这个任务，应该交给哪个 AI 角色？

写代码、分析资料、拆解需求、做项目判断、整理信息、检查结果，看起来都可以“交给 AI”，但真正做起来，对能力的要求并不一样。一个擅长快速生成代码的角色，不一定适合长时间梳理复杂背景；一个擅长分析和判断的角色，也不一定应该承担所有执行工作。

先看任务，再选角色

FinchStory 更强调“因才施 task”：先看任务本身需要什么，再把它交给更合适的 AI 角色。不需要先研究一长串模型参数，从角色擅长什么、当前任务是什么出发，就能更自然地判断谁更适合接手。

项目变长以后，分工更重要

在一个长期项目里，这种差异会越来越重要。前期可以让一个角色做需求理解和方案拆解，中间换另一个角色实现，最后再让更适合检查和整理的人接手收尾。角色不是越多越好，关键是每个人都做自己更擅长的部分。

真正要减少的，不是“选模型”的时间，而是把错误的任务交给错误角色之后再返工的成本。