4000字长文，关于怎么正确使用AI工具的方法，让你统筹好你的AI工具。

关注我，分享AI深度好文。

你是不是也像我一样，浏览器中收藏了一大堆网站，每个工具都会用，但是真的需要干活的时候又不知道用哪个。

感觉就是：哪个都能用，但是好像又哪个都不能用！

最后的结果是：

每个工具都试过一点，好像生成了一大堆东西，仔细一看又没有什么用！

忙来忙去，好像效率增加了，回头一看，还不如自己做来的实在。

你以为自己在追效率，其实只是换了一种方式制造焦虑。

我以前也这样。

看到别人推荐一个新 AI 工具，就去注册。

看到某个模型更新，就想试试。

看到“年度最强 AI 工具清单”，又忍不住收藏。

真正让我效率变高的，不是多用了几个工具，而是换了一个思路：

先不要再问哪个 AI 最强。

要先给每个 AI 工具安排岗位。

一个真正会用 AI 的人，不会把所有任务都丢给同一个工具，而是会像管理团队一样，给不同工具分工：谁负责策划，谁负责查资料，谁负责写作，谁负责办公，谁负责编程，谁负责自动化。

这才是普通人用 AI 拉开差距的关键。

一、哪个AI工具最强？

身边会有一些人问我：ChatGPT、Claude、Kimi、豆包、通义千问，到底哪个更好？

这个问题其实本身就是一个伪命题。

AI工具并不是学校考试，其实并不完全排名。

他更像班级里的学生，有的人数学好，有的语文好，有的体育好。

你不会挑选你班级里的语文学习好的去参加数学竞赛，这就像AI一样，不能让一个工具去负责所有的工作流程。

所以问题应该改为：哪个AI更适合干什么？

我们先不回答这个问题，因为这样写你会更乱。

二、普通人用 AI，最容易犯 3 个错误

1.所有任务都问同一个 AI

很多人打开一个 AI 工具后，什么都往里丢，什么都让一个AI工具做…

写文章，让它写。

查资料，让它查。

做方案，让它做。

写代码，让它写。

改 PPT，也让它想。

说的是不是你？狗头

乍一看，好像也能得到你的答案，但是你仔细一看，好像和你想要的相去甚远。

因为不同任务对 AI 的要求侧重点不同。

写作需要表达能力。

查资料需要来源和验证。

读长文档需要上下文能力。

做方案需要结构化思考。

写代码需要可运行和可调试。

做自动化需要流程稳定。

所以你看

把所有工作丢给一个AI工具肯定是不合适的。

2.每个新工具都试，但没有形成流程，没有复用提示词

很多人喜欢收藏 AI 工具清单。

“100 个 AI 神器”

“年度最强 AI 工具箱”

“普通人必备 30 个 AI 网站”

