在当今人工智能领域，我们常常听到IDE级别的AI规则的失败案例。这些规则基于特定的场景和条件，限制了AI系统的表现和学习能力。相比之下，模型级别的能力，如克劳德技能，却能够获得更大的成功和进步。
克劳德技能的成功源于其模型级别的能力。这种能力能够通过无监督学习和大规模数据训练，不断提升AI系统的智能水平。相比之下，IDE级别的AI规则则受限于人工设置的规则和条件，无法做到真正的自我学习和进步。
此外，IDE级别的AI规则也容易受到误导和错误引导。由于规则设置的限制和死板性，AI系统往往会在未知的情况下表现不佳甚至失败。而模型级别的能力却能够更好地应对未知情况，通过学习和适应来不断提升自身表现。
因此，要想获得真正的智能和成功，我们需要将重心转向模型级别的能力，而非局限于IDE级别的规则。只有通过不断学习和进步，AI系统才能获得持久的成功和发展。让我们摒弃IDE级别的狭隘思维，拥抱模型级别的能力，创造更加智能和强大的人工智能系统。
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