AI工具那么多怎么选?我每天用的就这10个

从写东西、写代码到做设计，我每天大概用十个AI工具。不是因为我在收集它们——是因为每一个都悄悄替我省下某一种特定的时间。今天就一次说完。

先说个没人告诉你的事：大部分人只试过一个AI工具，得到一个莫名其妙的答案，然后再也没打开过。我当年就是这样。我的第一封AI代笔邮件，读起来像一张精神崩溃的报税单。

后来我才发现，秘诀从来不是找到一个神器，而是把工具配给对的任务——转录工具画不了封面图，聊天机器人也听不到你的声音。

 

Claude，我的写作搭子。顺便科普一句：大语言模型说白了就是「读过全世界的自动补全」——它一遍一遍预测下一个词，直到一段话出现。我把粗糙的初稿丢给它，说一句「砍掉百分之二十」，它就砍，而且不抱怨。我看起来像个被冒犯的作者吗？不，我看起来像个有员工的人。

Cursor，住在我的代码编辑器里。我用大白话描述我要什么——「把这些数据存进文件」——它就把函数写出来。但我还是会逐行读完。这一步没有商量余地。

Whisper，免费开源的语音识别。上周它把一段四十分钟的录音变成文字，用时不到两分钟——那会儿我正在冲咖啡。字幕这事以前能吃掉一整个晚上，现在只是一杯咖啡的时间。

ElevenLabs 配音，Suno 做背景音乐。这两个加在一起，顶替了一个我从来没有过的录音棚和一位从来没有过的作曲家。

图像模型（我用 Seedream 和 Midjourney 做缩略图）。我的第一张作品，画出来的人有六根手指，字体像一封勒索信。练了十分钟就正常了。

Perplexity 做检索，因为它会给出来源链接。当一句话好听得不像真的，我点链接去核实，而不是直接信那个句子。

NotebookLM 读长文档。我把一份长PDF——租约、说明书、论文——传上去，用大白话提问，它回答完还会指给我看在第几页。这里有个关键概念：上下文窗口，就是AI的短期记忆，它一次只能装下那么多东西。所以你要喂给它相关的几页，而不是整个图书馆。

Gamma，一句话变成一套幻灯片。丑是丑了点，但快。

LM Studio，在我自己电脑上离线跑模型。数据不出这台机器——当文档是银行账单而不是博客草稿时，这一点太重要了。我的银行账单已经见过太多世面了。

智闲君说：这十个工具里，真正拉开差距的不是功能，是「出处意识」。AI时代最贵的能力不是提问，是核对——谁给证据，谁才值得你多点一次。

这就是全部十个。说句实在的：工具每隔几个月就换一茬，但习惯不换——挑一件你天天重复的活儿，交出去，然后检查结果。

还有个小坦白：我自己也搭了个AI工具小站试了试。能赚一点，但想靠它赚真钱，难。这就是大多数人现在的真实处境。

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这十个工具每天还我大概一个小时。没人争论这一个小时存不存在，大家争的是这一个小时值多少。

所以我的问题是：如果机器能把活干了，那这活本来是为什么而干的？也许，这是唯一一个真正属于我们自己的问题了。你不需要一次装十个，从明天早上最烦的那一件重复的事开始，挑一个，交出去。

文 | 智闲君

 

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