夜雨聆风Hello 各位好，这里是效率工具指南。我是小豪。
这两年 AI 工具井喷，我几乎把市面上叫得上名字的都试了一遍。从聊天机器人到 AI 搜索引擎，从图像生成到代码助手，有新工具出来我都迫不及待尝试。
但试得越多，越发现一个事实：大部分 AI 工具用几天就不想再打开。真正留下来的，是那些能无缝嵌入工作流、解决具体问题的产品。
今天直接摊牌，把我日常在用的 7 个 AI 工具分享出来，覆盖从查资料、深度研究、写文章到做图的全流程。
1
查资料：Perplexity
Perplexity 是一款 AI 搜索引擎，2022 年由前 OpenAI 研究员 Aravind Srinivas 创立。和传统搜索引擎不同，它不给你一堆结果让你翻，而是直接用自然语言总结答案，并在每条信息后面标注来源链接。
你可以把它理解为「会思考的 Google」。问它一个问题，它先理解你的意图，再去检索全网信息，最后再给出结论，底部附上信源。如果答案不够细，还可以继续追问，它会基于上下文继续补充。
每次需要核查事实时，我会先打开 Perplexity，比如我想写 Claude Code 的教程，就会问它「CC 有哪些功能」、「CC 和 Cursor 有什么区别」。它能在几秒钟内给我一份带来源的摘要，省去我翻十来个网页的时间。
2
写文章：Claude Code
Claude Code 是 Anthropic 推出的终端 AI 编程工具，2025 年发布后很快成为 AI 圈的「顶流」。
Claude Code 是一个直接在终端里运行的命令行工具，可以读取、修改你电脑上的文件，执行命令，以及帮你写完整的项目代码。
它背后接了 3 款模型：Haiku（最快最便宜，适合简单任务）、Sonnet（速度和能力的平衡，日常用它就够了）、Opus（最强，擅长复杂逻辑推理和架构设计），你可以随时用 /model 切换。
Claude Code 最打动我的地方是：它不只是帮你写代码，而是能接管整个项目的操作，它会读取本地文件、写脚本、执行、验证结果。整个过程你看着就行，不需要手动敲一行代码。
在我的工作流里，Claude Code 是重要的内容创作工具——
写文章时，从选题、列大纲到正文构思，都可以先交给它过一遍，不满意的地方可以轮番修改，最后再自己微调排版。
如果你想进一步了解 Claude Code 的用法，可以查看我之前发布的文章：
Claude Code：2026 年最值得上手的 AI 工具，可能就这一个
3
排障搭档：Codex 客户端
Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程工具，2025 年还是追赶 Claude Code 的阶段，转眼到 2026 年的当下，就成了科技圈的香饽饽。
它和 Claude Code 看起来有点像，都是 AI 编程助手，但在我目前的工作流中，两者各有分工——Claude Code 偏「日常生产」，Codex 偏「精准排障」。
Codex 的核心能力是基于 GPT-5.5 模型，支持截图分析、自动诊断问题、执行修复命令。你不需要描述问题，直接把报错截图贴进去，它能自动识别错误类型、定位原因、给出修复方案，并且能一键执行。
譬如用 Claude Code 的过程中，遇到配置出错、API 报错或 Skill 无法使用，直接截图贴到 Codex，贴图就能自动排障，我负责点确认，它负责执行。整个过程我只需要看结果，动手的事它全包揽了。
它和 Claude Code 不是替代关系，而是相辅相成：一个主外（内容生产），一个主内（排除障碍）。这个组合用顺之后，我基本不再为配置问题头疼。
4
深度研究：Kimi
Kimi 是月之暗面（Moonshot AI）推出的国产 AI 助手，它最先被人记住的能力是超长上下文——最早支持 20 万字上下文，后来扩展到 200 万字，读一本书、分析一份长报告都不在话下。
我目前订阅了 Kimi 的 Allegretto 档位，比较常用的是 Agent 模式和深度研究功能。
