先按任务选，而不是按热度选
AI 工具变化很快，模型名、价格和入口都会过期。更稳定的做法是把任务拆成几层：理解材料、生成草稿、调用工具、检查事实、沉淀流程。
一句话判断
如果任务结果会被公开、提交或影响生产环境，就把验证工具放在模型前面；如果只是探索想法，再追求速度和灵感。
工具分层
通用模型适合解释、改写、推理和方案比较。重点看上下文、稳定性、价格和中文体验。
AI IDE / CLI适合读仓库、改文件、跑测试和复盘。重点看权限、回滚、验证命令和上下文组织。
Prompt 模板适合高频任务复用。重点不是文采，而是目标、材料、限制、输出和验收是否明确。
RAG / 知识库适合让 AI 基于自己的资料回答。重点是资料结构、检索质量、引用和权限边界。
自动化脚本适合重复检查、部署、备份和报告。重点是可重复、可观察、失败可定位。
选择前问 5 个问题
- 这次任务要输出什么可验收结果？
- 材料是否需要联网、查本地文档或读取代码？
- 错误成本高不高，是否需要人工确认？
- 结果是否需要公开，是否有脱敏边界？
- 这件事会重复发生吗，值得模板化或脚本化吗？
把验收写进工具选择
工具再强，也不能替代验收。研究任务要看来源和日期，代码任务要跑测试，网页任务要看移动端和敏感词，运维任务要看服务状态和备份证据。
最小落地路线
- 先选一个主力通用模型，用它做理解和草稿。
- 把代码和网页任务交给能读文件、跑命令的 Agent 工具。
- 为高频任务写 Prompt 模板，连续使用三次后再改。
- 当资料开始分散，再做轻量知识索引，不要一开始就上复杂 RAG。
Next Action
给当前任务选一套最小工具链
先把任务拆清楚，再决定用聊天模型、Agent、模板还是脚本。
- 写下这次任务的输出物和失败成本。
- 从工具分层里只选 1 到 2 个工具。
- 补一条验收命令或人工检查标准。
Copy Prompt
我需要为一个 AI 任务选择工具链。
任务：[说明要完成什么]
材料：[已有资料、文件或网页]
风险：[是否公开、是否涉及生产、是否需要准确来源]
请帮我输出：最小工具组合、每个工具负责什么、验收方式、不要做的事。