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根据任务类型、时延、成本、稳定性和风险容忍度选择模型策略。适用于决定单模型、路由或 fallback 方案的场景。
用结构化输入定义或调整定价与套餐结构，明确目标客户、价值指标、免费层边界、套餐层级、升级触发点与风险取舍。适用于定价新建、改版、AI 增值包或商业化实验前的推演。
在正式交付前用结构化关口审查方案、文档或分析结果。适用于避免局部正确但整体跑偏、避免草率交付的场景。
把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。
定义一个 AI 功能的用户任务、输入、输出、质量标准和 fallback。适用于把模糊 AI 点子整理成可讨论方案的场景。
把一个 AI 产品想法整理成问题定义、功能定义、评估方案和风险评审。适用于 roadmap 前的产品定义场景。
诊断转化漏斗的阶段、掉点、可能原因和下一步核查方向。适用于获客、激活或付费转化出问题的场景。
| name | model-selection-advisor |
| description | 根据任务类型、时延、成本、稳定性和风险容忍度选择模型策略。适用于决定单模型、路由或 fallback 方案的场景。 |
| type | interactive |
| best_for | ["选模型方案","平衡质量、时延和成本","决定是否需要路由和 fallback"] |
| scenarios | ["为 AI 会议纪要功能选模型","我们该用单模型还是路由策略"] |
推荐一个和产品目标匹配的模型策略，而不是凭 hype 或 demo 效果拍脑袋。
模型选择通常取决于：
模型选择不是“找最强模型”，而是“为当前任务买到足够可靠的能力”。
优先判断这 3 件事：
在推荐更复杂策略前，先检查：
最多问 5 个短问题：
输出：
## Model Strategy Recommendation
### Recommended Approach
[单模型 / 路由 / fallback / hybrid]
### Why It Fits
- [原因]
### Why Not The Simpler Option
- [为什么不能更简单]
### Why Not The Stronger Option
- [为什么不用更重的方案]
### Operational Notes
- [时延]
- [成本]
- [稳定性]
### What To Validate Next
- [下一步验证项]
好：
差：
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