保持與各大 AI 廠商的無縫銜接 — 不能只用單一 AI 公司
Abstraction layer + 月度輪換演習
💡 天才解
寫一個 thin abstraction layer + 每月輪換演習 — 強制用第二廠商跑一週 critical workflow。
🎯 為什麼重要
AI 技術轉得太快，各大廠 MODEL 各有強。Lock-in 一家 = 5 年內至少 1 次廠商事故（漲價 50%、API 停服務、TOS 改、model deprecate）。1 次事故 = 1 週公司癱瘓 + 客戶 churn 10-20%。寫 abstraction layer 一次 1 週 = 永久保險。
📊 量化好處
- 一次寫 abstraction layer ≈ 1 週投入 = 永久保險
- 切換廠商：< 1 hr（有 layer）vs 幾日（沒 layer）
- 議價權：有備胎 = 有談判空間
⚠️ 常見錯誤
- 直接 call SDK — hardcode 廠商 specific code
- 從來不 drill 第二廠 — 真出事時才發現 workflow 不 work
- 同一個 prompt 在各廠都假設 work 一樣 — 不 work
✅ 行動清單
- 今週：寫 thin abstraction layer（input/output 包裝）
- 今月：開兩家 vendor account（Claude + GPT 或加 Gemini）
- 每月：1 週用第二廠跑 critical workflow
- 每季：try 第三家 vendor（DeepSeek / Grok）試 capability
🎬 一句話結論
抽象層要放在你自己手裡。MODEL 是商品，DATA 才是真 portability。