OpenClaw 多模型工作流實戰（2）：規格、實作、測試，怎麼分工才不會互相打架？
在上一篇裡，我先談了一個比較偏觀念層的問題：多模型協作的重點不是模型多，而是任務切得對。這一篇，我想把問題往前推一步。因為真正進到 OpenClaw 的實際使用後，最麻煩的地方通常不是你接了幾個模型，而是你到底怎麼把分工做出來。
換句話說，問題不再是「我今天要用哪個模型」，而是：
- 我要不要先開一個專門補規格的 session？
- 什麼時候該切模型？
- 什麼時候不該切？
- 哪些任務能平行，哪些任務一定要串接？
- 如果有多個模型接力，交接點要怎麼設才不會互相打架？
所以這一篇不只是談抽象分工原則，而是談我怎麼在 OpenClaw 裡，透過 session、skill 與模型切換，把多模型協作真的做成一條可用的工作流。
我的基本原則：先決定角色，再決定模型
我現在不太會先想「這次要用哪個模型」，而比較會先想「這一輪要做的是哪一種角色的工作」。
因為如果你一開始就先想模型，最後很容易變成：今天直覺覺得這個模型比較強，就把整包都丟給它；下一次又換另一個模型試試看。表面上好像很靈活，實際上 workflow 會非常不穩，也很難複用。
我現在比較穩定的做法，是先判斷這一輪工作的角色到底是什麼：
- 是在補規格嗎？
- 是在主實作嗎？
- 是在測試與 review 嗎？
- 還是在做最後驗證與決策？
角色先定，模型才好選。這個順序很重要，因為它會直接決定你到底是在建立一條工作流，還是只是每次憑感覺換模型。
我怎麼先叫 OpenClaw 開一個 session，專門做規格整理
只要任務不是非常單純，我現在通常不會一開始就叫某個擅長執行的模型直接下去做。我更常做的，是先讓 OpenClaw 開一個獨立 session，專門負責規格整理。
這個 session 的工作不是直接產出最後成果，而是先把後面的路鋪平。它通常要處理的是：
- 收斂需求
- 補完規格
- 明確列出輸入與輸出
- 確認限制條件
- 定義驗收標準
- 判斷後面到底要不要切模型、要怎麼切
這一步看起來像是「還沒開始做事」，但其實它是整條工作流穩不穩的關鍵。因為規格整理和主實作，本來就是兩種完全不同性質的工作。前者偏理解與收斂，後者偏執行與產出。如果把兩件事塞進同一個 session，很容易讓主實作模型一邊做、一邊猜，一邊產出、一邊補腦，最後速度看起來很快，但方向常常會偏。
所以我現在會刻意把這兩種工作拆開。規格 session 的目的不是做出成果，而是讓後面的成果有清楚邊界。
為什麼我會把規格 session 和實作 session 分開
這種拆法不是形式問題，而是實務上真的比較穩。
第一個原因是，上下文會比較乾淨。規格整理需要的上下文，和主實作需要的上下文不完全一樣。前者要看的，是需求、限制、風險、驗收條件；後者要看的，是已經收斂好的規格、可執行的步驟、明確的輸出要求。把它們分開後，每個 session 都能比較聚焦。
第二個原因是，任務邊界會比較清楚。規格 session 負責把問題講清楚，實作 session 負責照著問題去做。這樣如果後面出問題，你比較容易知道是規格漏了、實作偏了，還是 review 沒抓到。
第三個原因是，這樣比較容易換模型。當角色切清楚後，你就能根據不同階段的需求，決定要不要切換模型，而不是讓同一個模型同時扮演 analyst、implementer 和 reviewer。這不只是模型能力的問題，也是成本控制的問題。
對我來說，切 session 不是為了讓操作看起來比較進階，而是為了讓 handoff 更乾淨。
因為每個 session 本質上都是獨立對話，所以我會把它想像成一種文件交接：第一個人先把需求、限制與驗收標準整理清楚，再交給下一個人接手。在沒有完整上下文的情況下，這份交接文件就必須夠清楚。
乍聽之下，好像會增加接手成本，因為下一個模型或 Agent 還是要重新理解一次狀況。但這其實正是 workflow 穩不穩定的關鍵。如果一條工作流真的設計得夠穩，那麼不管工作進行到哪裡，只要交接規格夠完整，換一個 AI 模型或另一個 Agent 接手時，也應該能得到相近的理解，並沿著同樣的方向實作下去。
真正該被保留下來的，不是上一個 session 的零散上下文，而是能讓下一棒穩定接手的規格。
我怎麼在 skill 裡明確指定模型切換
如果某一種 workflow 已經跑過幾次，模式開始穩定，我就不會每次都臨場決定模型怎麼切。這時候比較合理的做法，是把某些切換條件直接寫進 skill 裡。
這樣 OpenClaw 接到任務後，就不用每次重新猜：
- 哪個階段該用哪個模型
- 為什麼這一段要切模型
- 切換的條件是什麼
- 什麼情況下其實不需要切
例如我會把工作流想成幾個明確階段：
- 規格整理階段：需要理解、補完、收斂，適合較擅長思考與整理的模型
- 主實作階段：需要速度與執行力，前提是規格夠清楚
- review / 測試階段：需要比對規格與輸出，適合擅長檢查與驗證的模型
這樣做的重點不是炫技，而是因為不同模型的能力與成本差異真的很大。如果 skill 裡不把這些條件說清楚，最後很容易變成：花了更多錢、等了更久，結果還不一定更準。
對我來說，在 skill 裡明確指定模型切換，比事後補救便宜很多。因為一旦 workflow 固化，模型切換其實就是整條流程的一部分，而不是每次都要重新發明的臨時判斷。
