🎯作者使用claude生成框架，再用cursor+deepseek code进行修改，最终实现功能。过程中重头开始4次并修改prompt，发现sonnet生成的框架更优，且提示在生成框架时prompt应尽量简单。

💡作者在cursor中使用deepseek code模型，效果不错但存在幻觉，且sonnet也有类似情况。同时提到基于vscode实现，开发、编辑及编写测试用例、添加修改功能的体验较好。

🚧作者指出整个过程耗时5小时，主要原因是不了解next.js技术栈，需补充知识，且token消耗大，浪费严重，不懂技术难以进行细节调整。

使用 claude，cursor+deepseek code 完成 LLM Playground 的应用

例如：siliconcloud，openrouter，deepseek 的 api 都可以。

我完全不了解 next.js 技术栈，目的是想看看不懂编程的清况下的可行性

用next.js有一个原因是部署真的太方便了:
https://llm-playground-ten.vercel.app/

整体过程：
1. claude 生成框架
2. cursor+deepseek code修改，直到实现功能。

cursor 我没有付费

整个耗时 5 小时，耗时主要的原因是我不了解 next.js 技术栈，需要补的知识很多。

一些感受：
1. 重头开始了 4 次，修改 prompt。整体生成框架，最后是 sonnet 更胜一筹，这一步不能太复杂的 prompt，尽量简单，到 cursor 的时候再丰富，就好办一些。
2. cursor 中，我用的 deepseek code 模型，效果也不错。但是有幻觉，sonnet 也是如此，而且这两个模型幻想的内容很相近（有趣）。
3. 好的点：
- 基于 vscode 实现，整体的开发、编辑体验很好
- 编写测试用例的体验很棒
- 添加修改部分功能的体验很棒
4. token 的消耗很大，浪费比较严重
5. 看不懂技术很难进行一些细节的调整，细节往往是幻觉的重灾区