夜雨聆风事情是这样的。
过去这大半年，我基本上把市面上能找到的AI工具，都测了一遍。
原因很简单。
因为每天都有人问我，"星叔，你平时都用哪些AI工具？能不能推荐几个？"
每次被问到这个问题，我都觉得挺难回答的。
因为"推荐AI工具"这个事情，跟你所处的行业、你所做的事情、你的具体需求，关系太大了。
我用的工具，可能适合我，但不一定适合你。
但我还是测了。
测的过程，说不上多科学，但基本逻辑是：
我只测那些能帮我省时间、提效率、解决实际问题的工具，不测那些只能"玩一玩"的工具。
基于这个标准，我测了大概20个AI工具，最后发现，只有3个，是我真正每天都在用的。
这三个工具，我准备毫无保留的分享出来。
但在分享之前，我想先说清楚，我是怎么判断"一个AI工具是否真正有用"的。
我是怎么判断"一个AI工具是否真正有用"的
这个判断标准，是我测了20个工具之后，慢慢总结出来的。
核心逻辑只有一条：
这个工具，有没有帮我"省时间"或者"提质量"？
如果两者都没有，那这个工具，对我来说，就是"没用"的。
基于这个核心逻辑，我细分了四个具体的判断维度。
维度1：学习成本是否够低
这个很好理解。
一个AI工具，如果学习成本太高，那它可能不适合大部分人。
比如，有些AI工具，需要你懂编程、懂模型原理、懂参数调优，才能用得好。
这类工具，对专业人士可能有用，但对普通上班族、普通自媒体人来说，学习成本太高了。
我自己的标准是：
如果一个AI工具，我看完官方教程之后，还是不知道该怎么用，那它的学习成本对我而言就是过高的。
反过来，如果一个AI工具，我看完一个5分钟的操作视频，就能上手干活，那它的学习成本就是够低的。
维度2：是否真正解决了我的痛点
这个也很好理解。
一个AI工具，哪怕再牛逼，如果它不能解决我的具体痛点，那对我而言就是没用的。
比如，有一个AI工具，能自动生成各种炫酷的视频特效。
这个工具很牛逼，但我不需要做视频特效，所以对我而言就是没用的。
我自己的痛点是：
需要处理大量文档（PDF、Word、Excel等） 需要快速生成内容初稿（公众号文章、报告等） 需要快速整理会议记录和数据
所以，能解决这些痛点的AI工具，对我来说就是有用的。
维度3：稳定性是否够高
这个很现实。
一个AI工具，如果经常宕机、经常出错、经常需要重试，那它再牛逼也没用。
因为我需要的是一个"能稳定用"的工具，不是一个"偶尔惊艳但经常掉链子"的工具。
我测过的20个工具里，有一些就是死在"稳定性不够"上的。
比如，有一个AI工具，生成内容的质量确实很高，但经常要排队，有时候排队排了一个多小时，还没排到。
这种工具，我就只能放弃了。
维度4：性价比是否够高
这个也很现实。
一个AI工具，如果收费太贵，那它可能不适合大部分人。
我自己的标准是：
如果一个AI工具，免费版已经能解决我80%的需求，那它就是性价比够高的。
如果免费版只能解决20%的需求，付费版才能解决80%的需求，但付费版的价格我觉着还可以接受，那它也是性价比够高的。
但如果付费版的价格，我觉得接受不了，那它就是性价比不够高的。
那3个真正有用的AI工具
说完了判断标准，现在来说那3个工具。
工具1：Claude（Claude.ai）
第一个工具，是Claude。
这个是我目前使用频率最高的AI工具，没有之一。
我基本上每天都会打开它，用它来帮我干各种事。
具体我用它来干啥呢？
1. 处理文档
Claude有一个很厉害的能力，就是可以直接读取PDF、Word、Excel等格式的文档。
这个能力，对我而言特别有用。
因为我经常需要处理各种技术文档、各种报表、各种研究报告。
过去，我要手动从这些文档里提取信息，特别费时。
现在，我直接把文档上传给Claude，然后问它，"请帮我提取这份文档里的所有关键信息，按照[主题：要点]的格式整理出来。"
Claude几秒钟就给我整理好了。
2. 生成内容初稿
这个我在之前的文章里提到过。
我用Claude来帮我生成内容初稿，包括公众号文章、报告、邮件等各种内容。
但具体怎么用，我在之前的文章里已经讲过了，这里不再赘述。
3. 做翻译
Claude的翻译能力，我觉得是目前所有AI模型里最强的。
它不是那种逐字逐句翻译的，而是会考虑上下文、考虑语境、考虑表达习惯的翻译。
所以翻译出来的内容，读起来特别自然，不像某些翻译工具翻译出来的那种"翻译腔"很重的内容。
Claude的优缺点：
优点：
处理文档能力极强 生成长文能力极强 翻译能力极强 对话记忆能力强（能记住你之前跟它说的话）
缺点：
国内访问需要特殊网络环境（这个不展开了） 有时候会"偷懒"，就是明明可以给你详细回答，但它给了个简略回答 免费版有使用次数限制
但总的来说，Claude是目前我觉得最值得用的AI工具，没有之一。
工具2：DeepSeek
第二个工具，是DeepSeek。
这个是国产AI模型，最近特别火。
我最早用DeepSeek，是因为它的性价比太高了。
DeepSeek的API价格，基本上是以"分"为单位的。
比如，你用DeepSeek的API来处理100万字的内容，可能只需要花几块钱。
这个价格，相比其他AI模型，便宜到离谱。
