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AI工具越用越多,我却开始劝自己:别急着买了

AI工具越用越多,我却开始劝自己:别急着买了

最近经常有人问我:“ChatGPT 和 WorkBuddy,到底哪个好用?”“你之前不是用 WorkBuddy 做公众号排版吗,怎么现在又用 ChatGPT 了?”

如果打开我现在的电脑,你会发现,ChatGPT、Gemini、WorkBuddy 可能同时开着。有时候还会用到豆包、飞书 AI,以及一些平台自带的 AI 助手。会员也确实买了不少。

但有意思的是,用的工具越多,我反而越不想继续追新工具了。

以前看到别人分享一个新 AI,总想研究一下。现在我会先问自己:我到底要用它干什么?这可能是我最近使用 AI 最大的变化。

01|为什么我又从 WorkBuddy,切回了 ChatGPT?

这件事要从公众号排版说起。之前我专门在 WorkBuddy 里搭建过公众号排版专家,希望把写作、配图、排版串起来。实际使用后却发现,有些生成的 HTML 不太符合公众号编辑器要求,需要继续修改。

另一个问题是积分。国庆期间,我用新用户赠送和活动奖励的积分搭建了几个专家和专家团。接近 4000 积分,几天下来就用了将近 3000。印象比较深的一次,测试一个 GEO 专家团的设置任务,接近 100 积分就花掉了。

账号的2000基础积分,以及每天领取的平台奖励积分,稍微使用下,看了下截止到现在我的Workbuddy也就是创建了58个任务,就用完了,也就是如果未来续费,使用基础套餐,基本上按照我假期每天2-3小时+的使用量,最多2周就可以将4000积分左右用完。

虽然大部分积分是赠送的,但看到余额减少,我还是会想:这个操作真的需要用 Agent 完成吗?

后来,我更多地回到 ChatGPT。因为我已经订阅了 Plus 会员,日常写文章、改结构、分析文件、生成图片,在我的使用频率下基本够用。偶尔也会碰到额度限制,但不会每做一步都看到相应积分扣减。

写文章经常要反复修改。标题不满意改一次,结构不对再改一次。如果每一步都要计算积分,很容易减少尝试。

这不代表 ChatGPT 一定比 WorkBuddy 好;我只是开始给不同工具分工。

ChatGPT 更多处理内容研究和高频日常工作。WorkBuddy 继续用来测试专家团、长期重复任务和项目协同。飞书承担文档、智能表格等团队场景。豆包和通义也会用于轻量任务与家庭场景。

SUNNY · AI USE NOTES / 01

六类工具,各有分工

没有哪个最好,只有哪个更适合

ChatGPT

内容写作 · 研究分析 · 文件处理

高频迭代顺手;部分功能受额度约束

可以看到AI助手功能 20美金一个月,目前我的基础使用,只有几天时间会出现额度超额,现在ChatGPT的 Pro账号分为100、200、500三个等级的账号

WorkBuddy

专家团 · 流程测试 · 项目协同

适合反复执行;关注任务积分成本

飞书 AI

协作文档 · 智能表格

资料就在工作现场;依赖团队习惯

飞书的AI会员Plus,其实也是有额度

豆包 / 通义

轻量问答 · 绘画参考 · 家庭辅助

入门便捷;复杂结果仍需核验

豆包和千问,小孩子的相关作业辅助,还是非常友好的

讯飞听见

录音转写 · 会议初步整理

先满足转写需求;深度判断需人工

Gemini

研究补充 · 多工具交叉对照

作为补充工具,按任务选择

02|AI 用久了,我开始认真算费用这笔账

以前研究 AI,我更关注模型能力和新功能。现在反而越来越在意它到底怎么收费。因为费用结构会改变我们的使用习惯。

像 ChatGPT Plus,我目前使用的标准订阅价格是每月 20 美元(实际支付金额可能因税费、渠道而异)。在我的使用频率下,预算相对清楚,适合反复写作、问答和文件处理,但并非无限量使用。

WorkBuddy 这类有积分消耗的 Agent 产品,则会让我更明显地衡量“执行一次值不值”。如果一次任务消耗不少积分,只获得一段普通文案,就未必划算。若能够稳定替代每周重复执行的大量步骤,价值又不一样。

飞书 AI 还有另一种优势:它离已有的文档、表格和协作流程很近。有些时候,AI 不需要最聪明,只需要出现在你本来就在工作的地方。

我现在算 AI 成本,不只算订阅费,还算学习、调试、资料迁移,以及最终拿到的结果。

SUNNY · AI USE NOTES / 02

三种费用结构,怎么选?

