怎么让AI从搜索引擎到个人工作台

最近一段时间，我几乎把所有空闲时间都投入到了AI上。

从最开始用AI搜索资料，到和AI讨论问题、共同写作，再到最近尝试搭建自己的AI工作台、整理十年来积累的个人资料。

这一路走下来，我对AI的理解发生了很大的变化。

如果让我总结，我现在越来越觉得，AI最大的价值不是替我们完成某一项工作，而是让一个人有机会重新组织自己的知识、经验和能力。

这件事，可能比单纯提高工作效率更有意思。

一、最开始，我只是想找一个好用的搜索引擎

我第一次接触AI的时候，其实没有想那么多。

当时主要是觉得百度、今日头条这些传统搜索工具越来越不好用了。要么是广告太多，要么是搜索结果不够准确，尤其是在读本科期间，需要查找一些专业知识，经常找不到完整的信息。

所以最开始，我只是把AI当成一个搜索引擎。

后来DeepSeek出来，我对AI有了新的认识。

记得那年春节以后，我有一段时间比较迷茫，就把自己遇到的问题告诉了它。

没想到它不仅能分析我的问题，还会反过来向我提问。

这和过去的搜索方式完全不同。

以前是我提出问题，然后自己从一堆搜索结果中寻找答案。

现在是我提出问题，AI会结合我的情况进行分析，还能通过不断追问，帮助我发现自己没有意识到的问题。

这让我第一次意识到，AI不只是一个查询工具，它还可以参与思考。

那段时间我也开始尝试使用各种提示词，最开始都是从网上找别人整理的模板。

刚好那段时间我在读哲学，就把自己读到的一些观点拿来和AI讨论。

我甚至还让它帮我算过命。

现在想想，那时候虽然只是简单地聊天，但已经开始改变我获取信息和思考问题的方式了。

二、为什么AI写出来的东西，总感觉不像我？

后来，我开始尝试让AI帮我写文章。

但效果一直不太理想。

它写出来的东西看起来很完整，逻辑也没有太大问题，可就是不像我。

语言习惯不对，表达方式不对，甚至有些观点也不是我真正想表达的。

最开始我以为是模型的问题，于是又尝试了ChatGPT、Gemini、Claude等不同的模型。

我也看了很多博主分享的AI使用技巧。

后来我做了一件事：把自己过去写过的文章、演讲稿、读书笔记等资料陆续交给ChatGPT。

我们开始了长时间的对话。

这一聊就是大半年。

前段时间我专门统计了一下，我们之间已经有2200多条聊天记录。

我也逐渐发现，之前AI写出来的东西不像我，并不完全是模型的问题。

更重要的是，我过去一直在单向地要求AI生成内容。

我给它一个题目，它给我一篇文章。

我让它修改，它就按照自己的理解修改。

但它并不知道我为什么要写这篇文章，也不知道我真正想表达什么，更不了解我的判断标准。

后来我改变了方式。

比如写《臣服实验》的推荐语，我不再直接让AI生成，而是先写出自己的想法，再和它讨论哪些地方表达得好，哪些地方需要调整，哪些观点需要补充。

经过几轮交流，最终出来的文字，无论语言、语气还是结构，都越来越接近我自己的表达习惯。

这件事让我有了一个很重要的认识：

AI不是一个你给出指令，它就能自动交付完美答案的工具。它更像一个非常聪明的合作伙伴。

好的结果往往不是一次生成出来的，而是在不断交流、修改、实践和反馈中形成的。

我也逐渐形成了自己的协作方式：

提出问题、共同分析、拓展思路、实践验证、反馈修正，然后再进入下一轮。

这套方法看起来很简单，但对我帮助很大。

三、我开始思考：能不能让AI真正理解一个人？

今年，我做完了自己的第一个视频产品《写字第一课》。

整个制作过程并没有想象中顺利。

我用AI生成了很多画面，后期的剪辑、配音和字幕则由自己完成。

为了完成这个视频，我尝试了不同的平台和工具，也发现了一些问题。

比如WorkBuddy这样的成熟平台，虽然使用起来比较方便，但很多功能不容易修改，生成质量也不够稳定。

更重要的是，我平时主要和ChatGPT讨论创作思路，而WorkBuddy并不了解我们之前讨论过的内容。

它可以执行任务，却很难准确理解我为什么这样做。

于是我开始思考：

能不能建立一个属于自己的AI工作台？

