从 GLM-5 提示到思考：我用深度思考解决了 "50 米去超市" 的问题
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[从 GLM-5 提示到思考：我用深度思考解决了 "50 米去超市" 的问题](#从 GLM-5 提示到思考：我用深度思考解决了 “50 米去超市” 的问题)
[1 项目背景：用 AI 深度思考解决日常决策问题](#1 项目背景：用 AI 深度思考解决日常决策问题)
[2 AI 赋能：向 GLM-5 提出需求](#2 AI 赋能：向 GLM-5 提出需求)
[3 快速落地：基于 AI 思考完成决策](#3 快速落地：基于 AI 思考完成决策)
[3.1 健壮的需求分析逻辑](#3.1 健壮的需求分析逻辑)
[3.2 数据驱动的距离评估](#3.2 数据驱动的距离评估)
[3.3 全面的交通方式头脑风暴](#3.3 全面的交通方式头脑风暴)
[3.4 分场景的特殊情况应对](#3.4 分场景的特殊情况应对)
[3.5 迭代优化的回答草稿](#3.5 迭代优化的回答草稿)
[3.6 最终输出：清晰、友好、实用的建议](#3.6 最终输出：清晰、友好、实用的建议)
[4 项目总结与价值总结](#4 项目总结与价值总结)
[GLM-5 带来的核心价值：](#GLM-5 带来的核心价值：)
本文参与 AtomGit 首发模型在线体验征文活动，聚焦 GLM-5 在日常决策中的深度思考与人性化表达能力。
1 项目背景：用 AI 深度思考解决日常决策问题
在日常生活中，我们经常会遇到一些看似简单却需要权衡利弊的小问题，比如 "超市离我家 50 米，我应该怎么去？"。虽然答案显而易见，但如果我们深入思考，会发现其中涉及到时间成本、便利性、特殊情况等多个维度。
传统的决策方式依赖个人经验，而 AI 的出现，让我们可以获得更全面、更严谨的思考过程。能否用一个 AI 模型，不仅给出答案，还能完整展示其推理逻辑，让我们看到 "为什么" 是这个答案？
目标很明确：全流程、透明化的深度思考，从需求分析到最终决策的完整链路展示。
2 AI 赋能：向 GLM-5 提出需求
我在 AtomGit AI 平台向最新发布的 GLM-5 模型提出了一个看似简单的开发需求：
"我想去买东西，超市离我家 50 米远，我应该怎么去？"
令人惊喜的是，GLM-5 不仅理解了上下文，还给出了结构完整、逻辑严谨的思考框架，包括：
- 清晰的用户需求分析与拆解
- 基于数据的距离评估与时间估算
- 全面的交通方式头脑风暴
- 分场景的特殊情况应对策略
- 迭代优化的回答草稿与最终润色
这一过程大幅缩短了决策时间 ------ 原本需要自己在脑海中权衡的数分钟思考，在 1 分钟内获得了结构化、可执行的决策方案。
3 快速落地：基于 AI 思考完成决策
在 GLM-5 提供的思考框架基础上，我仅用很短时间就完成了完整的决策链路，核心优化包括：
3.1 健壮的需求分析逻辑
GLM-5 首先对用户需求进行了拆解，确保理解准确：
1. 分析用户需求：
- 目标：去买东西（超市）。
- 距离：超市离用户家50米远。
- 问题：我应该怎么去？（交通方式建议）。3.2 数据驱动的距离评估
模型基于客观数据对距离进行了量化评估：
2. 评估距离（50米）：
- 50米是非常短的距离。
- 成年人的平均步幅大约在0.6到0.8米之间。假设为0.75米。50 / 0.75 ≈ 67步。
- 平均步行速度大约是1.4米/秒（或5公里/小时）。时间 = 50 / 1.4 ≈ 36秒。
- 即使走得慢，也用不了一分钟。
- 任何机械交通工具（自行车、汽车、摩托车）在这么短的距离内都是不切实际且
低效的，原因在于启动、开门/解锁的时间。3.3 全面的交通方式头脑风暴