不要只算会员费,也要算学习和迁移成本

固定订阅

ChatGPT Plus 等

预算相对可控;仍有额度限制

积分 / 按量

部分 Agent 产品

成本可见;反复调试需核算投入

生态型付费

办公套件中的 AI

离资料和团队近;价值取决于现有系统

再多算三笔账

学习 / 迁移 / 结果

节省的工时与交付质量才是重点

03|一次差点买 AI 录音笔的经历

9 月参加线下 AI 交流活动时,我看到不少人用专门的录音设备记录会议和学习内容,录完就能转文字、做笔记。我当时也很想买。

260905-Anna的会客厅:这次线下AI Agent&WorkBuddy线下沙龙,真正让我重新思考的几件事

当时的活动,坐在前面的几位小伙伴,基本上都有得到大脑,安克录音豆,钉钉录音笔,还有一个J的理念,作为老板:预算可以的情况下,一定使用模型最好,亚马逊销量最高的。Z也是带了一套几万块钱的电脑来到现场。

有一个公司,和他们交流,他们公司几百人,老板给每个人都卖了钉钉录音笔

查了下报价,其实都差不多在900-1000左右

但后来想起,自己订阅的讯飞听见会员还没有用完,现有付费工具(腾讯会议、讯飞语记、飞书AI Plus等)已经能完成大部分录音转写需求。于是我决定暂时不买。等现有的软件到期以后,如果还是有需要,可以再进行购买测试,毕竟现在用的功能,也还是比较基础基建阶段,再高级的功能,其实现在也没有那么多时间进行测试研究。

这件小事提醒我:不要因为新工具看起来很好,就立即给自己创造一个新需求。每天开很多场会的人,也许确实需要专门设备;如果只是偶尔转写,手机加现有软件可能就够了。

别人用得顺手,不代表它就是我此刻必须购买的工具。

04|比起讨论模型,我更想聊聊这些小场景

写这篇文章本身,就是一个实验。以前我要先打开电脑,想标题、列提纲、敲字。这一次,我先把最近对 AI 的想法说出来,录成音频,转成文字,再让 AI 协助整理逻辑和删减重复。

今天看到的几篇值得记录的AI相关的文章:

上班这件事,正在变成我们想象不到的样子

参加行业活动也一样。以前听完一场分享,可能只剩几张 PPT 照片。现在可以把录音、笔记和现场材料放在一起,先提取重点,再把需要核实的政策和数据单独列出来。

跨境业务研究更需要明确边界。比如研究亚马逊、美客多、TikTok Shop 的规则,或不同市场的税务与公司注册问题,可以让 AI 先列问题、搭框架、整理材料;但法规、税率、适用主体和生效日期仍必须回到官方来源核实。

