夜雨聆风凌晨一点多，我盯着屏幕上的待办清单，数了数——23 条。划掉的只有 4 条。
不是我偷懒。是每条都在吃时间：写周报、整理会议纪要、回邮件、做 PPT 、查资料、改代码……单拎出来都不难，堆在一起就是一座山。
大概一年前我开始认真用 AI 工具。说"认真"是因为之前也试过，但大多是玩玩的心态——让 ChatGPT 写个笑话、帮我想个标题，新鲜感过了就扔了。
真正改变我工作方式的，是后来我逼自己把每个重复性动作都拿 AI 跑一遍。跑了一年，踩了不少坑，也确实有几样东西回不去了。
今天聊 6 个。不是那种"震惊！效率提升 10 倍"的推荐——我只有六七成把握它们对你也有用，但至少对我来说，时间确实省下来了。
一、 ChatGPT + Claude ：别只当搜索引擎用
这俩放一块说，因为很多人用法是一样的：问一个问题，等一个答案。
浪费了。
真正提效的用法是喂上下文。写周报的时候，我会把上周的几条工作记录丢进去，说"帮我按这个格式写"；做方案的时候，把竞品资料、用户反馈一起扔进去，说"基于这些帮我搭个框架"。
区别在哪？不喂上下文，它给你的是通用答案——正确但没用。喂了上下文，它给的是你的答案的草稿。
一个做产品的朋友跟我说，他以前写 PRD 要两天，现在半天。不是 AI 写得好，是他只需要在 AI 的框架上改，比从零开始快太多。
不过有个坑：你会越来越依赖它写第一稿。写久了，自己从零组织语言的能力会退化。我最近就有这种感觉——脱离 AI 写东西，脑子像生锈了。
二、 Cursor / GitHub Copilot ：写代码的人，回不去了
这条只对写代码的人有用——但如果你写代码，这条可能是全文最值钱的。
GitHub 在 2024 年公布过一组数据：用 Copilot 的开发者，任务完成速度平均快 55%。我自己的体感没那么夸张，大概快 30-40%，但这已经很恐怖了。
Cursor 是另一个东西。它不是在你写代码的时候补全，而是你用自然语言描述需求，它帮你写整段逻辑。 2025 年初 Claude 3.5 Sonnet 接入之后，体验直接上了一个台阶。
我现在写一个新功能的流程变成了：先用 Cursor 生成 80% 的代码骨架，然后自己改那 20% 的细节和边界情况。以前反过来——自己写 80%，花 20% 时间调 bug 。
嗯。不对，以前是自己写 100%，花 50% 的时间调 bug 。
三、飞书妙记 / 通义听悟：会议纪要是最蠢的重复劳动
你每周花多少时间写会议纪要？
我统计过——大概 3 小时。每周 3 小时，把说过的话再写一遍。这件事本身就离谱。
飞书妙记和通义听悟干的就是这件事：自动录音、自动转文字、自动提取要点和待办。开完会，纪要已经在那里了。
准确率大概 85-90%。剩下的 10-15% 需要你手动改——但改 10 分钟 vs 从零写 40 分钟，这笔账谁都会算。
有一次开会，我忘了开录音。会后手动写纪要，写了 50 分钟，写到一半心态崩了——因为你明明知道这 50 分钟不该花。
从那以后我设了自动化：飞书会议创建时自动开启妙记。再也没忘过。
四、 Gamma / 美图 AI PPT ：做 PPT 这件事正在被消灭
我不是设计师。但我每个月要做 4-5 个 PPT 。
以前的流程：打开模板 → 改文字 → 调排版 → 找配图 → 微调对齐 → 嫌丑重来。一个 20 页的 PPT ，怎么也要 4-5 个小时。
Gamma 的逻辑不一样：你把大纲喂进去，它直接生成一套完整的演示文稿——包括排版、配图、动画。出来的东西不能直接用，大概有 60% 能直接保留，剩下的要调。
但 60% 已经够了。以前是从零开始建房子，现在是在毛坯房里装修。
说实话，做出来的东西上限不高。你要是给老板做汇报、给客户做提案，还是得找设计师。但对于内部周会、项目同步这种场景——够了。真的够了。
五、 Kimi / 豆包长文档：读不完的报告，终于有人帮你读了
每个月行业报告、竞品分析、用户调研……堆在桌面的 PDF 多到看不完。
以前我会挑几页翻翻，剩下的就算了——不是不想看，是真没时间一个字一个字啃。
Kimi 和豆包的长文档功能解决的就是这件事：把 PDF 扔进去，问"这份报告的核心结论是什么"、"跟上季度比有什么变化"、"对我们业务有什么影响"。
30 分钟读不完的报告， 3 分钟拿到关键信息。
有个场景我觉得特别好用：看合同。以前看一份供应商合同要一个多小时，现在丢给 Kimi ，问"这份合同里对我们不利的条款有哪些"、"违约金比例是多少"。当然最终还是要自己过一遍，但它帮你标重点，速度快太多了。
不过我也不确定这会不会让我的阅读能力退化。就像导航用多了，路就不记了。
六、 Coze / Dify ：把重复流程打包成自动化
前面说的都是单点工具。 Coze 和 Dify 干的是另一件事——把多个 AI 能力串成一个工作流。
举个例子：我每周要从 5 个渠道收集用户反馈，分类、打标签、汇总成周报。以前每周花 2 小时。现在用 Coze 搭了个工作流，自动抓取 → 分类 → 生成摘要 → 发到飞书群。我只需要花 10 分钟看一眼有没有分错类。
再比如：客户发询价邮件 → 自动提取产品型号 → 查库存 → 生成报价单 → 回复邮件。整个流程以前要 30 分钟，现在 2 分钟。
这种自动化的门槛比前面几个高一些——你得理解"工作流"的概念，知道怎么拆解一个流程。但一旦搭好，就是持续省时间。
搭一个工作流可能要花半天，但它每天帮你省 30 分钟的话，一个月就省了 10 小时。值不值？
说到底
工具就是工具。买了锤子不代表会盖房子。
我见过太多人（包括我自己）的模式是：听说一个新工具 → 注册试用 → 觉得"还行" → 再也不打开。问题不在工具，在于你没有把一个具体的、重复的、让你痛苦的工作流喂给它。
一年下来我最大的感受是： AI 工具不是让不会做的人变成高手的，是让已经会做的人跳过那些无聊的部分。
你不需要 6 个都用。挑一个，把你最烦的那件事喂进去，跑一个月。
时间省下来了，干点别的。
