最近摸索出一个挺好用的 AI 编程模式，核心不是“全程用最强模型”，而是把不同模型放到最适合的位置：Fable 负责设计方案和最终验收，Opus 负责具体执行。

先在 Claude 里把 Advisor 设成 Fable。遇到复杂问题时，先让 Fable 把技术方案、边界条件、实施路径想清楚。这个阶段最需要推理能力，所以值得用更强、更贵的模型。

方案确认后，再让 Opus 去执行。关键是补一句：完成后让 Advisor 验收；如果有问题，就按 Advisor 的反馈修改，修改后再次验收，直到达到验收标准。这样就形成了一个自动闭环：Plan → Execute → Review → Fix → Review。

以前最麻烦的是，人要充当模型之间的“搬运工”：Opus 做完，复制给 Fable；Fable 给意见，再复制回来让 Opus 改。现在 Advisor 把这个人工 orchestration 去掉了。真正省下来的不只是 Token，还有大量上下文切换、复制粘贴和人的注意力。

这个模式背后的逻辑其实很像真正的软件工程组织：高级工程师不应该花大部分时间写重复代码，而应该负责架构、关键决策和 Code Review；普通工程师负责实施；工具负责确定性工作。AI Agent 未来大概率也会越来越像这种“分层智能组织”。最重要的一句话是：不要让最聪明的模型做最多的工作，而要让它做最重要的判断。

#AI编程 #Claude #AI智能体 #Agent #程序员 #软件工程 #大模型 #效率工具 #人工智能 #开发者工具