昨天晚上，我本来想写一篇公众号。

结果电脑还没打开，我脑子里先冒出来一堆事：

爱马仕昨晚跑的资料同步没？坚果云文件夹有没有更新？Obsidian 里到底该建几个库？Claude Code 那边的脚本是不是还没改完？Codex 测试结果要不要看？Minimax 能不能顺手生成一张封面图？公众号标题是不是应该先让 ChatGPT 改一版？

我越想越清醒，又越想越困。

最后的结果是：

公众号一个字没写，人先睡着了。

这事挺讽刺的。

我本来是想用 AI 提高效率，结果 AI 工具越装越多，流程越搭越复杂，最后真正要动手的时候，反而不知道该从哪一步开始。

这段时间我差不多折腾了二十来个工具、插件、Agent、知识库和自动化流程。

聊天的，写作的，写代码的，做图的，做视频的，整理资料的，同步文件的，夜里自动跑任务的……

听起来挺先进。

但真正用起来，我发现最大的问题不是“工具不够多”，而是：

工具没有分工。

想写文章，不知道先问谁；想整理素材，不知道放哪；想让 Agent 帮忙，又怕它乱跑；想做短视频，文章还没写出来，先开始纠结封面和人物形象。

后来我慢慢想明白一件事：

普通人用 AI，第一步可能不是继续找新工具。而是先把手里的工具分清楚：

谁负责想？谁负责干？谁负责整理？谁负责存？谁负责做图和视频？

工具不是越多越好。工具越顺，才越有用。

所以这篇文章不做“AI 工具推荐清单”。

我只是复盘一下：我折腾了一圈之后，为什么最后只想把工具分成 5 类。

01｜工具装得越多，人反而越乱

最开始，我和很多人一样，看到一个新工具就想试试。

有人说这个模型写作更自然，我就去看。有人说那个工具能自动做视频，我也去看。有人说 Agent 可以自动跑任务、自动采集资料、自动整理知识库，我更心动。

我当时的想法很简单：

既然 AI 这么强，那我多装几个工具，效率总能提上去吧？

但实际情况不是这样。

工具越来越多之后，我每天真正消耗精力的地方，不是“干活”，而是“选择”。

写一篇文章之前，我先要想：

这个选题是问 ChatGPT，还是让爱马仕先搜一轮？素材是放 Obsidian，还是放飞书？要不要同步到坚果云？要不要让 Claude Code 写个脚本？要不要顺便做张图？要不要把这篇文章以后改成短视频？

想来想去，正事反而没开始。

这就像你本来只是想做顿饭，结果先研究厨房动线、菜刀钢材、冰箱分区、锅具品牌。

研究完，已经不想吃了。

AI 工具也是一样。

工具本身没错，错的是我一开始太贪心。

什么都想试，什么都想接上，什么都想自动化。

最后的结果是：

工具一堆，流程很长，真正产出很少。

我现在觉得，普通人用 AI 最容易踩的第一个坑，就是把“工具数量”误以为“效率提升”。

其实不是。

工具多，只代表你选择多。工具顺，才代表你真的能用起来。

02｜Agent 不是老板，它更像一个实习生

后来我开始折腾 Agent。

我的设想是这样的：

白天我上班、带娃、处理各种杂事。晚上让 Agent 自己跑。它去收集公开资料，整理成 Markdown，放进坚果云同步目录。第二天我打开文件夹，就能看到选题、素材、工具情报。然后我再让 ChatGPT 帮我筛一筛，挑一篇能写的公众号。

这个设想其实没问题。

但一开始我又用错了。

我给 Agent 的任务太大了。

比如：

“帮我做 AI 副业。”“帮我研究公众号怎么写。”“帮我全网收集 AI 工具信息。”“帮我搭一个内容情报库。”“帮我顺便生成配图。”“帮我每天自动跑。”

听起来都合理，但放在一起，它就开始乱了。

它一会儿说要建 cron；一会儿说要推 Telegram；一会儿说要发邮件；一会儿说要生成动物配图；一会儿又说要抓一堆网站。

我一看更头疼。

后来我才意识到，Agent 不能当老板用。

你不能指望它自己判断什么最重要。你也不能让它在边界不清的情况下自由发挥。

它更像一个实习生。

你告诉它“帮我把业务做起来”，它大概率会给你一堆看似努力、实际很难验收的东西。

但你告诉它：

“今晚只做一次试跑。”“只收集 15 条以内。”“只输出 5 个 Markdown 文件。”“不要新增 cron。”“不要发邮件。”“不要调用生图 API。”“完成后只回复文件路径。”