模型没有局限于单一答案，而是进行了全面的方案枚举：
3. 头脑风暴交通方式：
- 步行：最合逻辑、最健康、最快速、最经济。
- 跑步：可行，但除非赶时间，否则没必要。
- 自行车：对于骑上去和停放来说太麻烦了。可能会花比步行更长的时间。
- 汽车：绝对不行。光是热车和把车开出来就可能花更长时间，更别说找停车位了。
- 滑板/滑板车：对于50米来说有点大材小用，但有可能。
- 爬行：开玩笑的，但技术上可行（不推荐）。3.4 分场景的特殊情况应对
模型主动考虑了多种特殊场景，并给出了针对性建议：
4. 构思建议：
- 主要建议：步行。这是显而易见的答案。
- 理由：快速、简单、无需额外准备。
- 幽默/情境因素：
- 如果买重物怎么办？（即使那样，50米搬运也很容易，或者分两趟）。
- 如果天气恶劣怎么办？（50米很短，淋雨/晒太阳的时间极短）。
- 如果用户懒惰怎么办？（鼓励他们）。3.5 迭代优化的回答草稿
模型展示了从草稿到最终润色的完整迭代过程，确保回答既准确又友好：
5. 起草回答（迭代优化）：
- 草稿1（内心独白）：直接走。才50米。一分钟都不到。
- 草稿2（更礼貌）：你应该步行。50米非常近。大概走几步就到了。开车或骑车都没必要。
- 草稿3（结构化且详细）：
- 最佳选择：步行。
- 原因：50米大约是60-70步。耗时不到1分钟。
- 替代方案：如果你想锻炼身体，也许可以跑步？但开车是个坏主意。
- 情境：如果买重物，仍然步行，也许带个袋子。
- 最终润色（中文）：
- 直接回答：步行。
- 详细阐述：50米基本上就是几步路的事。
- 时间估算：大概30-60秒。
- 为什么不选其他方式：开车/骑车太麻烦（开门、解锁、停车的时间都比走路长）。
- 幽默点缀：除非你腿脚不便或者外面下刀子，否则走路是唯一合理的答案。3.6 最终输出：清晰、友好、实用的建议
最终，模型给出了结构清晰、语气友好且极具实用性的最终建议：
结论： 穿好鞋子，拿上手机 / 钱包，直接走过去就好啦！
这么近的距离，步行绝对是最佳选择，理由如下：
- 时间成本 ：成年人走 50 米大概只需要 30 到 60 秒。等你把自行车推出来或者把车打着火，早就走到了。
- 便利性：不用找钥匙、不用开门、不用找车位，抬脚就走。
- 锻炼身体：顺便还能活动一下筋骨。
除非：
- 你要买非常重的东西（比如两袋大米 + 两桶油），且没有人帮你提，那可以考虑骑个电动车或者推个小推车。
- 外面下着倾盆大雨且你没有伞，那可能需要考虑开车（但停车的距离可能比走路还远）。
4 项目总结与价值总结
技术栈
- 模型：GLM-5（深度思考大模型）
- 平台：AtomGit AI
- 核心能力：深度思考、逻辑推理、人性化表达
适用场景
- 日常决策辅助（如交通方式选择、购物规划等）
- 教育与学习（展示思考过程，帮助理解问题）
- 产品设计（用户需求分析与方案优化）
GLM-5 带来的核心价值：
| 传统决策流程 | 使用 GLM-5 后 |
|---|---|
| 依赖个人经验，思考片面 | 获得结构化、数据驱动的全面分析 |
| 决策过程不透明，难以复现 | 思考链路 "白盒化"，每一步都有依据 |
| 容易忽略特殊情况，导致建议不实用 | 主动覆盖多种场景，提供分情况应对策略 |
| 语气生硬，缺乏人文关怀 | 语气友好、略带幽默，更像朋友在给出建议 |
对于开发者和普通用户而言，GLM-5 已不仅是一个对话模型，更是高效的思考协作者，尤其在处理日常问题、展示思考深度时优势显著。它不仅能给出答案，更重要的是，它能教会我们 "如何思考"。
参与说明：本文为 AtomGit 首发模型在线体验征文活动投稿。
参与链接：
GLM-5 在线体验：https://ai.atomgit.com/zai-org/GLM-5/model-inference