最近被问了好多次同一个问题——“灵军老师，AI工具这么多，我到底该装哪些？”

问这个问题的人，从年初到现在，少说也有三四十个了。有老板、有团队负责人、有自己一个人扛一家公司的小团队创始人。

年初我写过一篇AI工具这么多，该怎么学呀！讲的是心态——别追新，布好雷达，等两周再看。那篇是方法论。

这篇是战报。

从2 年前到现在，我陆陆续续测了200多个AI工具。海外的、国内的，免费的、贵到我每次绑卡都深吸一口气的。用了3天删掉的大概占七成，用了一个月冷静下来的又占两成。

我自己有个习惯，但凡使用过超过三天的工具，我都会用浏览器书签的方式保留下来。经常使用的就会高频出现在前面，所以最后沉淀出来这么一张汇总表。

你可以看到，这是我三年来用过且曾经留下来的 AI 工具。

但对于一个普通人或者叫 AI 入门的新手来说，他不需要了解这么多的工具，因为对他来说，每天打开电脑能用到的工具——就这几个。

因为AI变化太快了。快到什么程度，半年前大家还在讨论"AI会不会替代人"，现在已经在讨论"你的团队里到底有几个人真的在用AI"。这种速度下，你多犹豫一个月，你的竞对就多跑了一个月。

一、AI大模型

先讲大模型，所有AI工具的发动机。

我现在的日常主力是DeepSeek V4 Pro。

中文理解力在我用过的所有模型里排第一，写方案、做分析、拆逻辑，我全用它。不贵，跑起来不心疼，给企业做培训的时候学员现场拿手机跑，也不卡。

但写文章和写代码的时候我会切到Claude。不是DeepSeek不好，是Claude的文字质感和代码质量确实高出一个量级。写出来的东西干净、不啰嗦、该有的精细度全在。

问题是它的账号不太稳。海外产品嘛，偶尔封。我现在每次用之前都有点提心吊胆，所以通常用API接入Hermes来调它——封了马上切，不耽误事。

还有一个我想特别提的，智谱刚出的GLM 5.2 。我开始对它的期望不高，结果用下来发现，某些长文本理解和中文创意写作场景，表现比前面两个还强。

我现在策略很明确——日常用DeepSeek，写作和编程用Claude，大量中文创意输出用GLM 5.2。一个模型打不了全场。你至少要有三个在手上轮换。

到这你可能想问，为什么不用一个就够了。

因为现在没有一个模型在所有场景下都是最好的。

这不是什么玄学，你自己上手跑一遍就知道了。DeepSeek中文最强但代码不如Claude，Claude文字感最好但中文偶尔翻车（尤其是最近总是频繁封号），GLM中文创意厉害但生态不如前两个。

别纠结"哪个最好"。找一个日常主力先跑起来。其他的，是你遇到特定场景时的武器库。

二、AI写作

写作这件事，我的流程跟大多数人想的不一样。

大多数人是让AI从头写，然后自己改。我是反着的——先用录音卡把想法和经历录下来，让AI从录音里提取观点、案例和判断，再按我的风格扩写成文。最后我自己从头到尾改一遍，去掉机器感，把当时的真实情绪填回去。

你都不知道我试过多少种方法。 AI直接从头写——太假。 AI润色我写的东西——改完不像我了。 AI搭骨架我填肉——速度太慢。

最后走通的就这一条路：先说，再提取，再扩写，再自己抹平。

这篇文章就是这个流程出来的。

后来我把这整条流程固化成了Hermes的一个Skill。什么意思？就是以前每次写文章要手动走四步，现在点一下，Skill自动跑——调录音、提取观点、按我的风格扩写、出初稿。我只需要做最后一步：审核和补充观点/案例。

别人还在想今天写什么，我的初稿已经躺在Obsidian里等我了。

三、AI画图和设计

说到出图，配图我现在主力是GPT Image 2。操作太方便了，理解复杂的中文场景描述，而且基本上没错别字，可以直接通过API嵌入内容生产流程——文章写完，自动生成配图，下载到本地，一键嵌入。

