我的 AI 真实使用情况与深度复盘

我经常在后台收到朋友们的提问："大强，你每天全职在家做自媒体和远程服务，到底是怎么用 AI 的？用到了什么程度？"

其实，我不是什么程序员，只是个高中毕业、喜欢折腾工具的普通人。两年前，我也和大家一样，在各种 AI 概念和工具里迷茫，装了一堆软件却不知道能拿它们干什么。

折腾到现在，我不再去追那些宏大的行业趋势，而是把 AI 深度接入了我的日常工作流。

今天，我不卖课，也不讲空泛的理论，只把我自己目前使用 AI 的真实情况和深度复盘分享出来。

目前我主要使用 Obsidian 作为学习与内容创作的中枢。在这个中枢里，AI 扮演了我的"信息过筛器"。

过去，为了掌握一个新概念，我需要花几天时间去搜集文章、看视频、整理资料。现在，我的方法是：

我的复盘结论：在学习这件事上，AI 的本质不是知识的替代品，而是高效率的过滤器。它解决的不是"读什么"，而是"如何以最快速度扫清认知盲区"。让 AI 帮你搭建认知骨架，由你来填充血肉。否则你只是在更快地收集，并没有更快地理解。

在自媒体内容生产上，同样以 Obsidian 为中心，我已经把 AI 变成了我的"内容助理"。我的日常文案和排版配图，基本都有 AI 的参与：

我的复盘结论：AI 写作的价值不是让 AI 替你代笔，而是让它参与你的工作流。如果完全交给 AI 自动生成，出来的东西就会有一股光滑而冰冷的机器味。人机共创的核心，是保住你的独特视角与信息手迹。人负责定义选题边界与价值输出，AI 负责文本填充与风格放大。

这是最让我感到踏实，也是最容易让人产生误解的一个方向。

很多朋友觉得，不懂编程就别谈什么产品开发了。我以前也这么想，甚至为了证明自己，一度想去学全栈开发，折腾带登录、带支付的完整成品网站。

但后来我想通了：价值的本质，不是你的系统有多庞大，而是你有没有解决真实的摩擦。

目前在产品这方面，我主要通过 GitHub 进行代码托管，并通过 Cloudflare (CF) 进行部署。虽然我不懂代码，但通过 AI 的辅助，我已经写出了 Windows 本地 bat 脚本、油猴脚本、Chrome 离线插件以及纯前端静态网页。

这些东西在程序员眼里可能完全"拿不上台面"，但在我的真实生活里：

一个油猴脚本，能帮客户把某个网页繁琐的点击动作省去，每天节省半小时。
一个本地批处理脚本，能帮客户一键整理文件夹、修改乱码格式。
我做远程服务，帮人定位软件报错、重装系统、配置环境，一单收 50 到 199 元。遇到我修不好的报错，我就让 AI 帮我分析堆栈信息，AI 出方案，我来远程操作。一单干完，当场结账，没有售后纠纷。

**我的复盘结论：**不懂编程的普通人，不要一上来就去死磕大项目，而是去写解决具体痛苦的小工具。只要能帮自己或别人每天省下 10 分钟，这个小工具就是有生命力的。

除了写文案和开发工具，我还用 AI 把我常用的各种软件工具串联起来，实现多系统之间的联动：

想法一键收集：通过联动飞书 CLI 或滴答清单接口，我平时在路上产生的零碎想法和创意，可以直接通过智能体一键写入滴答清单中，省去了手动打字和整理的繁琐。
知识深度消化：联动 NotebookLM，将大量长文档和学习素材喂进去，帮助我自动生成总结、提炼要点，极大地提高了新知识的吞噬速度。
多平台自动化发布：当内容在 Obsidian 中整理好后，我直接通过智能体一键把内容自动化分发到 X（Twitter）、即刻和知识星球等平台，不用再一个个去复制粘贴。

**我的复盘结论：**AI 真正强大的地方，是作为你各种工具链的"粘合剂"。用 API 和命令行把不同工具串联起来，你就能做出专属于你自己的全自动工作流。

复盘我这两年使用 AI 的经历，我最大的体会是：AI 不是万能药，它只是一个放大器。

如果你自己没有明确的学习目标、没有内容表达的欲望、没有想要解决的现实麻烦，那么哪怕你电脑里装了再强大的 Agent，它也只能在后台空转。

归根结底，使用 AI 需要遵循以下三点行动指南：

用行动定义意愿，不要用语言定义意愿。别去等自己"准备好了"，也别去等自己"学完编程"。找准你最近遇到的那件最恶心、最繁琐的日常小事，打开你的 AI，让它帮你解决掉。这就是我们普通人跨入 AI 时代最真实的起步方式。

以上，既然看到这里了，如果对你有所帮助，还望不吝点赞与关注，这也是对我最大的鼓励与支持。

感谢你拨冗阅读，山高水长，我们期待下篇文章与你再见。