1.2 GPT、Claude、Gemini 的实用分工

不要把模型选型做成信仰问题。更好的方式是按任务分工。

网页端默认分工

工具	更适合	典型用法
GPT / ChatGPT	方案比较、推理、代码解释、产品与工程折中	“给我 3 个实现方案，列风险和推荐”
Claude	长文档、PRD、复杂需求整理、严肃写作	“把这些想法整理成开发前 PRD”
Gemini	大上下文、多模态、资料消化、UI/视觉辅助	“读这批资料，提炼共性和差异”

本地开发时的分工

工具	更适合
Claude Code	复杂代码库理解、多文件改动、规划与执行结合
Codex	工程执行、任务委派、AGENTS.md 驱动的标准化工作
OpenCode	多模型、本地模型、LSP、自定义 agent 和开放工具链
Gemini CLI	大上下文辅助阅读、前端/UI 第二意见、低成本分析

一个常见组合

Claude:
  需求理解、长文档、计划、编排。

Codex:
  后端逻辑、调试、测试、执行。

OpenCode:
  多模型切换、本地模型、开放 TUI 工作台。

Gemini:
  UI、长上下文资料、第二意见。

这个组合来自 CCG 类工作流的实践思路：不同模型承担不同角色，而不是一个模型从头做到尾。

什么时候不要纠结模型

这些任务不值得纠结模型：

• 解释一个简单概念。
• 改一个单文件小 bug。
• 写一个一次性脚本。
• 整理一个小表格。

这些任务应该纠结工作流：

• 多模块功能。
• 高风险代码。
• 需要团队规范。
• 需要反复迭代。
• 需要长期复用经验。

模型会变，工作流能力更稳定。