所以我最开始用DeepSeek，是用来做一些"对质量要求不那么高，但对成本要求比较严"的任务。
比如，批量处理大量文档、批量生成大量内容初稿等。
但后来我发现，DeepSeek的质量，其实并不低。
尤其是在代码生成、逻辑推理这些方面，DeepSeek的表现，甚至可以跟Claude掰手腕。
具体我用DeepSeek来干啥呢？
1. 批量处理任务
比如，我有一大批文档需要处理，如果每个都让Claude来处理，成本会比较高（虽然Claude的API也不算贵，但毕竟还是有成本）。
这种时候，我就会用DeepSeek来处理。
因为DeepSeek的成本足够低，哪怕批量处理几百个文档，成本也才几块钱。
2. 写代码
DeepSeek写代码的能力，我觉得特别强。
尤其是当它使用"思维链"（Chain of Thought）模式的时候，它能把整个问题的解决思路，一步步的展开，然后生成对应的代码。
这个能力，对我这种不太懂编程的人来说，特别有用。
因为我可以让它"先想清楚再写代码"，而不是"直接给我写代码"。
3. 做本地部署
DeepSeek有一个很大的优点，就是它支持本地部署。
这意味着，你可以把DeepSeek部署到你自己的电脑上，然后离线使用。
这个对于关心数据隐私的人来说，特别有用。
因为你的所有数据，都不会传到云端，都是在你自己的电脑上处理的。
DeepSeek的优缺点：
优点：
性价比极高（API价格极低） 代码生成能力极强 支持本地部署（数据隐私性好） 国产模型，国内访问稳定
缺点：
处理文档的能力不如Claude（尤其在处理复杂PDF的时候） 生成长文的时候，有时候会出现逻辑断裂 免费版有使用次数限制（但比Claude的免费版限制松一些）
工具3：通义听悟
第三个工具，是通义听悟。
这个是阿里云出的一个AI语音转文字工具。
我最早用通义听悟，是因为我要整理会议记录。
过去，每次开完会，我都要花时间把会议内容整理成文字。
特别费时。
后来我发现，可以用通义听悟来帮我做这件事。
具体怎么做呢？
开会的时候，我用手机把会议内容录音。
然后，我把录音上传到通义听悟，让它帮我转成文字。
转完之后，我再让通义听悟帮我整理成会议纪要的格式。
包括：会议主题、参会人员、讨论要点、决策事项、待办事项。
整个过程，从录音到出会议纪要，不到10分钟。
这个工具，帮我省了大量时间。
除了整理会议记录之外，通义听悟还能干什么呢？
1. 整理访谈记录
如果你经常做用户访谈、客户访谈，那通义听悟能帮你快速整理访谈记录。
具体做法是，访谈的时候录音，然后上传到通义听悟转成文字，然后让它帮你整理成结构化的访谈记录。
2. 整理学习笔记
如果你经常听在线课程、听讲座，那通义听悟能帮你快速整理学习笔记。
具体做法是，听课程或讲座的时候录音，然后上传到通义听悟转成文字，然后让它帮你整理成学习笔记。
3. 做字幕
如果你做视频内容，那通义听悟能帮你快速生成字幕。
具体做法是，把视频里的音频提取出来，然后上传到通义听悟转成文字，然后把它转换成字幕格式（SRT、VTT等）。
通义听悟的优缺点：
优点：
中文语音识别准确率极高（毕竟是阿里的技术） 能自动区分说话人（多人对话场景特别有用） 能自动生成会议纪要（省了大量整理时间） 价格不高（免费版每天有一定的免费额度）
缺点：
英文语音识别准确率不如中文 有时候会出现"误识"（就是把A说的话识别成B说的） 生成会议纪要的质量，有时候不够理想（需要人工微调）
如何组合使用这3个工具
说完了那3个工具，现在来说说，我是如何组合使用这3个工具的。
因为我觉得，单一工具的能力是有限的，但组合使用多个工具，能发挥出更大的威力。
我给你说一个我自己的具体工作流。
场景：我要写一篇关于某个技术的深度文章。
这个工作流，大概是这样的：
1. 用通义听悟整理素材
我平时会积累各种素材，比如参加在线讲座的录音、做访谈的录音、看技术文档时的语音笔记等。
这些素材，我都会先用通义听悟转成文字，然后整理成结构化的素材库。
2. 用DeepSeek做初步研究
有了素材库之后，我会用DeepSeek来帮我做初步研究。
比如，我会问DeepSeek，"关于[某个技术]，目前有哪些主要的应用场景？各自的优缺点是什么？"
DeepSeek会给我一个初步的研究报告。
3. 用Claude生成文章初稿
有了研究报告之后，我会用Claude来帮我生成文章初稿。
具体做法是，我把研究报告和素材库一起上传给Claude，然后让它帮我生成文章初稿。
4. 人工润色和定稿
Claude生成初稿之后，我会人工来做润色和定稿。
包括：加入个人经历、加入情感表达、加入活人感的细节等。
这个工作流，帮我省了大量时间。
过去，写一篇深度文章，可能要花我三五天。
现在，基本上一天就能搞定。
写在最后
这篇稿子写到这，我想起了一句话。
这句话是，"工具是死的，人是活的。"
我觉得这句话特别适合用来总结这篇文章。
因为AI工具再多、再牛逼，如果你不知道该怎么用，那它们对你而言就是没用的。
反之，哪怕你只会用一两个AI工具，但你知道该怎么把它们的价值发挥到最大，那它们就能帮你省大量时间、提大量效率。
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