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。
在講為什麼我選雲端 API 之前，先解釋一下這兩個是什麼意思：
本地模型（Local Model）： 把 AI 模型的整個程式跟參數檔案下載到你自己的電腦或伺服器上，讓它在你的機器上跑。優點是不用付 API 費、隱私性高；缺點是需要相當的硬體效能，而且通常比較慢。
雲端 API（Cloud API）： 你不在自己機器上跑模型，而是透過 API Key 呼叫別人家的服務，讓它們在自己的伺服器上運算，把結果傳給你。優點是速度快、模型能力通常更強；缺點是按量計費，用多少付多少。
我試過。用 Ollama 跑過 DeepSeek 跟 Qwen。
結論是：太慢了。
本地模型的推理速度跟雲端 API 比起來差很多。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。
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。 每個環節需要的能力不一樣。
第三步：了解每個 AI 的個性。 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。
我設計這個團隊架構，從第一天就有一個鐵律：我只跟軍師講話。
什麼叫「軍師」？就是 PM / COO 那個角色。它負責：