以前用AI写代码，网页端聊半天额度烧光了，切到本地编辑器还得重新复制粘贴上下文。现在聪明的做法是把构思和执行拆开，让ChatGPT网页版和Codex本地端打个配合。 先打开ChatGPT网页版白嫖构思。网页端聊天不消耗API额度，你可以毫无心智负担地把需求盘清楚，甚至直接连上GitHub仓库做代码审查，这部分同样是免费的。等方案聊透了，再把它添加到本地Codex App的Work里，让AI直接在你的本地仓库中应用方案并编辑文件。这种网页免费构思加本地深度执行的模式，把想和做彻底解耦了。 有极客已经把这套接力玩法升级成了全终端TUI工作流。有人在家里放个Mac mini，平时用Ghostty直接SSH远程，手机上用Moshi连接。Agent跑在Herdr里面，偶尔用Lazygit看代码，连知识库都换成了Obsidian-TUI。整个流程完全抛弃图形界面，在终端里行云流水。 对比以前盯着各种图形窗口切来切去，现在这种纯终端操作不仅资源占用极低，还能最大化利用云端免费算力。别在网页端死磕代码生成，把构思和审查留在云端白嫖，把重度执行扔给本地工具。把AI当成帮你梳理逻辑的外包大脑，而不是替你无脑敲键盘的打字员，这才是控制成本又保持专注的最优解。 聊完网页构思和本地执行的配合，咱们往深了走，看看怎么把这套流程彻底塞进终端里。 现在有一批硬核玩家已经把AI工作流完全TUI化了，彻底抛弃了臃肿的图形界面。具体怎么搭？家里放台Mac mini当常驻算力中心，在公司用Ghostty通过SSH直接远程连过去，通勤路上掏出手机用Moshi接着敲。核心的Agent直接跑在Herdr里，想看代码变更就切到Lazygit扫两眼，连日常的知识库都换成了Obsidian-TUI来平替。 以前用常规编辑器写代码，光是开各种侧边栏、预览窗口和AI对话框就能吃掉几个G的内存，鼠标点来点去很容易打断心流。现在切到纯终端，满屏黑框白字，资源占用几乎可以忽略不计。更关键的是，当Codex、Pi或者Grok这些Agent的交互全部变成纯文本指令后，你就不再需要依赖各家臃肿的官方客户端。网页端聊出来的方案，直接扔进本地终端的Agent里执行，整个链路在命令行里无缝流转。 这种全终端玩法的本质，是把AI交互从可视化拖拽降维回了最原始的指令驱动。别被那些花哨的图形界面和一键生成按钮分散注意力，把工具链退回命令行，才是榨干设备性能、保持极致专注的终极形态。 极客玩法固然爽，但现实是各家AI工具开始集体收割，订阅费水涨船高，怎么低成本维持这套工作流才是正经事。 最近社区里不少人都在焦虑这事，有人问AI工具突然都要钱了怎么选才不花冤枉钱，也有人头疼主力模型停止新订阅后该怎么继续调用。答案其实很干脆，抛弃官方客户端，全面转向API和开源方案。 以前用AI，每个月要么掏二十刀买订阅，要么盯着网页端那点免费额度精打细算。现在国内大模型的API价格早就卷成了白菜价。拿代码辅助和日常长文本处理来说，直接接入DeepSeek或者Kimi的API，几块钱就能买到几百万Token，性价比秒杀各种按月付费的会员。 具体怎么落地？先别去官网挤网页版了。本地电脑装个ChatBox或者NextChat这种轻量级客户端，把API Key填进去，界面干净还没广告。如果你还在坚持全终端TUI工作流，直接上Aider这种开源的命令行AI编程工具，或者自己写个几十行的Python脚本调接口，连图形界面都省了。 对于非核心的碎碎念或者隐私数据，果断上开源模型。用Ollama在本地跑个Qwen2.5或者Llama 3的量化版本，配合终端工具做知识库。断网也能跑，响应速度全看你显卡给不给力，但成本绝对是零。 别被官方包装好的全家桶绑架，把核心调用逻辑握在自己手里。用白菜价的API按量付费，用本地开源模型兜底，这才是对抗AI工具集体涨价的最优解。