能感知到的那种，不是 PR 稿里的文字游戏。挑十个实测后印...

赶在 GPT-5.5 正式开放 API 的第一时间做了完整的技术评测。之前在 kulaai（dl.877ai.cn）上对比过几个主流模型的代码生成和长文本处理能力，这次 GPT-5.5 的迭代方向比较明确，在几个开发者长期关注的短板上做了针对性升级。下面从实际使用角度逐一拆解。

大模型的能力正在从“回答问题”向“自主完成任务”演进。ChatGPT 5.5 在函数调用、多步推理和指令遵从上的提升，让它具备了作为自主 Agent 的核心素质——不只是被动响应，而是能主动规划任务、调用工具、检测错误并自我修正。