夜雨聆风你有没有发现，自己买的 AI 工具越来越多，但效率并没有变高？
ChatGPT 用来写东西，Claude 用来改稿，Midjourney 用来做图，Notion AI 用来整理笔记，Cursor 用来写代码。每个工具看起来都很强，单独拿出来都像是生产力神器。
可一到真正干活的时候，你还是要不停切窗口、复制、粘贴、补上下文。
写一篇文章，先在 ChatGPT 里列大纲，再切到 Claude 扩写，丢给 Grammarly 改语法，回到 Notion 排版，最后去 Midjourney 做头图。中间任何一步改了点东西，后面几乎都要重来。
最烦的是，每个工具都在“帮你”，但它们之间完全不认识。
ChatGPT 不知道你 Notion 里写过什么，Claude 不知道你上个月调研过哪个项目，Midjourney 看不懂你表格里的数据。你每天像一个缝合怪的主刀医生，把这里的输出剪下来，贴到那里的输入框里。
这不是在用 AI。
这是在给 AI 打工。
我过去半年就是这么过来的。
我曾经以为，只要工具足够多、Prompt 足够全、自动化流程足够复杂，效率自然会提升。于是我买了 ChatGPT Plus，订了 Claude，开了 Midjourney，又试了 Notion AI、Cursor、Mem.AI 和一堆效率工具。
前前后后，我花了小两千刀。
我还收藏了一百多条 Prompt，搭了几十个工作流，甚至用 Zapier 连了七八个自动化。那段时间，我的工具列表看起来很专业，像是已经拥有了一套先进的 AI 生产系统。
但真正用起来，一团糟。
工具越多，我越忙；流程越复杂，我越不敢动；自动化越多，出错之后越难追。
最崩溃的一次，是今年 3 月做一个行业报告。
我前后用了 7 个工具。一个工具负责搜集资料，一个工具负责摘要，一个工具负责改写，一个工具负责排版。最后交付前，我发现里面有一个关键数据对不上。
我花了一整天往回查，才发现错误出在某个中间版本里。
问题是，我根本找不到是哪一步把它带偏的。
那天晚上我坐在电脑前，突然意识到一件很讽刺的事：
我以为自己在搭建效率系统，实际上是在给自己造一个更复杂的监狱。
01 真正拖慢你的，不是 AI 不够强，而是入口太多
后来我看 Terrell Gentry 的一门课，本来以为又是“第二大脑”“知识管理”那套东西。结果里面一句话直接把我敲醒了：
我当时停下来，把自己所有 AI 工具、Prompt、自动化流程列成一张表。
一共 37 个。
看着那张表，我才发现，问题不是某个工具不好用。
ChatGPT 没错，Claude 没错，Notion 没错，Midjourney 也没错。真正的问题是，我让每个工具都拥有了一个入口。
一个入口，就意味着一个上下文。
入口越多，上下文越碎；上下文越碎，你就越需要手动搬运信息。到最后，工具越多，你越像一个搬运工。
你不是在创造。
你是在帮工具之间传话。
所以我做了一个决定：把这套系统拆掉。
不是优化，不是再加一个自动化，也不是再买一个更强的新工具。
是删掉。
全删。
02 我重建系统时，只保留了一个原则
接下来的 30 天，我没有再买任何新工具，反而退掉了 5 个订阅。
我重建了一套非常简单的流程，现在我叫它：AI 单入口工作流。
它只有一个原则：
所有信息先进同一个入口，所有输出从同一个系统拿。
这套流程不复杂，只有五步：
收进来，筛一遍，让 AI 加工，放进三个库，用的时候再组装。
听起来朴素，但它解决了我之前最痛苦的问题：上下文不再到处乱飞。
03 第一步：捕获，所有信息只进一个 Inbox
以前我最大的问题，是信息入口太多。
网页收藏夹里有资料，微信文件传输助手里有灵感，Notion 里有笔记，ChatGPT 里有讨论，飞书里有客户需求。每个地方都存了一点，但真要用的时候，哪儿都找不到完整上下文。
后来我只保留一个入口：Inbox。
不管是看到的文章、听到的播客、突然冒出来的点子，还是客户发来的需求，全部先进 Inbox。
不分类，不整理，不打标签。
先扔进来再说。
我的判断标准只有一个：3 秒内能存进去，这个入口才合格。
如果你保存一个东西之前，还要想它该放哪个文件夹、打哪个标签、属于哪个项目，这个系统就已经开始消耗你了。
我自己用的是 Telegram 机器人加飞书多维表。你用微信文件传输助手、备忘录、Notion Inbox 都可以。
工具不重要。
重要的是，捕获这件事不能有摩擦。
04 第二步：过滤，每天只花 10 分钟日清
所有东西先进 Inbox，不代表所有东西都值得留下。
每天晚上，我会花 10 分钟过一遍 Inbox。