它不仅能调用不同的模型和工具，还能读取我的资料，理解我的工作流程，按照我的要求完成任务。

我希望它不是一个简单的聊天窗口，而是一个真正能够参与我日常工作的系统。

后来，我发现了DeepSeek Harness，也就是DSH。

它给我的感觉很特别：这是一个几乎什么都没有的AI工作台。

没有太多现成的功能，很多东西需要自己配置和搭建。

但这恰好符合我的想法。

我不想被某个平台已经设计好的功能限制，而是希望根据自己的需求，逐步建立一套适合自己的工作环境。

于是，我开始和ChatGPT讨论怎么搭建。

我们先确定目标、边界和使用方式，再一步步研究DSH的配置、模型接入、文件管理和工作流。

最神奇的是，整个过程我几乎不懂代码。

我经常做的事情就是在两个AI之间复制粘贴，让它们相互验证。

一个负责帮我分析问题、制定方案，另一个负责在实际环境中执行和反馈。

我看着它们讨论，遇到不懂的地方就继续问。

有时候一个配置问题就能折腾很久，网络、密钥、模型设置，每一个环节都可能出错。

但我没有像以前一样，遇到不懂的技术问题就直接放弃。

因为我发现，只要能够把目标和问题说清楚，AI就能帮助我一点点往前推进。

几天折腾下来，DSH终于达到了我预期的效果。

我开始意识到，自己正在做的事情，已经不只是学习使用一个AI工具，而是在尝试建立一套自己的生产系统。

四、把过去十年的自己交给AI

搭建工作台的过程中，我又产生了一个新的问题。

既然AI可以参与我的工作，那么能不能让它理解我的做事逻辑？

比如我做一篇文章，为什么要这样组织结构？

制作一个视频，为什么选择这样的画面？

设计一个产品，为什么要做这些调整？

这些东西并不是简单的操作步骤。

它们背后有我的阅读积累、审美偏好、价值判断，以及过去不断实践形成的经验。

如果AI只知道执行某个任务，却不了解我为什么这样做，那么它始终只是一个工具。

于是，我开始整理自己的历史资料。

我从2016年就开始用手机记录一些东西。

这些年写过的读书笔记、思考、文章、演讲稿、带读文案，以及各种零散的记录，分散在不同的平台和设备里。

过去我很少回头看这些东西。

甚至让我重新读完400多条笔记，我都觉得是一件非常困难的事情。

但这次，我把它们逐渐集中起来，交给AI进行整理和分析。

我还导出了过去和ChatGPT的聊天记录。

当AI最终统计出数字的时候，我有些恍惚。

十年来，自己竟然已经积累了108万字。

这个数字让我有些意外。

我一直觉得自己只是偶尔写点东西，记录一些读书感受和生活中的想法。

没想到不知不觉已经写了这么多。

更有意思的是，当AI开始整理这些资料，我才发现，过去很多看似没有联系的思考，其实一直围绕着一些相似的问题。

有些观点反复出现，有些问题困扰了我很多年，有些想法则在不同阶段发生了变化。

如果让我自己重新阅读这些资料，再把它们串联起来，可能需要花费大量时间。

而AI可以先帮助我完成初步的归纳、分类和关联。

我再去审核、纠正，判断哪些是真正符合自己想法的东西。

这让我开始理解个人知识库的意义。

它不只是把文件放在一个文件夹里，也不只是为了让AI搜索资料。

更重要的是，让过去积累的经验重新产生价值。

以前，我们依靠记忆认识自己；现在，我们可以借助AI重新阅读自己。

当然，AI的总结不等于我的真实想法。

它可能误解，也可能过度归纳。

所以最终的判断仍然需要自己完成。

我希望通过这次整理，逐渐建立一个能够持续更新的个人知识库。

让过去的记录成为未来工作的素材，让过去的经验能够被重新调用。

五、AI会放大个人的能力，但前提是你得知道自己想要什么

最近我越来越明显地感受到，AI正在改变一个普通人完成工作的方式。

以前想制作一个视频，可能需要学习很多软件，掌握不同的技能，还需要花费大量时间。

现在，我可以让AI帮助我写脚本、整理素材、生成画面，甚至协助搭建视频制作流程。

以前想建立一套知识管理系统，可能需要学习编程、数据库、各种软件的使用方法。

现在，我可以把自己的需求告诉AI，让它帮助我完成很多技术工作。