收藏工具，不等于建立能力。

能让你提效的，不是你知道多少工具，而是你能不能稳定、高效、高质量的完成一件事。

比如写一篇公众号文章：

选题谁来做？

资料谁来查？

大纲谁来搭？

初稿谁来写？

标题谁来改？

配图谁来做？

宣发文案谁来出？

复盘谁来整理？

针对以上的流程有没有形成固定的可复用的提示词呢？

3.只看一次结果，不看稳定预期

我以前也会被某个 AI 工具惊艳到。

某一次回答特别好。

某一次文案特别顺。

某一次总结特别完整。

然后我就觉得：这个工具太强了。

但后来我发现，一个工具能不能进入主力工作流，不看它偶尔有多惊艳，而看它是否长期稳定。

它能不能稳定理解你的任务？

能不能稳定输出你要的格式？

能不能稳定减少返工？

能不能和你的其他工具配合？

如果作为老板，我觉得你不会把工作交给一个时不时又惊喜，但大部分都很平庸的一个人来做。

根据以上的问题，我们应该要怎么做？

三、把你的AI进行分类

如果你经常不知道该用哪个 AI，我建议你换一个思路：

不要先按工具分类。

先按岗位分类。

你可以把常见 AI 工具分成 8 类。

1.总策划：负责拆任务、搭结构、定方案

适合工具：ChatGPT、Claude、通义千问。

适合任务：

• 拆解复杂问题
• 生成文章大纲
• 设计工作流程
• 制定学习计划
• 梳理项目方案

使用提醒：

不要只说“帮我写个方案”。

你要告诉它：

目标是什么？

读者是谁？

限制条件是什么？

输出格式是什么？

你希望它站在哪个角色思考？

一个好用的总策划，不是靠它自己猜，而是靠你把上下文给清楚。

2.研究员：负责搜索资料、找案例、做验证

适合工具：Perplexity、秘塔、Kimi、Gemini。

适合任务：

• 查行业资料
• 找近期案例
• 对比多个观点
• 整理公开信息
• 给文章补事实依据

使用提醒：

不要让研究员直接写终稿。

研究员的价值是帮你找信息，不是替你下最终判断。

你要看来源、看时间、看是否有交叉验证。

尤其写公众号、科研等文章时，资料工具可以提高效率，但观点一定要回到你自己身上。

3.资料管理员：负责读长文档、整理文件

适合工具：Kimi、Claude、ChatGPT、Notion AI。

适合任务：

• 读 PDF
• 总结长文
• 提炼会议纪要
• 归纳课程笔记
• 整理用户反馈

使用提醒：

不要只丢一个文件，然后说“总结一下”。

更好的问法是：

请从这份文档中提炼 5 个适合写作的观点。

请找出这份报告里和建筑行业提效相关的内容。

请按照“背景—问题—方法—案例—启发”的结构整理。

你可以让AI去帮你读资料，但是你需要你想从这份资料里得到什么。

4.写作编辑：负责初稿、改稿、标题和表达

适合工具：ChatGPT、Claude、豆包、Kimi、通义千问。

适合任务：

• 写初稿
• 改标题
• 改开头
• 润色表达
• 优化文章结构
• 把专业内容改得更适合普通读者

使用提醒：

不要让 AI 替你完成全部观点。

AI可以帮你表达得更好，但它不能替代你的观察、经验和判断。

我的经验是：

先自己给观点。

再让 AI 帮你扩展。

再自己加案例。

再让 AI 帮你改结构。

最后自己做取舍。

这样写出来的文章，才不会只有 AI 味。

5.办公助理：负责周报、会议、PPT 和邮件

适合工具：飞书妙记、Gamma、ChatGPT、Claude、通义千问、豆包。

适合任务：

• 整理会议纪要
• 生成待办清单
• 写周报月报
• 起草邮件
• 准备汇报材料
• 梳理PPT 结构

使用提醒：

办公类内容一定要人工复核。

尤其涉及客户、老板、预算、合同、数据、公司内部信息时，AI 只能当助理，不能当最终负责人。

6.编程助手：负责小工具、小脚本和自动化代码

适合工具：Cursor、Trae、Claude Code、ChatGPT、GitHub Copilot。

适合任务：

• 写一个简单网页
• 做一个小脚本
• 批量处理文件
• 生成表格工具
• 解释报错信息

使用提醒：

不要把 AI 写出的代码直接上线。

尤其你不是程序员时，更要小步测试。

先做最小版本。

跑起来。

发现问题。

把报错丢给 AI。

再一步步修改。

AI编程最适合的方式不是“一口气做个大系统”，而是小步快跑。

7.自动化员工：负责固定流程和重复任务

适合工具：Dify、Coze、Zapier、Make。

适合任务：

• 搭建客服机器人
• 做知识库问答
• 自动整理表格
• 自动生成固定文案
• 把表单信息转成报告

使用提醒：

自动化的前提是流程标准化。

你要先想清楚：

输入是什么？

中间怎么处理？

输出是什么？

异常情况怎么办？

哪些环节必须人工确认？

AI自动化不是魔法，它更像一个严格执行流程的员工。

如果流程不清，它只会把混乱放大，得不到稳定结果。

8.创意制作人：负责图片、视频、音频和视觉表达

适合工具：Midjourney、Nano banana、Runway、Suno、ElevenLabs、Gamma、豆包。

适合任务：

• 生成封面图
• 做视频分镜
• 生成音乐
• 制作音频
• 设计视觉风格
• 把长文章改成短视频脚本

使用提醒：

不要完全依赖 AI 的默认审美。

你要给参考风格、使用场景和限制条件。

比如：

这是公众号封面。

读者是职场人。

风格要清爽、专业、有科技感。

不要太赛博，不要太花。

标题区域需要留白。

你给得越具体，创意员工越能交付可用结果。

四、一张可收藏的 AI 工具岗位表

如果你不想记那么多工具，可以直接收藏这张表。

这张表的重点，不是让你每个工具都去用。

而是让你形成一个判断：

我现在遇到的任务，到底需要哪个岗位？

先判断岗位，再选择工具。

这是 AI 工具选择的第一原则。

五、举个例子：写公众号文章，怎么给 AI 分工？

很多人写公众号文章，直接打开 ChatGPT，输入：

“帮我写一篇关于 AI 工具选择的公众号文章。”