它反而能干得不错。

这也是我现在对 Agent 最大的体会：

Agent 不是越自由越厉害，而是边界越清楚越稳定。

它适合做什么？

适合收集、整理、归档、生成初步汇总。

不适合替你判断方向，更不适合替你决定“我到底该做什么”。

这个判断，还是得人来做。

03｜我最后把工具分成了 5 类

折腾一圈之后，我不再按“哪个工具更强”来想问题了。

我开始按“它在我的流程里负责哪一步”来分。

最后我觉得，普通人真正需要的不是 20 个 AI 工具，而是 5 类分工。

1. 一个负责想清楚的工具

对我来说，这个位置就是 ChatGPT。

它最适合干的事，不是简单替我写一篇文章，而是帮我把事情想清楚。

比如：

这个选题值不值得写？这堆材料里哪些有用？这个大纲哪里太虚？这段话是不是太像 AI？这件事下一步应该先做什么？

我以前很容易把 ChatGPT 当成万能工具。

什么都问它，什么都让它写。

聊的时候觉得很顺，聊完也觉得有道理。

但第二天再看，资料没沉淀，流程没继续，又要从头开始。

现在我给它的定位更明确：

ChatGPT 是我的判断和编辑，不是我的仓库。

它负责帮我判断、提炼、改稿。

但资料要放到别的地方，任务要交给别的工具，最后写不写、怎么写，还是我来定。

2. 一个负责干重活的工具

这个位置，我主要放 Claude Code 和 Codex。

它们适合处理那些“人脑不想反复干”的事情。

比如改脚本、查 bug、整理工程文件、写自动化流程、做一些重复性的测试。

这些活让聊天工具硬聊，效果一般。但交给代码工具，它们更合适。

不过这里也有一个坑：

不要什么事都交给代码工具。

我以前也会想，既然 Claude Code 能干活，那能不能顺便让它帮我规划内容、整理选题、写公众号？

后来发现这样也容易乱。

代码工具最适合干工程活。写作方向、账号定位、内容取舍，不应该全交给它。

所以我现在给它的定位是：

Claude Code 和 Codex 负责干重活，但不负责管方向。

它们像施工队。

图纸可以让 ChatGPT 帮我理一版，但施工队不要天天改战略。

3. 一个负责夜里整理的工具

这个位置就是爱马仕，或者说 Agent。

它的价值不是“帮我自动赚钱”。

它的价值是：我不在电脑前的时候，它能不能把一些资料先整理好。

比如晚上让它跑一次：

收集 15 条公开资料；提炼成选题；整理成 Markdown；放到坚果云文件夹；生成一个“给 ChatGPT 看的简版汇总”。

第二天我只需要看这个简版汇总，而不是自己重新去搜一遍。

这件事听起来不炫酷，但很实用。

因为普通人最缺的不是灵感，而是一个持续沉淀素材的流程。

不过对 Agent 一定要收口。

它不能什么都干。

尤其不能一边采集、一边建任务、一边发通知、一边生图、一边改配置。

我的经验是：

每次只让它做一件事。每次都写清楚输出路径。每次都限制数量。每次都明确禁止事项。

这才是 Agent 真正能用起来的方式。

4. 一个负责长期存放的工具

这个位置，我现在用 Obsidian 加坚果云。

以前我也容易陷入另一个坑：

知识库还没用起来，先研究怎么分类。

工作库、自媒体库、工具库、素材库、提示词库、选题库……

分类越分越细，越像在装修房子。

但真正要找东西的时候，还是找不到。

后来我觉得，知识库不用一开始就做得很漂亮。

它先要像一个仓库。

东西能放进去。第二天能同步出来。过几天还能找得到。这就已经很有价值了。

我现在对 Obsidian 和坚果云的期待很简单：

爱马仕跑出来的东西，放进去；我和 ChatGPT 改出来的大纲，放进去；最后写完的文章，放进去；以后能复用的标题、观点、提示词，也放进去。

先别追求完美分类。

知识库不是装修房子。先别急着做玄关和吊顶，先把东西放对地方。

