这是我最近用下来,最愿意留在电脑里的 AI 工具

这是我最近用下来，最愿意留在电脑里的 AI 工具

最近在整理公众号样本时，我本来只想做一件事：把一篇文章里的案例换成 Codex。

结果刚开始就发现，事情没有想象中简单。

原来的文章里写着四个案例，配图也是四张，但目录、正文和图片之间已经有些对不上了。标题换了，案例没换；正文改了，图片还是旧的。要是直接发出去，读者不一定能马上指出是哪一处错，但整篇文章会有一种说不上来的不可靠。

我把项目目录和要求交给 Codex，让它先不要修改，先把相关文件找出来。

它翻了文章、配图、公众号规范和历史说明，把冲突的地方列了出来。后来我才发现，问题不在某一句话，而是几份规则分别写在不同文件里，新的要求和旧的写法没有放在一起。

这件事让我重新理解了 Codex。

它真正帮上的地方，不是“写得比我快”，而是愿意跟着一个项目往下查，直到事情能交付。

01

我本来只是想改一篇稿

如果只是让普通聊天机器人改文章，我通常会把正文复制进去，再补一句“改得更像真人一点”。

但这次的问题，根本不只在正文。

它还牵涉到图片有没有对应、文件名是否连续、插图位置有没有写清楚，以及公众号编辑器能不能识别这种写法。

所以我先让 Codex 读项目说明、文章、图片目录和相关规范，不给它修改权限，只问它：这篇文章现在有哪些地方对不上？

它找到了几类很具体的问题：

文章里写了四张图，文件夹里确实有四张，但图片讲的还是旧案例；

图片编号是连续的，正文里的插图位置却没有完全对应；

标题要求已经改成新的产品，摘要和正文还残留着旧产品的说法；

几份规范里对公众号标题和图片上传的说明，也不是完全一致。

这些问题如果靠人工从头翻，当然也能找到，只是很容易翻到一半就烦了。Codex 做的事情不复杂，却把那些散落在不同文件里的线索先拎到了一起。

02

后来我只让它做三件事

第一件，先读，不要急着改。

让它先说明项目里有哪些相关文件、这次需求可能影响什么、哪些内容应该保持不动。它如果一开始就改，往往会把自己还没理解的地方一起改进去。

第二件，改动必须有范围。

这次要交付的不是一篇泛泛介绍 Codex 的文章，而是一篇能对上实际工作的分享：正文要写项目里的真实动作，图片要对应这些动作，最后读者还要能看懂它适合接什么、不适合接什么。

范围说清以后，它就不容易把“参考写法”误解成“照着原文换名词”。

第三件，交付前自己核对。

文章写完后，我让它重新检查标题、摘要、正文、图片和目录。它会去数正文里有几个插图占位，再看对应文件是否存在；也会检查有没有把中间排版文件混进最终目录。

说实话，这些事情都不难。但它们特别适合交给 AI，因为答案不是靠灵感，而是靠一项项对照。

03

它也会把事情做偏

Codex 并不是把项目交出去以后就可以离开电脑。

这次我一开始给它的要求也太宽了，只说“把这篇文章改成 Codex 的案例”。它很快写出了一版看起来完整的正文，但里面的案例和 Codex 并不贴合，读起来像是把产品名字换了一遍。

我只好停下来，让它回到项目本身，重新找 Codex 真正接住过的工作：读目录、定位文件、改代码、跑检查、回查规则、核对交付物。文章从“看起来完整”变成“确实像在讲这个工具”，就是从这一步开始的。

还有一个需要始终盯住的地方：涉及删除文件、修改线上数据、发送消息或发布内容时，不能因为它能操作，就默认让它继续。

AI 有时候不是不会做，而是做得太顺了，顺到你来不及发现它理解错了。

04

我为什么愿意一直留着

以前我把 AI 工具当成一个问答窗口。

卡住了，就复制一段内容进去；写不出来，就让它补一段；改完以后，剩下的检查还是自己做。

现在遇到这种有文件、有历史、有几条规则互相牵着的事情，我会先想到 Codex。

不是因为它一定比人聪明，而是它能在同一个项目里继续往下走：先看资料，再改内容，发现不对时回头查，最后把交付物对一遍。

它仍然会误解要求，也可能在旧规则和新规则之间选错。可至少现在，错误会出现在一个能被指出、能被重新检查的过程中，而不是等到发布以后才发现。

所以我现在判断一个 AI 工具值不值得留下，不太看它演示时能生成多复杂的东西。

找一件真实的小事，连续交给它做几次。看它能不能理解上下文，能不能接受纠偏，最后能不能把结果交到一个可以检查的位置。

如果可以，我就愿意留着。

写在最后

AI 工具越来越多，最后留下来的，往往不是功能最多的那个，而是你遇到一件具体麻烦事时，会自然想起的那个。

Codex 对我来说就是这样。

它没有让我完全不用管项目，但让我少做了一些重复的查找、复制和来回确认。

这已经足够让我把它留在电脑里。