把所有事情丟給同一個 AI。
我以前也這樣。一個聊天窗，什麼都問它：寫文章、分析數據、查新聞、排行程。結果就是——它什麼都做，但什麼都做得不夠好。
後來我想通了：這就跟你開公司一樣，你不會叫同一個人做行銷、做財務、做技術、做客服吧？AI 也是同樣的道理。
本地模型（Local Model）： 把 AI 模型下載到你自己的機器上跑。常見工具是 Ollama。優點是不用付 API 費、隱私性高；缺點是需要硬體效能，而且通常比較慢。
雲端 API（Cloud API）： 透過 API Key 呼叫別人家的服務，讓它們在自己的伺服器上運算。優點是速度快、模型能力更強；缺點是按量計費。
我試過用 Ollama 跑 DeepSeek 跟 Qwen。結論是：太慢了。 但本地模型不是完全沒用——我保留了 Qwen 來跑知識庫的索引（Embedding）。索引不需要即時回應，跑慢一點沒關係，重要的是免費。
我的設計邏輯是這樣的：
第一步：從痛點出發。 我要解決什麼問題？
第二步：拆解工作流程。 整個流程裡有哪些環節？每個環節需要的能力不一樣。
第三步：了解每個 AI 的個性。 對，我說的是「個性」。每個模型都有它擅長跟不擅長的事。
第四步：把對的 AI 放對的位置。
我的團隊從最初的六人一路擴張到現在十人。不是一次建好的，是隨著需求增加逐步擴編的。但核心邏輯沒有變：每個角色有明確的職責，不讓同一個 AI 什麼都做。
| 角色類型 | 職責 | 模型選擇邏輯 |
|---|---|---|
| PM（總指揮） | 任務分配、進度追蹤、跨成員協調 | 要夠聯明但更要便宜——PM 溝通量最大 |
| Tech Lead | 沙盒管理、代碼審查、系統維護 | 需要最強的推理跟執行能力，不能省 |
| 新聞情報員 | 即時新聞、X 平台情報 | 需要有獨特的數據來源優勢 |
| 數據分析員 | K 線分析、指標計算、幣種篩選 | 需要深度推理能力，搭配專屬知識庫 |
| 內容撰寫員 | 各平台格式的文章跟貼文 | 文筆要溫和自然 |
| 發布員 | 多平台自動發布 | 執行導向，穩定就好 |