比如下面的图👇就是通过GPT image 2 来完成的。

Midjourney我只在高要求封面图的时候用。画质确实好，但你自己上手试试就知道了，要切到Discord、调一堆参数、来回调试。日常配图GPT Image 2完全够了，封面或出书级别的再上Midjourney。

做PPT和社媒图我现在全用Canva加AI。它今年嵌入了AI功能以后，我基本不用设计师了——给企业客户做培训PPT全用它出，直接生成整套排版，改起来也方便。

四、AI编程和Agent

单个工具讲完了，接下来两个是我整个工作流的骨架。先说Agent。

这一块是今年变化最大的地方。

我最开始用的是Claude Code。第一次看它跑起来的那个下午，我在屏幕前坐了十分钟没动。不是夸张——它自己读项目、理解需求、写代码、部署上线。我当时脑子里只有一个念头：完了，以后还要什么程序员。

但用了一个月我就冷静下来了。

贵，如果调用 API一个下午能烧掉几十刀。而且最近Claude在大规模封号，你正写到一半账号没了，心态直接崩掉。再加上它偶尔产生幻觉——自己编一些根本不存在的API来调用——你如果不检查直接部署，坑死你。

后来我试了OpenAI的Codex。打通GitHub生态，封号风险低，速度也不差。但有一说一，代码质量跟Claude Code比还是差一口气。Claude写出来的代码就是有一股说不清楚的干净感，Codex稍微糙一点。

我现在深度用的是Hermes Agent。一个开源框架，在终端里跑，能直接操作电脑、管理文件、搜索网络、执行复杂任务。最大的好处是你想用什么模型就接什么模型——今天用DeepSeek，明天用Claude，自由切换。而且它有一个Skills系统，可以把重复任务固化下来，下次一键调用，不用每次重新教。

我整个内容生产管线就是用它搭的。每天早上，Hermes已经在终端里等我了——自动拉取前一天同步的行业文章，帮我做选题推荐，甚至直接出初稿，并且分发到我的浏览器草稿箱资料库中。

你还在想今天写什么的时候，我的内容已经多平台发出来了。

如果你不是技术出身，从Codex或者Hermes Agent开始。别一上来就搞Claude Code，贵不说，封号风险现在比年初大了太多。

五、AI知识管理

知识管理这件事，我去年踩过的坑可能是所有AI工具里最多的。

Notion试过，飞书文档试过，语雀试过，甚至自己搭过Wiki。最后全部回到一个东西——Obsidian。

不是什么高大上的选择。就是纯Markdown文件，存在本地。所有文章、选题、方法论、客户案例、课程笔记，全部纯文本。配合插件生态，能自动同步公众号文章、双向链接、知识图谱可视化。

我花了大半年才把这条路走通，但一旦通了，收益是指数级的。

我现在把Obsidian和Hermes打通了——Hermes能直接读写我的知识库。这意味着什么？你问AI一个问题，它不是靠自己的模糊记忆回答你，而是回到你的知识库里，找到你过去写的相关文章、你做过的案例、你服务过的客户，再给你答案。

别人还在教AI怎么回答一个问题的时候，我的AI已经知道我是谁、我做过什么、我相信什么。

另外两个小东西搭配着用。飞书妙记——所有会议和客户沟通的录音自动转文字加AI总结。给企业做完培训回来看总结，就知道哪些环节客户反应最多。再搭配飞书录音豆，按一下就录，录完自动转文字加AI提炼。开车时想到一个点子，按一下，就录进去了。

想法不录下来，就永远只是想法。

2年，200多个工具，但最后留下来推荐给普通人的，就这些。

DeepSeek当大脑，Hermes当手，Obsidian当记忆，飞书当协作底座，录音豆当耳朵，GPT Image 2当画笔。

其他的，是你进阶之后才需要关心的事。你现在要做的不是研究哪个工具最好——是把这几个装好，跑起来。先把每天省下两三个小时的能力拿到手。

那些一年前说"等AI成熟了再用"的人，现在连让别人等自己的资格，都等没了。

这篇你先收着。半年后再来看看，有几个还在你桌面上。