夜雨聆风这两年，我试过的 AI 产品越来越多，桌面上的图标却越来越少。
不是因为新工具不够好，而是我终于不再用“功能最多”判断一个工具是否值得留下。
我只看三个问题：它有没有进入真实工作流？它是否替代了一个明确动作？离开它以后，系统是否会出现清晰缺口？
这篇不是工具目录，也不是赞助榜单。我要拆的是我现在保留的 12 个“工作位置”。其中有产品，也有协议和能力组件。它们不一定每天全部打开，但每一个都承担固定职责。
你也不必照着购买。看完以后，应该删掉不属于你任务链的工具，而不是再注册 12 个账号。
一、思考层：ChatGPT
1. 我用它做什么
ChatGPT 是我的通用思考入口。选题还模糊时，我用它拆问题；需要快速理解陌生概念时，我让它解释与对比；材料太多时，我让它先形成框架，再决定哪些值得深挖。
我很少把“直接生成最终稿”当作它的主要价值。它更像一块可以来回讨论的白板，帮助我发现遗漏、反方观点和决策条件。
2. 为什么留下
它覆盖面广，适合承担从研究、写作到分析的第一入口。更重要的是，它能把一个模糊念头变成可执行任务说明，再交给后面的执行层。
3. 谁不需要
如果你的工作非常固定，已有专用工具可以一次完成，就不必为了聊天而聊天。通用入口的价值来自问题复杂度，不来自打开频率。
二、执行层：Codex和Claude Code
1. Codex：主执行器
我用 Codex 处理需要读写项目文件、运行脚本、批量修改和验证结果的任务。它的角色不是回答“怎么做”，而是在明确权限内把工作做出来。
比如一批公众号文章，从目录创建、资料整理、图片本地化、字数检查、排版预演到草稿箱上传，执行链可以在同一工作空间里推进。
Codex 官方用例已经把能力扩展到分析资料、制作交付物、构建应用、部署预览和保存重复工作为 Skills。对我而言，关键不是功能多，而是它能围绕本地文件持续工作。
图片来源：GitHub：openai/codex
不需要它的人，是只做一次性问答、几乎不碰文件和流程的人。执行器只有接到真实任务才有意义。
2. Claude Code：第二执行视角
Claude Code 同样在项目环境里读取代码和文件、修改内容、运行命令。我的原则不是让两个 Agent 同时抢方向，而是在复杂问题上保留第二种执行与审查视角。
主执行者必须唯一。另一个可以用于方案比较、代码审阅或某类更顺手的任务。否则两个工具都在改同一目录，只会制造版本冲突。
如果你刚开始，二选一就够了。只有当你已经形成稳定任务、知道各自擅长什么，第二个执行器才有价值。
三、知识层：文件夹、Obsidian和GitHub
1. 文件夹：所有工具之前的工具
我把文件夹也算进 12 个，因为它决定 AI 能不能找到正确上下文。
账号资料、来源、项目、资产、草稿、成稿和归档各有位置。一个任务开始前，先定位权威文件；结束后，把结果放回固定目录。
谁不需要复杂目录？资料极少、任务一次性的人。但即使只有几十个文件，也至少要分清“正在用”和“历史版本”。
2. Obsidian：长期记忆
Obsidian 保存的是跨项目复用的知识，而不是所有聊天记录。我的判断、方法、复盘、选题和账号规则，尽量以 Markdown 形式沉淀。
它留下来的原因是开放、本地、可搜索，也便于 AI 读取。它不负责结构化业务状态，那是数据库的工作。
如果你没有长期积累需求，系统搜索加清晰目录已经够用。不要为了双链和图谱制造笔记。
3. GitHub：版本与协作事实源
只要项目里有代码、脚本、Skill 或配置，我希望关键变化可以比较和回退。GitHub 让“改了什么、为什么改、谁确认过”变得可追踪。
它留下来的原因不是社交，而是版本控制。对纯个人、极少改动的简单资料，系统备份也能解决；但一旦多人协作或自动化频繁修改，版本记录就很难替代。
四、复用与连接层：Skill和MCP
1. Skill：把经验写成能力
Skill 是我最看重的长期资产之一。一个工作做得好，不应该只留下成品，还要留下下次怎么做。
触发条件、必读资料、步骤、工具、风险边界、输出格式、检查方式，全都可以写进 Skill。以后换模型、换执行器，方法仍然可迁移。
为什么留下？因为它把 Prompt 从一次性对话升级为可维护 SOP。
如果任务从不重复，就不需要 Skill。重复三次以后再固化，通常更合适。
2. MCP：统一连接外部能力
MCP 让 AI 主机以较统一的方式连接资源、工具和提示。它解决的是连接标准，不是业务逻辑。
我留下 MCP 这个位置，是因为系统迟早要读取外部文档、数据库、代码仓库或应用。但我不会看到一个 MCP 就安装一个。每个连接都意味着权限与维护成本。
如果一个外部系统每月只访问一次，手工导出可能更简单。高频、稳定、边界清楚的连接才值得协议化。
五、数据与自动化层：Supabase和n8n
1. Supabase：结构化状态
