营销从业者分享自身日常使用的AI模型工作栈

我做营销工作用的 AI 模型栈：

1. Codex / GPT-5 系列
> 当你给它一套固定的写作风格时，它适合撰写文案
> 协调跨多个渠道和智能体的营销活动
> 把调研转化为详细的 brief、活动方案和对应渠道的任务
> 处理需要遵循固定格式或通过检查清单的逻辑类工作

2. GPT-6 Astra
> 在没有可用 API 或 MCP 的浏览器工作流中操作电脑
> 在 LinkedIn 这类工具内部自动化完成重复工作
> 3D 建模，把参考素材转化为可用场景
> 编排跨智能体和工具的大型项目
> 在不同阶段审核工作，在下一个智能体继续工作前发现质量问题
> 在长项目中始终保持原始 brief、约束条件和质量标准一致

3. Claude Fable 系列
> 前端开发和设计
> 审核拉取请求，规划数据库、智能体和前端如何连接
> 设计营销数据库和数据仓库架构
> 当我遇到问题但还没决定要构建什么时，梳理可能的解决方案
当我还不清楚系统应该如何运作时，我就会打开 Fable 这个模型。

4. Claude Opus & Sonnet 系列
我发现 Opus 单独用几乎没什么用，但作为 Fable 或 GPT 6 Astra 管理的子智能体，它就会成为可靠的主力军。
> 执行已经确定好的方案
> 处理待办积压
> 在大型代码库中进行修改
> 接收主智能体分配的限定范围任务，返回文件供审核

5. Grok 系列
> 需要当前 X 上下文的调研
> 找到围绕某个主题的用语、观点和讨论
> 给文案增加更多个性和趣味性
> 当我想要不同的视觉方向时，产出另一种前端概念
我喜欢把 Grok 和 Codex 搭配起来做内容。Codex 写大纲和初稿，Grok 添加上下文，让文字感觉更个人化。

6. Kimi K3
> 需要整合多个信息源整合成一份清晰报告的长调研任务
> 前端开发
> 作为由 Fable 或 GPT 管理的子智能体，执行限定范围任务

7. GPT Image 2
> 精美的样机
> 图像内清晰的文字
> 图表、广告、社交素材和演示视觉素材
> 改动图像的一部分同时保留构图
> 在 Paper 内部快速生成着陆页样机和其他视觉素材
这是我现在首选的图像模型。

8. Seedance 2.5
> 生成带连贯镜头的 30 秒营销视频
> 在整个序列中保持一致的产品、角色和艺术方向
> 基于图像、视频和音频参考生成
> 按时间戳编辑特定片段，而不是重新生成整个视频
> 适合产品演示、发布影片和付费社交创意