一句话定义
模型与脚本分工，是把开放判断交给模型，把确定规则交给脚本。模型负责理解、取舍、表达，脚本负责计算、校验、转换和重复执行。
机制 / 原理
判断分工时看任务性质，不只看步骤名称。没有唯一答案、需要理解语义或权衡重点的部分，交给模型；必须每次完全一致、错一位都不行的部分，交给脚本；同一个步骤里也可以同时存在两种分工，比如报告生成中，脚本算指标，模型解释指标含义。
经典实验 / 例子
本书案例：销售报告里，脚本适合清洗字段、统一日期、计算 ROI、标出超过阈值的异常；模型适合判断异常是否值得解释、怎样组织结论、给出什么业务建议。让模型直接算全部数字，容易在小数、百分比和边界条件上出错；让脚本写业务洞察，又会缺少语境判断。
书中案例出处
销售报告中的模型脚本分工
核心原文线索
销售报告中的模型脚本分工
案例现场复述
销售分析任务把稳定计算交给脚本，把趋势解释和业务建议交给模型。
为什么重要
它说明确定性规则和开放判断需要不同执行者。
生活中的例子
引申案例：体检流程里，设备负责量血压、验血和拍片，医生负责综合判断风险和解释下一步。设备和医生不是互相替代，而是各做擅长的部分。skill 设计也要让脚本做稳定计算，让模型做语义判断。
常见误区
误区：只要提示词写得够细，模型就能稳定执行所有规则。 模型擅长语义判断，不擅长零误差执行。正确做法是把死规则抽出来交给脚本，让模型专注判断和表达。