一個完整任務，怎麼從 A 模型交給 B 模型，再交給 C 模型
如果要用最簡單的方式描述我現在比較穩定的做法，大概就是這樣：
- Session A：規格與計畫
- Session B：主產出
- Session C：測試與 review
- 最後回到 A 或主控 session：做最終驗證
Session A 不直接做最後成果，而是先把需求、限制、輸出格式與驗收標準講清楚。Session B 再根據這份規格主產出，不負責重新定義問題。Session C 則依照原本規格回頭檢查，找出漏掉的需求、邏輯錯位或品質問題。最後如果有爭議，就回到最初負責補規格的那一段，確認是規格有洞，還是實作偏掉。
這種做法的重點，不是讓三個模型一起做，而是讓每一段只處理自己該處理的角色。多模型協作比較像接力，不像大亂鬥。
簡單任務怎麼處理？以排程或固定工作為例
不是每個任務都值得開一整條完整的多模型管線。像排程、提醒、固定整理工作這一類任務，我通常會做得比較輕。
例如你叫 OpenClaw 幫你整理一週行程、排內容發佈節奏，或把一組待辦轉成固定時間配置，這種工作通常規則相對清楚，重點在於條件有沒有講明白，而不是模型有沒有超強推理能力。
這種情況下，我更可能會這樣做：
- 先用一個輕量 session 把條件補清楚
- 直接交給適合執行的模型產出排程結果
- 最後再用一個簡單 review 檢查衝突、遺漏與格式問題
這裡的關鍵不是把任務拆得多漂亮，而是交接成本值不值得。如果這種簡單任務還硬要切三個模型、四個 session，有時候只是把事情搞得更麻煩。簡單任務的重點是乾淨，不是華麗。
文章工作流怎麼處理？這其實就是一條很典型的接力鏈
文章工作流是一個很好理解的中等複雜度例子。因為它很少是一個模型一次做完所有事情，而比較像一條自然的接力鏈。
在我最近的流程裡，比較常見的拆法會是：
- 先讓某個 session 整理主題、讀者、風格、輸出格式，補出文章規格與大綱
- 再讓另一個階段主寫作，把草稿真正產出來
- 接著讓 review 或 editing 角色回頭檢查是否偏題、節奏是否合理、結構是否順
- 最後再進到配圖、審稿、分類與發布流程
這裡很重要的一點是：如果一開始就叫主寫作模型自己補主題、自己定大綱、自己寫、自己審，很容易一次做很多事，但每一件都不夠穩。拆開後，流程反而更容易控。這也是為什麼我會把文章工作流看成多模型協作很適合發揮的場景。
複雜開發任務怎麼處理？越複雜，越不能一開始就平行亂跑
如果是複雜開發任務，這個問題會更明顯。像一張需求單牽涉多個模組、需要改多個檔案、還要補測試與驗證影響範圍時，最危險的做法就是一開始就讓多個模型平行下去改。
因為這種情況下，如果規格還沒收斂，每個模型都會用自己的理解去補空白。最後不是更快，而是更容易互相打架。有人改了 A 模組，以為問題解了；另一個人改了 B 模組，卻基於不同版本的需求；最後你拿到的是多份互相不完全相容的輸出。
所以對這種任務，我反而更會堅持先收斂規格。越複雜的任務，越要先把邊界講清楚；越複雜的任務，越不能讓所有人同時碰同一份核心輸出。多模型不是不能平行，而是平行前要先切出足夠清楚的邊界。
什麼情況可以平行？什麼情況一定要串接？
這裡我自己有一個很實用的判斷標準：能平行的是獨立子任務；必須串接的是共享核心輸出的任務。
例如這些情況比較適合平行：
- 一個模型整理參考資料
- 一個模型準備測試案例
- 另一個模型整理風險清單或待確認問題
這些子任務彼此邊界清楚，即使平行也不容易互相覆蓋。
但如果是這些情況，我通常就不會輕易平行：
- 同一份文章主稿
- 同一份核心規格
- 同一份主要程式輸出
- 需求尚未收斂的複雜任務
這種任務如果同時多人碰，表面上是在加速，實際上常常只是把整合成本往後延。真正穩的做法，是先串接、再交接，而不是一開始就全員下場。
Agent 真正的角色，不是自己把事做完，而是安排誰上場
如果要說 OpenClaw 在這裡最有價值的地方，我會說它不是讓我「多接幾個模型」而已，而是讓我能把不同模型放到對的節點。
不是每個模型都知道自己什麼時候該停、該交接、該 review。也不是每個任務都會自然長成一條穩定 workflow。這時候 Agent 的價值就出來了：它比較像一個 team lead 或 workflow orchestrator，負責決定誰先上、誰後上、什麼時候切 session、什麼時候切模型、哪一段該驗證、哪一段該收斂。
所以對我來說，Agent 不是一個「最強模型替代品」，而是一個工作流調度者。真正穩的，不是它自己把所有事做完，而是它知道下一棒該交給誰。
結語：真正穩的不是同時做，而是交接點清楚
如果第 1 集在講的是「多模型協作的重點是任務切得對」，那這一篇更想講的是：任務切對之後，真正穩的不是同時做，而是交接點清楚。
對我來說，多模型協作最實用的樣子，不是同時開很多模型，把畫面弄得很熱鬧；而是透過不同 session 與不同角色，把規格、實作、測試、回審切成一條清楚的接力鏈。每一段只處理自己該處理的事情，整條 workflow 才會穩。
下一篇，我會接著講更現實的問題：這套方法不是每次都值得開。什麼時候多模型協作真的有效？什麼時候其實只是浪費 token？我會用比較完整的實戰判斷標準，把這條線收完整。
