单一 AI 会自信地给出错误答案，且错误往往有系统性倾向。搭 NAS 时，让 GPT 出方案、让 Claude Code 以最佳实践审并说明理由，等于让两个大脑当面互相挑毛病，我在旁边就能看出哪一步站不住。UPS 该不该买，一个模型说要，我没全信，让第二个模型再判一次，两三个都认同，置信度才真正上来。这样既能过滤幻觉，也能在过程中偷师它们的推理方式。
应用场景
技术方案决策：GPT 出初版方案 → Claude 以专业判断审核并给理由 → 分歧处交回自己定夺
重要采购/取舍：一个模型给建议后，换独立模型复核，多方一致才落地（如 NAS 是否必须先配 UPS）
信息核验：对存疑结论，用不同来源交叉比对，而非采信单一出处
值得保持的
已经开始有意识地用"多模型互审 + 要求给出理由"来做技术决策，而不是让单一 AI 一锤定音；并保留了"最终由自己拍板"的判断权。