到了2026年，大模型提效在产研团队里基本算标配了，没人再问要不要用，大家默认都有。最近这阵子，腾讯的WorkBuddy和面向开发者的CodeBuddy在技术圈子里讨论度很高，我身边不少研发和产品团队已经把日常的业务梳理、代码辅助这些场景跑通了。
不少团队把通用大模型塞进所有环节后，发现算力消费涨得比预期快多了。尤其是在一些需要不断调整的场景，投进去的Token和拿到的产出，账怎么算都不划算。
为了找到一种产出高、消耗低的方法，我们团队这几个月来回调整了好几轮工具链。这篇就来聊聊我们最近跑通的一套搭配方案。不敢说完美，但确实帮我们把成本稳住了。核心思路就是：底层业务逻辑和代码交给WorkBuddy生态，前端原型和UI侧接入墨刀AI。让各自工具干自己最擅长的那摊活儿，消耗自然就压下来了。
一、底层逻辑与代码构建：WorkBuddy生态联动
一个新需求从零到一，前期的逻辑梳理最费神，后期的代码落地也很重要。这个阶段，通用大模型在逻辑梳理上确实管用，能把一堆杂乱的信息理出头绪。
我们现在的流程里，WorkBuddy充当了“业务大脑”的角色。业务调研文档、多维表格里的各种反馈，统统扔进去，靠着它长上下文的优势，配合多Agent工作，生成结构清晰的Markdown格式PRD。遇到复杂的业务场景，还会顺手让它把状态机流转、后端接口字段定义也一并跑了。在处理这种非结构化文本转结构化输出的活儿上，WorkBuddy确实没掉过链子。
业务逻辑梳理清楚了，CodeBuddy就切了进来。在IDE里唤起 CodeBuddy就能开干，日常的代码补全、单元测试生成，包括内部的Code Review都能覆盖到。
底层逻辑和代码有大厂生态兜着，但中间还缺一个环节：怎么把干巴巴的PRD快速变成产品和前端都能看懂的UI原型？
二、产品原型与视觉呈现：用垂类AI轻量化协作
最开始我们也试过让通用大模型直接写前端界面，或者让它画页面原型。但用下来发现，通用模型写代码逻辑确实强，可一到界面交互就露怯了。比如表单它能给你生成出来，但一些边界状态经常漏掉；页面结构它也能搭，但面包屑、全局菜单的逻辑常常是乱的。
UI原型这东西，看着简单，其实挺吃行业经验的。所以我们后来的做法是，把WorkBuddy理好的大纲直接拖进墨刀AI里生成，它也是类似的智能体专注产品领域。选它主要是看中它做了十几年设计工具，组件库和交互规范积累得够厚。它底层的AI是被海量产品交互规范“喂”出来的，你让它生成一个“B端电商后台商品管理列表”，它给出来的页面基本不会跑偏，筛选区该放哪、操作列怎么排，都在常识框架内。
还有一点就是云端协同，产品原型需要能快速分享、随时查看。AI生成完直接甩个链接到群里，产品、设计、开发点开就能看，随时给反馈。这种灵活性，是必须装在本地的IDE工具给不了的。
三、成本控制终极逻辑：把算力用在刀刃上
最后说下成本，这也是我们最终决定采用这套组合工作流最核心的原因——心疼算力积分。
相信不少技术团队都有过这种体验：用纯对话式Agent去改UI，简直就是个无底洞。你让AI生成一个页面，发现右上角按钮位置偏了，或者筛选项少了一个，就在对话框里口头让它改。就为了挪这一个按钮，大模型得把整个页面的代码重新推理一遍，Token消耗量蹭地就上去了。关键是一个页面改个七八次，积分烧得飞快，改出来的结果经常越改越离谱。
为了不把算力浪费在这种事情上，我们现在就一个原则：让AI先把架子搭起来，剩下的细节调整不再多花那么多算力。
墨刀AI和WorkBuddy搭在一起之后，原型初稿生成，后续的调整在自带的设计编辑器里手动拖拽就能完成，这部分不再消耗AI积分。算力花在该花的地方，账就好看了。通用大模型的算力贵，就专门让它干最复杂的逻辑拆解和代码生成；UI这种需要反复调整的活儿，交给能手动微调且不烧积分的垂直工具。既保了进度，又把月度订阅成本拉回到了可控范围。
总结
这套组合用下来，WorkBuddy生态在数据处理、业务拆解和代码生成上是主力，扛了最核心的活儿；墨刀AI则补上了产设研可视化、敏捷协作和成本控制这块。当然，你也可以根据业务环节里的真实痛点，把其他类似的专业工具串成自己的流程，算力花在刀刃上，活儿也干得漂亮。
