观 t3.gg 的 https://www.youtube.com/watch?v=zd6tBbCwkks 有感 ——A\ 的模型，至少在 toC 端，一定会越来越差，直到它们的新数据中心上线，或者快倒闭了。（我希望是后者，但目前来看有点困难，祝 A 社早日殡天！）
Theo 的视频和我初步体验 Opus4.7 的感官十分相似，都发现 Opus4.7 有严重的 主观能动性 倒退。估计是（肯定是）A\ 的主动降智之下，opus4.7 会非常自信地乐观估计项目情况，基本丧失了探索项目的主动性，造成它的执行与项目实际有非常严重的出入。
- 例如在我说明了 issue 并给出修复规范、项目也有维护得很好的 agent.md 的情况下，Opus4.7 会像修改一个单文件脚本一样去修改项目，完全不顾各组件间的依赖，忽视 API 约定等明明在文档和注释里都有说明的约束。
其次， Opus4.7 的 “指令遵循” 能力提升了，这本应该是好事（我猜其实是蒸馏 GPT 蒸多了导致的）。实际上这却使得 Opus4.7 完全不会自己补齐边界情况，在提示词不完备的情境下自主探索和思考用户意图和项目逻辑，较好地完成任务。这本应该是 Opus4.5 就有的能力。
- 例如，我要求 Opus4.7 帮我升级 nanobot（我对 nanobot 稍做了一些魔改，主要是 cron 等次要子系统），在保留本地更改的同时吸收上游的功能更新，Opus 就开始流口水了，先是直接 --ours 把上游全部拉了下来，结果连 pytest 都跑不过，它却自信地认为 “我完成了用户的要求”。接着我要求它 debug，吸收上游更新并启用可用的新特性，但保留自有实现，它才能理解我的意图。…… 快要不如 Gpt5.4 了。
- 事实上，在 codex 中完成 plan 后，GPT 的 “主观能动性” 一点也不差。它会在计划框架内自主探索和填补没考虑到的边界情况，在一些小项目里是过度思考（比如到处乱拉单元测试），但在一些大型多子系统的项目（shit 山）里，这种能力真的很让人安心。
如 Theo 所说，这很大程度上是因为 A\ 内部的 “super claude code” 和我们用户能用到的有很大不同，内部版本有更多更好的围栏和约束和工具等等，于是内外体验很不一致。
这种降智和敷衍非常鲜明地表现出 A\ 完全不在乎个人消费者。有了 toB 和 to Government 的情况下，A\ 完全不缺钱，它们只缺卡。哪有卡呢？个人用户占掉了！那怎么办？封号！降智！这也就导致了模型主观能动性全无，一点多余的不干。纯人机。
…… 祝 A 社早日殡天！
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