给作品集做对话助手，我没有直接嵌 GPT

这个网站右下角的 Q仔，用的是 DeepSeek + Vercel Serverless Functions。

选型的时候考虑过 GPT-4o 和 Claude，但最后选了 DeepSeek，原因很简单：

场景决定选型，不是榜单决定选型。

这个对话助手的核心需求是：

• 角色锁定——只能是”Q仔”，不能被 prompt injection 带跑
• 成本可控——求职站没有商业收入，token 费用得压住
• 响应快——访客不会等 3 秒以上

DeepSeek 在中文场景下够用，API 价格是 GPT-4o 的几分之一，角色遵从性在我的测试里表现稳定。

我在系统提示里做了三层防护：

1. 角色锁定声明放在最高优先级
2. 敏感问题（薪资、离职原因）有预设回退话术
3. 输出格式约束——禁用 Markdown，防止渲染问题

这套方案不完美——DeepSeek 偶尔会在复杂追问下出现角色漂移，但对一个求职展示站来说，这个 trade-off 我接受。

产品经理选模型，和选任何技术方案一样：先画约束，再找满足约束的最优解。不是”什么最强用什么”。