夜雨聆风Codex没额度以后，我反而把AI工作台搭明白了
最近，我一直想搭一个属于自己的AI工作台。
我最开始的需求，听起来其实并不复杂：
每天自动收集最新的AI信息，帮我筛选值得做的选题，再结合我的经历和正在做的产品，生成小红书、抖音和X的内容。
同时，我平时看到的PDF、文章、课程、聊天记录和学习笔记，也希望可以统一放进个人知识库。
以后写内容的时候，AI不只是去网上搜索，还能调用我过去看过的资料、做过的项目和真实经历。
理想状态下，这套系统应该可以帮我完成：
信息收集 → 资料整理 → 选题判断 → 内容生成 → 发布记录 → 数据复盘。
但真正开始搭建以后，我很快就乱了。
工具越来越多，流程却越来越模糊
一开始，我每天都在研究不同的工具。
Hermes是做什么的？
飞书机器人应该负责什么？
知识库和内容工作台要不要放在一起？
Work Buddy和Codex有什么区别？
AnySearch、Obsidian、飞书知识库、本地知识库，到底应该选择哪一个？
我一直在问：
“到底哪个工具最好？”
结果就是，工具越加越多，整个流程反而越来越混乱。
每看到一个新产品，我都会觉得它可能正好可以解决我的问题。
安装一个Skill，再增加一个机器人，再创建一个知识库，再搭一个新的工作流。
但最后，我拥有了一堆工具，却依然不知道每天第一步应该做什么。
资料应该放在哪里？
选题由谁判断？
稿件在哪里生成？
发布数据又记录到哪里？
工具之间看起来都能做一点，但没有一个清楚的边界。
这可能也是很多人使用AI时都会遇到的问题：
不是没有工具，而是工具太多了。
Codex没额度以后，我被迫停了下来
当时我本来准备继续让Codex帮我开发。
但Codex刚好没有额度了。
我没有办法继续改代码，只能先停下来，重新问ChatGPT：
先不要再推荐新的工具，先帮我把整个逻辑拆清楚。
也是在这个时候，我才发现：
我缺的根本不是另一个更强的AI工具。
我缺的是一张清楚的分工图。
以前我一直在研究“谁的功能更多”，但真正重要的问题应该是：
从我看到一条信息，到最后发布一条内容，中间到底要经过哪些步骤？
只有先把这条流程画出来，才能决定每一个工具应该放在哪里。
我重新给每个工具划定了边界
现在，我暂时把整个系统拆成了几个部分。
1. AnySearch：寻找外面的最新信息
AnySearch负责搜索互联网、新闻、和公开资料。
它的工作不是替我写完整内容，而是负责回答：
最近发生了什么？
哪些AI产品值得关注？
哪些话题正在升温？
有没有适合我账号定位的选题线索？
它相当于整个系统的“外部信息入口”。
2. 个人知识库：保存属于我的资料
个人知识库负责保存我自己的内容。
包括我看过的PDF、课程笔记、产品资料、过去写过的文章、做项目时遇到的问题，以及我个人的经验和观点。
互联网上的信息，所有人都能搜到。
真正让内容变得不一样的，是我自己的经历、判断和积累。
所以知识库不只是一个资料仓库。
它更像是AI理解我的长期记忆。
3. Hermes：负责思考和执行内容流程
Hermes负责搜索、判断、选题、写稿和复盘。
它需要根据外部信息和我的个人知识库，判断一个话题值不值得做。
然后结合我的账号定位，生成适合不同平台的内容：
小🍠需要更具体、更有情绪和代入感；
抖🎵需要更强的开头、节奏和口播表达；
Hermes不是资料存放的地方，也不是最终展示任务的界面。
它更像是整个系统里的“内容执行者”。
4. 飞书机器人：日常使用入口
飞书机器人负责接收我平时发送的资料和指令。
比如我在手机上看到一篇文章，可以直接转发给机器人。
看到一个PDF，可以上传给机器人。
突然想到一个选题，也可以直接发一句话记录下来。
