内心的真实感受介于6分bad和4分good之间，但是因为因为基座能力的不足和交互逻辑的生硬，权衡之下还是选择了bad:
从两个任务执行来进行评价吧：
实测环节一：复杂信息处理 (AI资讯整理)
prompt内容：整理一下今天热门的AI咨询，放在桌面的jie_yue文件夹里面，做成excel表格，对应消息来源的链接。并按照你觉得的重要性按顺序排列，加上你自己的观点。
完成效果评价：耗时四分半，时间上可以接受，但是结果有点差强人意。首先在任务执行前，其向我发出了对齐需求的提问，诸如渠道邀请，判定标准，偏好类型等等。这里出现了几个疑惑的点，对于产品主要卖点的功能，应当做的精细些。目前市面上有很多对于长任务规划执行的细分例子：例如claude code的在终端内直接选择，或市面上deepreseach功能的先给出完整详细的执行计划再请求确定，再不济模型一个个问，我一个个答，这样子也会给用户感到产品是在深度挖掘需求。但是产品选择了最原始的“抛一堆问题”方式来对齐需求。其中回答例子很多还是根本完成不了的（例如信息源选择X，重要性判定方法等）。最后我查看其信息来源，十条消息有五条来自“金十数据”，排序上我也不认同。
实测环节二：ppt生成
内容：对生成的excel里面的数据拿出来生成ppt
完成效果评价：耗时13分钟，ppt最后没有生成，报错上是说nodejs兼容的问题。但其实在网页版本的生成了，效果上看得出做了一定的工程化处理，但是从满意度上来说，还是无法比肩其他优秀大模型做的。
聊聊看法：
资源管理、桌面管家、电脑帮手”这一方向无疑是2026年的大势所趋，在中国。阶跃走在了这条路的前沿。虽然有些效果实现不佳，但是在执行删文件，改文件等这些桌面任务执行任务上，效果可以说是快准狠。其类似skill的功能附加，也让我眼前一亮。但是要想大火，最应该解决的，是如何给用户非你不可的冲动。现有问题归根结底，还是在部分工程化路径的缺失和于大模型基座的能力欠缺，阶跃自研模型在模型能力和执行稳定性上，确实还有很长一段路要走。