Your browser does not seem to support JavaScript. As a result, your viewing experience will be diminished, and you have been placed in read-only mode.
Please download a browser that supports JavaScript, or enable it if it's disabled (i.e. NoScript).
团队里有人坚持全本地，有人觉得直接用 GPT/Claude 省事。怎么定分工？
用数据等级和任务难度定，不要变成立场之争。
敏感资料、本地日志、客户数据默认本地或脱敏。公开资料研究和复杂推理可以考虑云。
还有成本。高频简单任务本地，小量复杂任务云端，往往更合理。
用户会不会感知模型切换？
不一定要告诉模型名，但要保证体验一致，尤其引用和权限。
模型路由要记录。否则答错时不知道是哪一个模型。
全本地是不是更安全？
不一定。本地也可能日志泄露、权限错、服务器暴露。安全是体系，不是地点。
这句话适合开会用。
还有可用性。云挂、本地挂，都要有降级。
结论：别争信仰，画边界。
你好！看起来您对这段对话很感兴趣，但您还没有一个账号。
厌倦了每次访问都刷到同样的帖子？您注册账号后，您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置，并可选择接收新回复通知（通过邮件或推送通知）。您还能收藏书签、为帖子顶，向社区成员表达您的欣赏。
有了你的建议，这篇帖子会更精彩哦 💗
