多 AI 工具协同工作流——核心心法：同一个大脑，不同模式。底层都是 DeepSeek，区别在于界面的预设模式不同。
| 工具 | 定位 | 擅长领域 | 使用场景 |
|---|---|---|---|
| CC 终端 | 总工程师 | 代码生成、逻辑推理、长文本处理 | 写代码、AI 会议、方案分析 |
| Hermes | 创意总监 | 文案、脚本、人性模拟 | 抖音脚本、销售话术、扮演刁钻客户 |
| Kun | 情报分析师 | 联网搜索、实时信息检索 | 查热点、验证信息、市场调研 |
| 马维斯 | 安全顾问 | 独立视角审查（非 DeepSeek） | 安全审查、代码验证、第二意见 |
以"评估一条抖音脚本"为例的 5 棒接力：
搜索"大一新生最常遇到的校园卡骗局"，给出 3 个最常见案例和痛点。
以大一新生身份阅读脚本，带上 Kun 的痛点信息，提出 3 个"假"或"没戳中"的地方。
以市场分析视角，分析 3 个致命伤，给出优化方向。
基于优化方向，提出视频可嵌入的互动元素，给出简单实现逻辑。
审查：在引导新生私信、收集联系方式时，有哪些隐私泄露风险？
让 AI 扮演专家角色，输出更专业
要求"一步步思考"，引导逐步推理
让 AI 审查自己的输出，发现并修正错误
从不同角度审视同一问题，获得全方位洞察
回答前先澄清需求，避免基于错误理解输出
要求 JSON/XML 等机器可解析格式
设定议题 + 多位专家角色（极端消费者/分析者/工程师/安全师），模拟圆桌讨论，最终给出需要拍板的决策建议。这是多 AI 协同的最高效应用形式。