各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。刚开始用 GPT-6 Astra 时，最担心复杂任务太烧额度。但真正用上一段时间后会发现，最容易消耗资源的，反而可能是扫目录、读长文件、提取字段、整理结果这类很琐碎的工作。这些任务单独看都不难，可一旦全部堆在主线程里，上下文会越来越长。为了节省额度手动切模型，又容易出现另一个问题：任务分给谁、材料给多少、结果怎么传回来，全靠自己记。所以七哥最近更关注的是一个更实际的问题：不同难度的科研任务，能不能交给不同模型，而且尽量不让上下文来回搬运？基于这个问题，我挖掘出了一个轻量 Skill：astra-task-router。它只管一件事：判断任务要不要拆，如果要拆，应该交给谁，以及主线程和 worker 之间应该交换多少信息。这套工作流的核心其实很简单，就是分工。Astra 留在主线程，负责理解需求、拆解问题、确定边界、处理真正困难的判断，以及最后验收。阅读量很大的任务，例如扫描代码仓库、阅读长
