docs: update

Author: sonofmagic

website/docs/ai/qoder-vs-glm47-cursor-claude-comparison.md

@@ -36,6 +36,41 @@ title: AI 编程工具选型建议书
 
 ## 一、为什么选择 GLM-4.7？
 
+### 1.0 模型质量的重要性
+
+在深入对比之前，必须明确一个核心观点：**模型质量是 AI 辅助编程的决定性因素**。
+
+#### 为什么模型好坏如此关键？
+
+1. **垃圾模型 = 纯纯浪费**
+   - 无论如何优化 prompt、如何调整交互方式
+   - 无法理解复杂需求 → 生成错误代码 → 浪费调试时间
+   - 无法理解项目上下文 → 需要反复解释 → 浪费沟通成本
+   - 无法生成可用代码 → 需要人工重写 → 浪费开发时间
+
+2. **好模型 = 效率倍增**
+   - 准确理解需求 → 一次生成可用代码
+   - 深度理解上下文 → 减少重复解释
+   - 代码质量高 → 调试成本低
+
+3. **成本陷阱**
+   - 使用便宜但能力差的模型 → 需要多次尝试 → 实际成本更高
+   - 使用能力强的模型 → 一次成功 → 总成本更低
+
+> **核心结论**：在 AI 辅助编程中，**模型质量 > 工具功能 > 交互技巧**。使用垃圾模型，再好的工具和交互技巧都是徒劳。
+
+#### 真实案例对比
+
+假设完成一个中等复杂度的需求（CRUD + 业务逻辑）：
+
+| 模型质量 | 交互次数 | 总耗时 | 成功率 | 结论 |
+| -------- | -------- | ------ | ------ | ---- |
+| **顶级模型**（Claude Opus/GLM-4.7） | 2-3 次 | 2-4 小时 | 85-95% | 高效完成 |
+| **中等模型** | 5-8 次 | 1-2 天 | 60-75% | 勉强可用 |
+| **垃圾模型** | 10+ 次 | 3-5 天 | 30-50% | 纯纯浪费 |
+
+> **结论**：使用顶级模型虽然单价高，但总耗时和总成本反而更低。
+
 ### 1.1 用新不用旧：模型迭代的核心原则
 
 | 对比维度                  | GLM-4.7         | GLM-4.6    | Claude Opus 4.5   | GPT 5.2        | GPT 5.1-codex-max |