能用脚本写死的逻辑，别交给大模型自由发挥
给客户做自动化系统时，很多人习惯什么都让大模型来做：筛选、判断、格式转换、发送。结果是不稳定、成本高、出错难查。更稳的分工是：规则明确的步骤（过滤条件、格式转换、去重、定时、调用接口）用脚本写死；需要理解语义的步骤（判断意向、生成个性化话术、总结内容）才交给模型；最后再用检查规则兜底。把复杂留给自己，把确定、简单的操作留给使用者。
一个常见的设计：客户要一个"自动筛选线索并生成跟进话术"的系统，于是整条流程都交给大模型——让它读数据、判断、去重、排序、写话术、整理格式。
跑起来以后发现：同样的输入，今天和明天结果不一样；偶尔漏掉几条；格式时对时错；费用也不低。
一、模型擅长什么，不擅长什么
| 适合交给脚本 | 适合交给模型 |
|---|---|
| 按条件过滤（时间、关键词、数值） | 理解一段文字的意图 |
| 去重、排序、统计 | 判断语气、情绪、意向强弱 |
| 格式转换、字段提取 | 生成个性化的文案 |
| 定时触发、调用接口 | 总结、归纳、改写 |
| 重试、记录日志 | 处理表达不规范的输入 |
规则能写清楚的，脚本每次结果都一样，而且几乎没有成本；模型适合处理"说不清规则、需要理解"的部分。
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