一人公司建立 AI 工具路由，核心不是比较哪个模型“最强”，而是把经营任务拆成明确的工作阶段：谁负责理解问题，谁负责处理资料，谁负责形成交付，谁承担最终审核。没有路由规则时，模型越多，反而越容易重复输入、口径不一致和责任模糊。

先按任务类型建立默认分工

可以把 ChatGPT 设为任务入口，负责把客户的模糊需求拆成目标、范围、交付物和下一步行动；把 Claude 放在长文档、复杂逻辑、代码项目和连续修改环节；把 Gemini 用于多份资料对照、表格整理、结构化数据和云端办公协作。这里的“首选”只是默认责任位，不是永久排名，模型版本、权限和文件限制变化后，应重新评估。

路由规则最好写成一句可执行的判断，而不是笼统标签：

• 输入模糊、需要快速形成方案：先交给 ChatGPT。
• 文档很长、需要保持上下文并反复修改：优先交给 Claude。
• 资料分散、需要表格处理或多文件对照：优先交给 Gemini。
• 涉及代码、客户承诺、价格或合同：模型只负责辅助，人工负责验收。

用“接力”代替重复劳动

稳定流程通常不是让一个模型包办全部工作，而是让不同模型按阶段交接。例如，ChatGPT 先把客户需求转成任务说明，Claude 再据此完成结构化方案，最后由 ChatGPT 生成适合沟通的版本。处理经营数据时，可先用 Gemini 检查字段、缺失值、重复记录和异常格式，再让 ChatGPT 根据经过筛选的事实生成行动计划。

每次交接都应附带四项内容：任务目标、已确认事实、待验证信息和输出格式。未经筛选的搜索结果、原始表格或模型初稿，不应直接作为下一个模型的事实依据，否则错误会在多轮加工中被包装得更加可信。

把路由规则固化为内部资产

至少建立三份记录：任务路由表、常用提示词模板和人工审核清单。每周复盘哪些任务返工最多、哪些环节受文件或上下文限制、哪个工具真正节省了交付时间，再调整分工，而不是因为“最新模型”就更换工具。

最终审核不能外包给模型。政策、价格、合同、财务、客户权益、隐私信息和生产环境代码，都必须回到原始资料或人工判断。好的路由规则不是让模型替人决策，而是让每个任务都清楚知道谁先处理、何时交接、哪里必须停下来核验。