作者设计 15 道两轮陷阱题，第一轮故意说出错误前提，第二轮装作没听见继续提问，用三个 AI 裁判评测了 5 个模型的'回头纠错'能力。150 次对话结果显示，融合模型 FUMO 旗下的 Fusion Code 以 90% 的纠错比例遥遥领先，GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5 和 GPT-5.6 均在 70% 左右。文章对比了模型路由与多模型协作的差异，指出榜单分数高不等于会在用户走偏时拦截，并介绍了 FUMO Fusion Max 2.0 在办公文档分析上的新能力。
作者 Chris 介绍如何用 Claude Code 构建一套全自动销售系统，以销售网站服务给本地商户为例。系统通过多模型协作：Claude Opus 负责编排，Gemini Flash 分析商户网站质量并评分筛选，Kimi K3 构建模板化网站，GPT Image 生成明信片图片，Claude Haiku 处理后续邮件修改请求。流程包括：挖掘并筛选潜在商户、预建网站、通过联系表单或实体明信片触达、用 Whop 收款上线，并通过订阅制提供持续修改服务，最终由 Hermes Agent 定时调度运行整套系统。
文章通过三个真实案例，验证了“贵模型编排、便宜模型执行”这一省钱策略。作者发现，虽然便宜模型在文本判定等任务上能打平顶尖模型，但在高复杂度代码和开放式视觉任务上存在局限。关键在于控制模型能力代差和任务可验证性，否则返工成本将抵消节省的 token 费用。
文章分享了低成本搭建 Agent 的技术配置方案。主要利用商汤、硅基流动等平台的免费额度，集成了 DeepSeek V4 作为主模型，Qwen3 系列处理视觉与工具任务，并结合多个免费或薅羊毛的图像、视频及大模型资源（如 GLM5.1, Claude Opus 4.6 等）来应对不同场景，实现了一套零成本或极低成本的复杂 Agent 工作流。
作者分享了独立一人使用Claude Code在3个月内完成交付SaaS产品的实战经验，项目AI代码覆盖率超90%。文章总结了几条核心经验：编写CLAUDE.md进行上下文管理、先让AI给出技术方案而非直接写代码、拆解细化任务、完整提供报错信息、多模型互补以及为冷门库提供官方文档。
