按任务分工的AI工作流：哪种活给哪个模型

有人晒了自己现在的 AI 工作流，按任务分工排得挺清楚：实时研究和规划、任务编排交给 Grok Bot；日常编码与调试、编写并运行测试交给 Grok Build 加 Grok 4.6；复杂编码与调试换 GPT-6 Astra；前端开发用 Fable 5.1。 这份清单有意思的地方不在选了哪几家，而在"一种活配一个工具"的结构。他没有让一个模型通吃，而是按任务性质分派：研究和编排是长时间的判断与检索，编码和测试是高频重复动作，复杂调试属于偶发但吃脑力，前端则对视觉细节敏感。 我的看法是，这种分工既省钱也提质量——高频的活放给快而便宜的模型，偶发的难题才动用最贵的。逻辑跟硬件选型一样：跑量的用便宜料，关键路径上用好料。真正的门槛是切换成本，每多一个工具就多一套配置、登录和上下文搬运，所以清单里的工具总数，最好别超过你愿意手动切换的次数。 一个提醒：这类工作流是别人环境下的结论，模型名字和订阅套餐都会变（他列表里的名字也不全是公开型号），照抄之前先把自己手上的活按"高频/低频、简单/复杂"分个类，再决定哪一档值得用贵的。真要落地，优先解决"上下文怎么跨工具带过去"——工具选型会一直变，能把上下文搬顺的那一层价值更耐久。