但我也发现，AI并没有让所有人的能力变得一样。

同样使用一个模型，不同的人提出的问题不同，提供的资料不同，判断标准不同，最后得到的结果也会有很大差异。

一个人如果没有自己的想法，只是让AI不断生成内容，那么最终可能得到很多看起来不错、实际上没有太大价值的东西。

反过来，一个有阅读积累、有实践经验、有独立判断的人，可以借助AI把自己的想法变成真正的作品。

所以我越来越觉得，AI时代反而需要我们更加重视阅读、学习和思考。

至少要知道自己想要什么，为什么想要，以及怎样把它表达出来。

AI降低了执行的门槛，却没有降低独立思考的价值。

甚至可以说，随着AI生产能力越来越强，一个人的判断力、审美和表达能力会变得更加重要。

这也是我为什么一直强调持续记录。

记录自己的喜怒哀乐，记录挣扎和迷茫，记录读书时的感受，记录那些暂时没有答案的问题。

不一定每一条记录都有价值，也不一定每一个想法都值得保留。

但它们构成了一个人真实的经历。

这些东西在当下可能没有什么用，几年以后重新拿出来，也许就能发现新的联系。

而AI让我们有机会重新整理这些积累。

六、我想建立的，不只是一个AI工具箱

目前，我还在继续完善自己的DSH工作台。

接下来，我准备逐步接入文生图、图生视频等能力，让不同的AI模型和智能体分别承担不同的任务。

比如：

视频创作可以有自己的工作流，从选题、脚本、分镜到画面生成，再到后期制作。

知识管理可以有自己的工作流，定期整理新的笔记，归纳观点，建立资料之间的联系。

内容创作也可以有自己的工作流，从素材收集、观点讨论到文章和视频的制作。

不同的智能体负责不同的事情，但它们可以共享必要的资料和成果。

我希望最终形成的不是一个堆满工具的工作台，而是一套真正适合自己的工作系统。

这里面有几个原则，我觉得需要一直坚持：

第一，先想清楚自己要解决什么问题，再去选择工具，而不是看到一个新工具就急着安装。

第二，先把工作流程跑通，再考虑自动化。不要为了自动化而自动化。

第三，AI负责执行和协助，我负责方向、审美、判断和最终决策。

第四，重要的成果必须经过人工审核，确认之后再进入自己的知识库或者正式发布。

第五，所有系统都应该服务于真实生活，而不是反过来占据生活。

我也不打算一开始就做得很复杂。

先解决视频制作和个人知识管理这两个实际问题，后面再根据使用情况慢慢调整。

毕竟，搭建系统不是为了展示技术，而是为了让自己有更多时间去做真正重要的事情。

七、把时间还给生活

这段时间，我好久没有像这样专注地坐在一个地方，连续投入这么多时间去研究一件事情了。

上一次可能还是自己网瘾最大的时候。

不过这次不太一样。

以前是不断消费信息，现在是尝试创造一些真正属于自己的东西。

我也越来越相信，AI一定会突破很多人的想象。

过去一个普通人很难完成的事情，现在可能只需要把需求讲清楚，就能借助AI逐步实现。

但我并不认为未来我们需要把所有时间都交给AI。

恰恰相反。

我整理十年的笔记，不是为了以后每天研究自己的知识库。

我搭建AI工作台，也不是为了每天坐在电脑前研究各种插件。

我希望它们最终能够帮我节省时间，让过去的积累得到更好的利用，让一些原本很难完成的事情变得简单。

然后把更多精力投入到孩子、家庭、工作、阅读、旅行，以及那些真正值得体验的生活里。

我很喜欢一个想法：

工具的进步，不应该让人变得更加忙碌，而应该让人拥有更多自由。

从最开始把AI当作搜索引擎，到后来把它当作思考和创作伙伴，再到现在尝试建立自己的AI工作台。

这一路其实没有什么特别复杂的技术，也没有什么一开始就规划好的路线。

更多时候，是遇到一个问题，尝试用AI解决；发现新的可能，再继续往前走。

我现在也不知道这套系统最终会变成什么样。

但至少，我已经开始把过去十年的积累重新整理起来，也开始尝试用新的方式创造未来。

从使用AI，到与AI协作，再到建立属于自己的系统。

这可能只是一个开始。

而我想做的事情，始终是让技术更好地服务于人，让自己有能力做更多真正想做的事。