5. 一个负责视觉尝试的工具

这个位置可以是 Minimax、Agnes，或者其他图片视频工具。

它们很有吸引力。

因为一做图、一做视频，就很像“我要开始做内容了”。

但我现在反而觉得，这一类工具应该往后放。

先有观点，再有文章。先有文章，再有配图。先有几篇稳定内容，再考虑视频化。

否则很容易出现一种情况：

文章还没写出来，先研究封面；选题还没确定，先研究人物形象；内容还没跑通，先想批量做 100 条短视频。

这不是效率提升，是提前分心。

所以视觉工具可以留，但不要放在第一步。

它应该服务内容，而不是替代内容。

04｜流程变简单之后，反而能动起来

现在我不想把流程设计得太复杂。

我给自己定了一个很简单的顺序：

白天，看到什么想法，先扔进待办。不用马上写，也不用马上分类。

晚上，让爱马仕做一次很窄的整理任务。比如只收集一个主题，只整理 15 条以内，只输出几个 Markdown 文件。

第二天，把“给 ChatGPT 看的简版汇总”发给 ChatGPT。

让它帮我判断：哪些能写，哪些是垃圾，哪些适合公众号，哪些适合短视频。

然后我再选一篇，先改大纲。

大纲顺了，再写初稿。

初稿能看了，再考虑标题、封面、分发。

最后，把大纲、初稿、修改稿都存回 Obsidian，通过坚果云同步。

这个流程不酷。

甚至有点笨。

但它有一个好处：每一步都知道谁负责。

以前是：

工具很多，每个都想用，最后什么都没做完。

现在是：

每个工具只干一件事，反而能往前走一点。

我越来越觉得，普通人用 AI，不要一上来追求全自动。

全自动听起来很美，但对普通人来说，往往意味着失控。

更现实的目标是：

少一点混乱，多一点确定，每天往前推一点点。

05｜给普通人的 3 个小建议

如果你也和我一样，装了一堆 AI 工具，但真正产出不多，可以先不急着找新工具。

先做三件小事。

第一，列一张工具清单

把你现在正在用、曾经装过、准备研究的 AI 工具都写下来。

聊天的、写作的、画图的、视频的、代码的、知识库的、浏览器插件的，都算。

你可能会发现，自己已经不是缺工具了。

你缺的是：这些工具之间到底怎么配合。

第二，不要按工具分类，要按任务分类

不要先问：

哪个工具最强？

先问：

我现在最常做的任务有哪些？

比如：

我要判断选题；我要整理资料；我要写文章；我要改脚本；我要存素材；我要做封面；我要把文章改成短视频。

然后再给每一步安排一个工具。

工具不是主角，任务才是主角。

第三，让 AI 干杂活，别让 AI 替你做人

AI 可以帮你收集资料、整理笔记、生成大纲、修改表达、检查遗漏。

这些都很好。

但有些东西，最好别完全交给 AI。

比如：

你是不是真的有这个经历；这篇文章到底想表达什么；哪些话说出来像不像你；读者为什么要看你的内容；这件事对你自己有没有意义。

这些东西，才是内容真正有价值的地方。

如果连这些都交出去，文章就很容易变成那种“看起来完整，但没有人味”的东西。

结尾

折腾这么久以后，我最大的感受不是“哪个 AI 工具最强”。

而是：

顺，比强重要。

一个工具再强，如果你不知道什么时候用它，它也只会增加你的负担。

一个工具没那么强，但它刚好负责一个清楚的环节，反而更容易长期用下去。

我现在不想再追求“装齐所有 AI 工具”了。

我更想先把手里这几个用顺：

一个负责想清楚；一个负责干重活；一个负责夜里整理；一个负责长期存放；一个负责视觉尝试。

先这样跑 30 天。

看看能不能把每天乱七八糟的想法、工具折腾、踩坑记录，慢慢变成一批真正能写的选题。

你现在手机和电脑里装了几个 AI 工具？真正常用的又有几个？

评论区可以聊聊。看看谁比我装得多，也看看谁比我更敢做减法。

小天聊AI职场不讲暴富神话，只记录一个普通上班族怎么用 AI 少加点班、多攒点内容。