同一个模型，给一句模糊指令和给一整套项目背景、设计规范、过往踩坑记录，产出差别很大；决定效果的是你喂进去的上下文组织得好不好，而不是你选了哪个工具⁠1。作品集这类任务尤其如此：你的目标岗位、作品要证明的能力、评审会看什么，这些信息只有你能提供。落后一代的模型在长链条推理和复杂代码上确实会弱一些，但如果你把需求、约束、验收标准写清楚，差距往往小于“换模型”带来的心理安慰。

普通用户看结果只凭“感觉差不多”，出问题就换个 prompt 再试；能持续进步的人有明确验收标准，也能定位失败根因——是上下文缺失、指令歧义，还是任务本身超出模型能力⁠2。这个能力不依赖模型代差。比如你用国内 agent 生成一段作品集文案，觉得不行时，先判断是它没拿到你的项目细节，还是它确实写不出你要的语气；前者补上下文就能解决，后者才需要考虑换工具。判断力练出来，换到任何模型上都带得走⁠3。

你已经在试国内工具，可以挑作品集里一个具体模块，用现在的工具完整做一遍，同时写下你预期它会卡在哪里，做完再对照⁠3。如果卡点是上下文没给够、验收标准没定清楚，那换 GPT 也救不了；如果反复确认是模型能力边界，再考虑为某个环节找替代方案。海外账号被封是现实约束，社区里也在讨论国内稳定使用的经验⁠4，但把精力花在反复注册新号上，不如先把一个作品打磨到能拿出手。