然后等它生成。

这样当然可以，但效果通常不会太好。

因为你让一个 AI 同时承担了策划、调研、写作、编辑、审稿、标题和宣发。

更好的方式，是把一篇文章拆成多个岗位。

第一步，让 ChatGPT 或 Claude 做选题策划。

让它拆读者痛点、生成角度、设计大纲。

第二步，让 Perplexity 或秘塔做资料研究。

查近期工具更新、行业案例、公开资料。

第三步，让 Kimi 或 Claude 读长资料。

整理文章、报告、产品文档，提炼关键信息。

第四步，让 ChatGPT 或 Claude 写初稿和改结构。

不要一键成文，而是分段协作。

第五步，让豆包或通义千问优化中文表达。

让内容更适合中文互联网阅读，减少 AI 味。

第六步，让 Gamma 做配套展示材料。

比如文章卡片、分享 PPT、社群资料。

第七步，用 Notion 或飞书沉淀复盘。

记录选题来源、标题效果、读者反馈和可复用素材。

你会发现：

一篇文章不是由一个 AI 写完的。

而是由一群 AI 完成的。

找到每个AI删除的点，只利用这个AI最擅长的部分才是正确用法。

六、普通人先搭一个“三人 AI 小队”就够了

看到这里，你可能会觉得：

这么多岗位，我是不是都要配齐？

不用。

普通人一开始不需要搭完整团队。

你先搭一个“三人小队”就够了。

1.一个总策划工具

负责帮你拆任务、搭结构、做方案。

可以从 ChatGPT、Claude、通义千问里选一个。

2.一个资料研究工具

负责帮你查资料、读文档、找背景。

可以从 Perplexity、秘塔、Kimi 里选一个。

3.一个场景执行工具

这个要看你的主业。

如果你是自媒体创作者，可以选豆包、Claude、Kimi、Gamma。

如果你是职场人，可以选飞书妙记、Gamma、ChatGPT。

如果你想学编程，可以选 Cursor。

如果你想做自动化，可以选 Coze 或 Dify。

先搭三人小队，再慢慢扩成完整团队。

这个时候你已经搭建好你的小团队了，那我后期应该怎么去调整我这个团队员工呢？

七、判断一个 AI 工具值不值得留下，看这 5 点

一个 AI 工具值不值得进入你的主力工作流，就看 5 个问题：

1.它解决的是不是我的高频任务？

2.它能不能稳定输出，而不是偶尔惊艳？

3.它有没有明显降低我的操作成本？

4.它能不能和我的其他工具配合？

5.我是否清楚它的使用边界？

如果一个工具只让你觉得新鲜，却没有进入你的固定流程，即便他的能力再强，你也不需要他。

就像你是一个自媒体公司，你绝对不会招一个建筑专业的过来上班一样。

那我们在今后的工作中应该怎么去提升自己呢？

八、AI 时代真正的能力差，是分工能力

我越来越觉得，AI 时代真正拉开差距的，不是你收藏了多少工具，也不是你知道多少提示词。

而是你有没有能力把一件复杂任务拆开，再交给不同 AI 工具协作完成。

这背后其实是三种能力：

第一，任务拆解能力。

你要知道一件事由哪些环节组成。

第二，工具判断能力。

你要知道不同工具适合哪个环节。

第三，流程设计能力。

你要让这些工具形成稳定配合，而不是每次临时乱用。

最后，可以在评论区聊一下，你经常用什么AI工具？

如果大家感兴趣，我后面可以继续做一篇实操性质更强的文章

比如《自媒体人如何用 AI 搭一套从选题到发布的内容生产团队》

欢迎大家留言