使用AI工具后的有感而发

因为更换分工的原因，近期一直在撰写一些分析报告，大体流程是搜集一些负面事件或归纳整理一些事件，形成一份研判材料，特征是对本地素材调用少，对文稿撰写逻辑要求不太严密，调用的个人素质是归纳总结能力。在这种情况下，最合适的就是应用AI，但我和很多人一样，都只会使用豆包、DeepSeek等，在学习工作了几个月后，发现豆包和DS的区别是，豆包好处是能整合成一个像模像样的文稿，会搞“软文”，但DS会整合成清单目录式，总体真实性优于豆包。

有了这些AI工具帮我拓宽方向，还需要我自己查实、归纳。在研究的过程中，我学习到了一个热词“skill”，其实我每天搞的这一套就应该形成一个或几个skill，变化不同主题，就使用不同skill，就好了。为了应用skill，我学习了Trae Work，让他帮我归纳整理，形成word文档，初学觉得很好用，用着用着，发现总卡掉，有的也转化不了。或许是我还没有研究深入。总之我又想寻找新的工具。题外话，用Trae Work帮我发现每日热度高的事件，这个功能还是好用的，只是我每天还得重复问他，再研究下。

得益于家属是博士生的缘故，他在学习中大量使用了OpenClaude之类工具，帮我弄了API，虽然我并不太懂，但是用他部署的CC Switch和Visual Studio Code，这类工具，感觉是和Trae Work差不多的东西，不过更好用，昨天试用了一下，消耗了一些Token，花了2.5元，搞了一篇文稿。信源质量好些，虽然依然有错的需要核实，但总比豆包瞎说、豆包DS找不全、Trae Work归纳层次浅有的也找不到强，慢慢摸索吧

我确实太懒了，光想用，不想怎么才能用得好。真正的懒人应该把工具调教好，之后一劳永逸。

有点理解了这为什么算第四次工业革命，信息革命是第三次，就像形成一片网上的大海，在这片海域，应该怎么航行寻找路线？应该怎么抓取我们想要的东西？AI就是第四次了，我们应该借助这些技术，定制个性化的工具，在网络中获取自身利益最大化。怪不得要求算力，这是硬件基础。然而也不能脱离人类，因为我们要负责调试。应该找时间把AI的整个产业链研究下，就能更加理解它为何在今天如此重要，被所有国家确定为新的未来。