内容库、客户线索、任务记录、产品用户、发布台账这类数据，需要按字段查询、更新、权限控制和提供 API。Supabase 的核心是完整 Postgres 数据库，并提供表格编辑、认证、存储和接口能力。
它留下来的原因，是从原型到小产品都能使用同一套结构化数据思路。
但数据库不是起点。记录很少时，CSV 或多维表格更快。只有当数据关系、查询和自动写入成为问题时，数据库才值得出现。
2. n8n：固定流程自动化
n8n 负责把有明确触发条件的步骤串起来：定时抓取、表单进入、数据更新、通知审核、生成周报。
图片来源：n8n Docs：Understand workflows
我保留它，是因为很多任务根本不需要 Agent 自主决策。能用固定规则稳定完成，就用 Workflow；只有遇到非结构化输入和含糊判断，再把模型放进某一步。
如果你的任务频率低、步骤每天都变，先别做自动化。维护流程可能比手工执行更贵。
六、交付层：Vercel和WorkBuddy
1. Vercel：让产品获得一个可访问地址
本地运行不是交付。Vercel 负责把网站或应用部署成预览与生产地址，让别人真正使用、反馈和付费。
它留下来的原因是交付链短，尤其适合小型 Web 产品。谁不需要？不做网站、不需要在线服务的人。
2. WorkBuddy：普通办公入口
我的工作不只有代码。文档、表格、PPT、本地文件和消息触发，需要一个更贴近日常办公的入口。WorkBuddy 在这类任务里承担个人工作台角色。
它留下来的原因是降低非技术工作进入执行流程的门槛。若你的任务几乎全部在代码仓库里，Coding Agent 已经足够，就不必重复配置办公入口。
3. 做图为什么没有单独保留一个AI工具
做图这件事，我没有强行保留第 13 个生成工具。产品文章优先使用官方网页、官方仓库和论文截图；需要结构图时，用 HTML、SVG 或现有排版组件表达；品牌视觉再交给明确的设计流程。
这样做的原因很简单：图片首先要准确、可追溯、符合渠道尺寸，而不是为了展示“会生成”。如果你的工作高度依赖原创视觉，再按真实产量选择 Figma、Canva 或专业图像工具；每月只做几张图的人没有必要同时订阅多套同类产品。
至于微信公众号 API，我把它视为发布渠道的连接器，不计入这 12 个核心位置。渠道会随账号与平台变化，核心工作系统不应该被某一个发布接口绑死。
七、这12个位置怎样完成一次工作
假设我要把一个“企业 AI 小场景”做成文章并进入公众号草稿箱。
我先在 ChatGPT 里讨论读者真正关心的问题，确认文章不是列概念，而是给出可选场景与评估公式。接着在文件夹里建立独立项目，账号规则从固定目录读取，长期方法从 Obsidian 取用。
Codex 作为主执行器查询官方资料、写来源包、下载网络图片、完成正文并运行校验。遇到某段技术定义存在歧义时，我可以让 Claude Code 从另一个角度审阅，但最终修改仍回到同一个主执行流程。
Skill 规定字数、事实、图片、排版和发布边界；MCP 或专用 Tool 连接网页、代码仓库和外部服务；GitHub 保存关键脚本变化；Supabase 记录结构化选题与发布状态；n8n 在条件满足后触发提醒；WorkBuddy 承担日常办公材料入口；Vercel 用于在线展示原型。最后再由对应渠道连接器把结果送进公众号草稿箱或产品环境。
这里没有任何一个工具单独完成全部工作。
它们的价值来自交接：前一步输出是后一步可信输入，失败可以定位，结果可以回查。工具之间如果不能交接，再强也只是孤岛。
八、我筛选工具的四条硬标准
第一，它必须占据唯一位置。同一职责保留三四个相似工具，通常不是选择自由，而是流程没有定型。
第二，它必须能交接。输入和输出可以被其他环节读取，结果不是困在某个聊天窗口。
第三，它必须可验证。能看到改了什么、运行是否成功、失败在哪里，高风险动作能停下来等人确认。
第四，它必须留下资产。一次使用结束后，至少留下知识、数据、Skill、代码、流程或可复用模板中的一种。
还有一条更现实的替换规则：新工具不能因为“更好玩”进入系统，只能因为它在同一任务、同一材料和同一验收下明显更好。比较时要记录结果质量、耗时、成本、稳定性、权限和迁移代价，而不是只看一次演示。
如果新工具胜出，就给旧工具设置退出日期，迁移权威资料和流程说明。长期同时保留两个职责相同的产品，会让人和 Agent 都不知道哪个才是默认入口。
这 12 个位置不是终身名单。产品会变，模型会变，品牌会变。
但思考、执行、知识、复用、连接、数据、自动化和交付这些职责不会轻易消失。
所以真正值得保留的，从来不是某个图标，而是它在你的工作系统里承担的那一段责任。
当你开始按责任选工具，收藏夹会变短，完成的事情会变多。
现在就做一个动作：把最近七天真正打开并产出结果的工具写下来，再为每个工具标注唯一职责。没有产出、职责重复、无法导出结果的，暂停一个月。一个月后你还没想起它，大概率可以正式删除。