Agent 模式类似于之前大火的 Manus，你给 Kimi 一个任务，它会自己拆解步骤、调用工具、执行动作，不需要人为介入。比如我说「帮我研究一下 xx 最近一年的功能更新，整理成一份报告」，它会自动搜索信息、筛选重点、组织成文档。
深度研究（Deep Research）功能则更偏重学术或专业的调研。它会针对一个主题进行多轮检索、交叉验证信息来源，最后生成一份带参考信源、有逻辑结构的研究报告。
👇👇 Kimi 生成的万字深度研究报告
在我的工作流里，遇到需要深挖的主题，我会先用 Kimi 的 Agent 模式跑一遍，让它自动搜集资料、整理脉络，生成研究报告。
Kimi 的 Allegretto 每月订阅费近 200 💰，不算便宜，但附带的 Kimi Claw（可云端部署）和 Kimi Code 额度很实在，后者还能驱动 Claude Code。如果日常需高频使用 AI，这笔投入是值得的。
5
做图三件套
5.1
ChatGPT Images 2.0
Images 2.0 是 OpenAI 在 2025 年升级的图像生成模型，基于 GPT-4o 架构。相比前代，它在文字渲染、细节一致性和复杂构图上都有明显提升。
简单说，Images 2.0 出来后，Nano banana 瞬间就不香了，很多人纷纷转投 Images 2.0。
它目前集成在 ChatGPT 的聊天界面里，不需要额外安装独立的 App。我主要用它生成文章的封面图，输入一段描述，比如「生成一张文章封面图，横版 16:9，包含 xx logo，中间的标题文本：xx」，几十秒出图。
Images 2.0 算是比较有良心了，一次可免费生成 3 张图片，用完就要等待冷却，对我这种一周发 2–3 篇文章的频率来说，基本够用。
5.2
Napkin AI
Napkin AI 是一款文本转视觉图的工具，核心能力是把大段文字自动转换成流程图、对比图、信息图、时间线等可视化图片。它不是一个单纯的图表工具，而是能理解文字内容，自动选择最合适的呈现方式。
我的用法很直接：写文章时遇到需要解释流程或对比概念的地方，直接把段落复制进 Napkin AI，它会在几秒钟内生成一张图。我稍微调整一下颜色和布局，就能直接插进文章。
这个功能对长文章特别友好，纯文字长文读起来累，插几张信息图能让读者一眼看懂核心逻辑，“一图胜千言”。
先前 Napkin AI 比较「大方」，有一段时间几乎是免费使用，但最近似乎收紧了免费使用的额度，生成 2 张或 3 张图，就会提示这周的用量用完了😂
5.3
Figma
Figma 是在线设计工具的标杆，全球设计师都在用。它最初主打 UI/UX 设计，后来逐步加入了白板、原型、AI 辅助设计等功能。
在我的工作流里，Figma 扮演的是「图片编辑」角色。AI 生成的图不是 100% 能用——有时候文本错了，有时候需要改 logo 图标。这些微调在 Figma 里简单几下就能搞定，不需要打开 Photoshop 这类重型软件。
3 款工具的分工很明确：ChatGPT 出初稿，Napkin 做信息图，Figma 负责精修。整个做图流程基本不离开电脑，也不需要专业设计技能。
6
我的工作流
这 7 个工具不是孤立使用的，它们在我的工作流里环环相扣：
Perplexity 查资料——确定主题后，先快速扫一遍相关背景信息 Kimi 做深度研究——用 Agent 模式生成详细的研究报告 Claude Code 写文章/写小工具——产出大纲和正文，同时写需要的辅助工具 Codex 排障——Claude Code 遇到配置或报错问题时，贴图自动修复 ChatGPT Images 2.0/ Napkin 生图——生成封面图和文章配图 Figma——在线微调图片细节，确保可用
整个流程跑下来，从选题到成文到配图，基本不需要切换太多环境。7 个工具，一环扣一环。你不需要用 100 个 AI 工具，你只需要找到那套适合自己的工具组合。
以上就是今天想分享的内容，希望对你有帮助。
如果对你也有帮助的话，别忘了点击下方的点赞、在看或分享按钮，你的支持，是我持续更新的最大动力，我们下次再见。