团队里,活动后的问卷统计、会议纪要、待办归档等高频动作,也值得研究能否用自动化完成。前提是先有清晰流程和人工核对机制,而非为了“搭专家团”而搭。

生活里更简单。前几天孩子要画长颈鹿,我自己画不出来,就让豆包生成参考图和手工步骤。孩子照着画,问题就解决了。

AI 的价值,很多时候就藏在这些具体的小事情里。

SUNNY · AI USE NOTES / 03

五个真实场景,AI怎样帮忙

把资料整理交给 AI,把专业判断留给自己

公众号写作

录音→转写→整理结构

作者决定观点与表达

跨境市场研究

列问题→找官方资料→初步归纳

人工核对政策与生效时间

会议 / 活动

提取纪要→整理待办

人工确认责任与敏感信息

团队重复任务

固定步骤→汇总进度

人设计规则并处理异常

家庭学习

生成参考图→分解步骤

家长判断适用性与使用边界

05|工欲善其事,必先利其器;但目的要走在工具前面

我非常认同“工欲善其事,必先利其器”。但我现在还想补一句:先想清楚自己究竟要做成什么事。

如果想提高公众号效率,先找出时间耗在哪里:是找资料、组织结构、反复修改,还是公众号 HTML 排版兼容?问题清楚以后,才知道应该换工具、改提示词,还是修流程。

如果团队每天都在清洗客户资料,就先定义数据规则;如果总要重复解答某类业务问题,就先整理标准材料;如果每次活动都要做同样的汇总,才值得把流程固定下来。

一个新的 Agent 流程未必比简单对话更划算。能用一个工具完成,就别急着串联三个。现有会员能解决,就不必因为别人晒出新产品而立刻换。

SUNNY · AI USE NOTES / 04

买工具前,先问自己五句话

目标清楚,再决定要不要升级工具

01

它解决的具体问题是什么?

不能只说“提高效率”

02

这个任务出现得频繁吗?

高频任务更值得自动化

03

最终成果到底值多少?

计算节省时间与产出质量

04

现有工具能做到 80% 吗?

能做就不急着切换

05

新工具会增加多少学习成本?

别让工具本身变成负担

06|未来,我更想研究 AI 怎样进入日常工作

以前打开电脑,通常是先学会操作软件。现在我开始尝试直接用语言描述需求:“把刚才的录音整理成文章”“结合此前项目资料列出需要跟进的问题”。

部分任务已经可以完成相当一段流程,复杂任务仍需要权限管理、事实核验、异常处理和人工确认。AI 还没有让所有事情变成“一句话完成”,但它正在改变我们启动工作的方式。

我更愿意把时间用在明确目标、判断事实和检查交付上,让 AI 先承担资料整理、初稿和重复性工作。

写在最后|不用因为 AI 工具太多而焦虑

写到这里,我发现自己的状态也挺矛盾:一边买了不少会员、一直研究工具,一边又劝自己别急着买新的。

但这可能也是很多人的真实状态。我们都在边用边学,不必因为别人搭了复杂 Agent 就觉得自己落后,也不必因为没体验最新模型就担心错过什么。

工欲善其事,必先利其器。但真正让工具产生价值的,始终是我们想解决的问题。

最后也想问问大家:你现在最常用哪几个 AI 工具?有没有哪一个,真的帮你解决了以前很头疼的问题?欢迎在评论区分享你的实际使用体验。

10 月 17 日,和 Anna 一起聊聊 AI Agent

之前参加 Anna 组织的 AI Agent 线下交流,我很直观地感受到:大家已经不满足于让 AI 帮忙写文案、查资料,而是开始研究怎么让 AI 真正参与工作。

Codex 能不能帮运营做数据工具?WorkBuddy 能不能把团队 SOP 变成 Skill?没有编程经验,能不能搭建自己的 Agent?当 AI 开始执行任务,人应该保留哪些判断和审批权?

这些问题,看教程是一种学习,和真正动手实践的人交流,往往能找到更具体的切入点。

10 月 17 日,Anna 将继续组织 AI 主题交流活动。如果你也在研究 Codex、WorkBuddy、AI Agent,或者在探索 AI 如何进入跨境电商的真实业务,欢迎了解这场活动。

10.17 · AI 主题交流

从研究工具,到交流真实工作流

点击查看 Anna 活动详情及报名方式 →

我越来越觉得,下一阶段真正拉开差距的,可能不是谁掌握了更多 AI 工具,而是谁能更早地把企业积累的经验、数据和工作流程,转化成 AI 能够理解、执行并持续优化的任务。

对亚马逊卖家来说,AI Agent 的落地不一定要从复杂的系统开始,也许只需要从今天手上的一张 Excel 表格开始。

我也希望未来能和更多跨境电商卖家一起,结合真实业务场景,共同测试和探索 AI Agent 的应用。

从实际问题出发,分享经验、验证效果、不断优化,让 AI 真正融入日常运营,帮助我们解决问题、提升效率,创造看得见的业务价值。

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