只问三个问题：
这个东西对我未来 3 个月有用吗？ 它有没有可以直接拿来用的部分？ 它有没有启发我产生新的判断？ 三个都不中，直接删。
不要舍不得。
互联网最不缺的是信息，最缺的是你的注意力。
以前我把“收藏”误以为“学习”。收藏一篇文章、存一个 Prompt、保存一个教程，就好像自己已经掌握了它。
后来我才明白，收藏只是把信息推迟处理，不是吸收。
更可怕的是，如果你把垃圾信息都喂给 AI，AI 只会帮你把垃圾整理得更漂亮。
过滤这一步，是整个系统的心脏。
90% 的东西应该死在这里。
05 第三步：处理，不要再让 AI “总结一下”
留下来的东西，我会交给 AI 做第一层处理。
但我现在几乎不会说：“帮我总结一下。”
这是很多人用 AI 最浪费的地方。
总结当然有用，但如果只是把一篇长文压缩成一篇短文，它并没有真正进入你的系统。
我通常让 AI 做三件事：
提取核心观点 关联我已有的知识 给出 3 个可以马上使用的动作 第三点最重要。
不能落地的知识，对我来说就是噪音。
比如我看到一篇关于 AI Agent 的文章，我不会只让 AI 摘要。我会让它告诉我：
这个观点能不能变成一个选题？能不能用于我的产品功能？能不能改造成一段销售话术？能不能成为下一篇文章的案例？
这时候，AI 才不是复读机。
它开始变成一个真正参与思考的助理。
06 第四步：存储，只保留三个库
处理完的信息，只能进入三个地方：
行动库：马上要做的事。 资源库：以后可能会用到的素材、数据、案例。 思想库：真正改变我判断的观点和框架。 没有复杂标签，没有十几层文件夹，也没有为了显得高级而搭出来的双向链接迷宫。
搜得到，就够了。
以前我很迷恋分类。后来发现，分类越复杂，我越不愿意维护。
真正能长期运转的系统，一定不是最精密的，而是最不需要你操心的。
如果一个系统需要你每天花大量时间整理它，那它就不是生产力工具，而是另一个项目。
07 第五步：输出，用的时候再组装
现在我要写文章、做方案、写脚本，基本不会从空白页开始。
我会直接问：
AI 很快会给我一个可用版本。
我再做判断、删减、改写和表达。
以前写一篇文章，我常常要 3 小时。现在很多选题，20 分钟就能出一版能看的初稿。
注意，不是 AI 替我写完。
而是它把最耗精力的“找材料”和“搭骨架”先做掉，让我把精力放回真正重要的地方：判断、表达和取舍。
这也是我后来对 AI 提效最大的理解：
AI 最适合帮你减少摩擦，不适合替你做最终判断。
08 这套系统能跑起来，是因为我给自己划了三条红线
很多人搭系统失败，不是因为工具不够强，而是因为没有边界。
我后来给自己定了三条红线。
第一条：超过 3 步的流程，直接砍掉
一个任务如果要切换 3 个以上工具才能完成，我就会重新设计它。
宁愿牺牲一点功能，也要减少切换。
真正消耗人的，不是某一步操作有多难，而是频繁切换时丢掉的上下文。
第二条：AI 可以整理，但不能替我拍板
AI 可以帮我找资料、提炼观点、组装结构，但最后的判断必须由我来做。
哪些内容该删，哪个观点该保留，文章应该站在哪一边，这些都不能交给模型。
系统是我的外延，不是我的替代品。
如果你让 AI 替你做所有决定，最后你得到的不是效率，而是一个越来越不像你的输出机器。
第三条：没看过的东西，不准进库
我见过很多人做自动化，把看到的文章自动摘要、自动分类、自动存进 Notion。
几个月后，库里有几千条内容，但他自己一条都没真正看过。
那不是知识库。
那是垃圾场。
我的原则是：没经过我眼睛的信息，不算我的知识；没改变我判断的信息，不值得长期保存。
09 如果你也被 AI 工具拖累，先别急着买下一个
现在回头看，我过去最大的误区，是把“拥有工具”误以为“拥有能力”。
但工具越多，并不代表你越强。
很多时候，它只代表你的注意力被切得更碎，你的上下文被分散到更多地方，你需要花更多时间维护一个看似先进、实际上很脆弱的系统。
真正好用的 AI 系统，应该像一副眼镜。
你戴上它，看得更清楚，走得更快，但你不会每天花两个小时研究这副眼镜本身。
如果你每天花在维护系统上的时间，比用系统干活的时间还多，那就说明它该被拆掉了。
今晚你可以先做一件很小的事：
打开你的 AI 工具列表，删掉 3 个最少使用的工具。
然后建一个 Inbox。
从明天开始，所有信息只进这一个入口。
先别追求完美，先让它跑起来。
你会慢慢发现，真正让 AI 变强的，不是又多了一个工具，而是你的信息终于不再到处乱飞。
系统越简单，你越自由。
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