北京
你平时怎么用ChatGPT Pro？问问题、改文案，还是让它写几段代码？有人把它用成了另一个东西——技术方案的设计者。
作者宝玉分享了一套工作流：把ChatGPT Pro连上GitHub账号，让它直接访问私有仓库。然后，把仓库地址丢给它，让它读代码、做分析、写设计文档，甚至直接提交一个PR。
设计归设计，执行归执行
这套流程的关键在于角色分层。GPT负责的是高层级的技术方案分析和设计文档编写，不碰具体实现。等文档成型，再交给Codex或Claude Code这类工具去落地编码。
为什么这么分？因为设计文档是结构化的中间产物。GPT把思路理清楚、写成文档，执行工具拿到的是明确指令，不用再从零理解需求。整体交付质量因此被拉高。
用作者自己的话说：「我直接把GitHub地址发给它，让它根据代码去分析去设计，写一份设计文档，甚至提交个PR。」
让两个模型同题竞赛
单一模型有认知盲区，这是作者的另一层考虑。他的做法是让Fable和GPT 6 Pro对同一个问题分别设计方案，然后对比。
不同模型的切入点不一样。放在一起看，能取长补短，也能发现自己没想到的角度。这套「赛马」策略不追求谁赢，追求的是方案本身的完整度。
把两件事合起来看，逻辑就清楚了：
- GPT Pro 定位为高层设计者，负责分析与文档
- Codex、Claude Code 定位为执行者，负责具体编码
- Fable 与 GPT 6 Pro 同题竞赛，用来补足单一模型的盲区
这套流程没有引入新工具，只是把已有工具的位置重新摆了一遍。设计的人专心设计，写代码的人专心写代码，中间用一份文档衔接。
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