立正主张真正的 AI 原生路径是把平台能力 Skills 化，让用户或 AI 在 Cursor 这类工具里直接调用，而不是在旧系统上贴一个聊天框⁠1。他讲 agent 工具时也强调，它和聊天框的区别在于能调度云端模型和本地工具、算力去干活⁠2。所以你把连接器理解成显性的 API、专家模式理解成预设 Skill 调用，和这个思路是一致的：它们把原本藏在代码里的调用逻辑，变成了非行业人能看懂、能组合的模块。这类封装的价值在于降低理解门槛，让你先建立“AI 在替我调工具”的直觉，而不是停在聊天。

按立正给的胜任力模型，AI Architect 的标志是不再依赖单一模型抽卡，而是编排多个专用模型协同，构建能穿透上下文高墙、深度集成个人数据、甚至主动监测环境的系统⁠3。对应的能力是系统韧性和上下文架构：长链条任务在模型更新或环境变化时仍能稳定运行⁠3。他讲课时也把这条线说得很清楚——只会用 Prompt 适配 AI 是脆弱的，提示词一遇模型更新就出问题，所以要“从调用 API 进阶到构建系统”⁠4。你现在用 zcode 加 cursor 做日常，属于熟练使用者和单点优化阶段；离 Architect 的差距主要在能不能自己设计一套稳定、可维护、能接私有数据的系统，而不是多会几个封装。

一个能检验当前判断的小动作：挑你工作里最常用的那个专家模式或连接器，试着把它拆成两半——一半是包装，一半是它真正在解决的问题，问自己如果底层模型强十倍，这套做法还重不重要⁠5。拆的过程会暴露你缺的是“知道怎么调”还是“知道为什么这样调、什么时候会失灵”。后者才是 Architect 的门槛。国内模型受限不改变这条路径：编排、上下文架构、eval 这些能力，用国产模型同样能练，关键是你能不能把一条长链条任务拆到位、设计好、并保证结果可靠⁠6。