AI 辅助编程有个结构性矛盾，很多人卡在这里做选择：顶级推理模型规划能力强，但它是云端 API——生产数据、代码架构要发出去；本地部署的模型数据安全，但推理深度不够，复杂规划做不好。
想的人够不着数据，数据里的人不会想。
大多数人在这两者之间反复横跳：要么图聪明把代码往云上发，要么图安全忍受本地模型的平庸。其实还有第三条路——不选，分工。
架构就一张图
用户：提需求 + 验收
↓云端规划模型（想）
"结构化方案 JSON：任务/技术栈/接口/验收标准"
↓本地执行模型（干）
↩ "执行日志 + 测试结果回传审查"
↓本地代码 / 文件 / 测试
"只读脱敏数据（MCP）"
↓生产数据/日志
2026/10/10大约 5 分钟