它不需要承担所有复杂功能。
它最重要的作用，是降低我使用这套系统的门槛。
因为如果每次保存一条资料，都需要打开电脑、进入后台、选择分类，我大概率坚持不了多久。
5. Work Buddy：把流程变成一个看得见的工作台
Work Buddy负责展示任务、资料、选题、稿件、发布状态和数据。
它让我可以直接看到：
今天收集了哪些信息？
哪些选题正在等待判断？
哪些选题已经进入实践？
哪些稿件已经生成？
哪些内容已经拍摄和发布？
发布后的数据怎么样？
以前这些内容分散在聊天记录、文档、备忘录和不同工具里。
现在，我希望把它们放进一个统一的工作台里。
6. Codex：把系统真正连接起来
Codex恢复额度以后，负责开发和连接。
比如连接搜索接口、知识库、飞书机器人、Hermes工作流和数据面板。
它不是每天替我决定选题的角色，而是负责把已经想清楚的流程真正实现出来。
也就是说：
先确定流程，再让Codex开发。
而不是一边开发，一边临时决定产品到底要做什么。
想明白以后，我先做出了一个不完美的版本
当整个逻辑清楚以后，我把需求交给Work Buddy，先做出了现在这个工作台。
它还不是一个成熟的产品。
里面有很多演示数据，也有不少功能还没有真正连接。
但对我来说，它已经完成了一个很重要的变化：
我终于不再停留在“研究应该使用什么工具”。
而是开始测试这条流程是否真的能够运行：
收集资料 → 确定选题 → 完成实践 → 生成文案 → 发布内容 → 根据数据复盘。
这个区别非常重要。
因为一个工作流是否有价值，不是看它用了多少个AI工具，而是看它能不能稳定地产出结果。
如果一套系统看起来非常高级，但每天还是不知道应该发布什么，它就没有真正解决问题。
搭建AI工作流之前，先问自己三个问题
这次对我最大的提醒是：
当你不知道怎么用AI完成一件复杂的事情时，先不要急着问“哪个工具最好”。
先问自己三个问题。
第一，我最终想得到什么结果？
不是“我想搭一个知识库”。
也不是“我想做一个AI智能体”。
而是一个具体结果。
比如我想要的是：
每天获得一个值得发布的AI选题。
每周完成三条视频脚本。
让过去看过的资料能够真正进入内容创作。
只有结果足够具体，工具才有选择标准。
第二，从输入到输出，要经过哪些步骤？
一条内容从哪里开始？
需要收集什么信息？
谁来筛选？
谁来判断？
什么时候加入我的个人经历？
最终发布到哪些平台？
数据如何返回？
把这些步骤写出来以后，很多工具其实自然就知道应该放在哪里了。
第三，每个工具到底只负责哪一件事？
一个工具能做很多事情，不代表它应该承担所有事情。
搜索工具就负责搜索。
知识库就负责保存和调用资料。
智能体负责判断和生成。
工作台负责展示和管理。
开发工具负责连接系统。
当每个工具都有明确边界以后，整个流程才不会越来越重。
工具可以替换，但流程必须先想清楚
今天使用AnySearch，未来也可以换成其他搜索工具。
今天使用飞书，未来也可以换成别的入口。
Hermes、Work Buddy和Codex也都不是不可替代的。
真正重要的，是隐藏在这些工具背后的流程。
输入从哪里来？
信息如何被筛选？
个人经验如何进入内容？
任务如何向前推进？
结果如何被记录和复盘？
工具会不断更新。
但只要流程是清楚的，就算替换其中某一个工具，整个系统依然可以继续运行。
接下来，我准备让这个工作台真实运行一周。
看看它能不能每天帮我找到一个值得发布的选题。
也看看我一直想象中的“个人AI工作台”，到底是真正提高效率，还是只是另一个看起来很高级的工具集合。
至少现在，我已经从“研究工具”走到了“开始使用”。
而这可能才是搭建AI工作流真正的第一步。