GLM-5.1-Turbo 刚用上没几天，智谱就推出了 Coding Plan 支持 GLM-5.1 模型。我马上切换到 Claude Code 中测试，3 天烧了 1 亿 Token，发现 GLM-5.1 不是 .1 的简单升级，而可能是一个断代。
特别是在长程任务上的表现，GLM-5.1 非常出色。查看 Artificial Analysis、SWE Bench 等核心榜单，目前 GLM-5.1 是开源第一。
苏米注：GLM-5.1 + Superpowers 插件的组合非常强大，适合处理多步骤、长链路、持续执行的任务。
实测案例一：从 0 开发笔记工具
使用 Superpowers + GLM-5.1 从 0 到 1 开发应用，流程非常顺畅。
① 前置头脑风暴
输入需求：从零开发一个类似 memo 的本地笔记工具，支持 Web 端笔记创建、编辑、删除、搜索，同时提供 CLI 命令可以在终端操作笔记，支持标签系统，数据保存到本地。
GLM-5.1 不会直接开始写代码，而是先和你对话，确认需求范围、技术选型和前端框架。它会不断询问直到所有未确认的细节都明确。
有意思的是，在确认核心界面的 UI 时，它会直接生成一个临时网页让你选择喜欢的交互方式。
② 制定详细计划
头脑风暴完成后，GLM-5.1 会写一个详细的实现计划，并且落实到文件中。
确认计划没问题后，就可以让它开始执行了。
③ AI 自主开发
启动多个子 Agent 完成整个项目的开发，整个过程无需人工介入。
GLM-5.1 在后台完成了：
- 项目结构搭建
- 核心功能实现
- CLI 工具开发
- 测试验证
④ 成果展示
从头脑风暴到完成一共 1 小时，生成了 46 个文件，5258 行代码。
部署后所有核心功能都可用：创建/编辑/删除笔记、标签自动解析、全文搜索、日历视图、CLI 操作等。
苏米注：这个案例展示了 GLM-5.1 的长程任务能力——从需求确认到最终交付，全程自主完成，无需人工干预。
实测案例二：10 万条用户数据分析
这是一个数据分析任务，适合产品、运营、数据同学的日常工作场景。
任务目标：让 AI 读取本地 CSV 文件中的 10 万条用户文件名数据，基于文件名称做用户使用场景分类，输出洞察报告。
我现在已经把 Superpowers 的头脑风暴模式当成大号 Plan Mode 使用。在复杂任务之前，先和它头脑风暴一下。
在让我澄清了 5 次，给出 3 个分类方案后，它自己对 10 万条用户数据进行打标，最后交付了一份详细的分析报告。
遇到问题自己处理、不把问题甩给你的行为模式，是长程任务里最稀缺的能力。
实测案例三：开源项目 PR/Issues 批量管理
给 GLM-5.1 一个开源仓库，让它遍历所有 Open 的 PR，给出完整的管理方案。
这个任务链路很长：遍历 PR、逐条评估、冲突检测、生成执行计划等。
整个任务它自主规划了 40+ 步，持续执行了约 11 分钟，消耗了大概 1800 万 Token。
有几个细节让我印象深刻：
- 它的计划非常周全，除了更新功能，还同步更新中文和英文的 README 文件
- 最后会给提 PR 的开发者评论反馈，比如"非常感谢您的 PR，我已经合入"
如何配置 GLM-5.1
如果你是 Coding Plan 用户，可以在 Claude Code 中使用 GLM 模型，有两种方法：
方法一：手动配置
找到 Claude Code 配置文件 ~/.claude/settings.json，把 model 字段改成 glm-5.1，保存即可。
方法二：使用 CC Switch
CC Switch 是一个开源的桌面端 AI Coding 工具管理器，能统一管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 五个工具的 Provider。
直接点击右上 + 号，填写你的 Coding Plan API Key 和模型名称 glm-5.1 即可。
为什么是长程任务？
GLM-5.1 是面向长程任务的开源第一模型，用起来媲美 Claude 的 Opus 模型。它不是通用能力最强，不是单轮问答最准，而是专注于长程任务。
AI Coding 正在经历清晰的能力跃迁路径：
| 阶段 | 特征 | 代表能力 |
|---|---|---|
| 第一阶段：AI Coding | 模型学会写代码 | 写函数、补逻辑，程序员的效率工具 |
| 第二阶段：Vibe Coding | Coding 变成大众表达方式 | 不需要理解每行代码，快速把想法变原型 |
| 第三阶段：Agentic | AI 能自主理解需求 | 制定计划、编写代码、测试迭代修复 |
| 第四阶段：Long Horizon | 跨步骤、跨工具、跨时间持续推进 | 记住上下文，保持目标一致，处理意外 |
GLM-5.1 就是冲着第四阶段去的。
思考：AI 时代人类的角色
在烧了几亿 Token 后，我在思考 AI 时代中人类更擅长的是什么。
之前以为是判断、方向等很虚的东西。但 Opus 4.6 和 GLM-5.1 这种模型出来后，感觉 AI 不仅仅是替代你的手，现在也开始替代你的脑了。
你给它一个目标，它自己拆步骤、自己推进、中间出问题自己修、最后给你一个完整交付。而且中间很多判断确实比人力更好。
最佳实践：只要给出 AI 足够的上下文，它能做得比你想象的更好。关键是学会如何描述目标、提供背景、设定边界。