AI 时代,剑飞要把工具组织成系统
AI 时代,剑飞做的不是多用几个工具 我最近重新看了一遍自己在 AI 时代做的这些事,越来越觉得,它们表面上很分散,底层其实是一条线。 有博客,有语写,有时间记录,有阅读,有 App,有发布系统,有 Agent,有 skills,有 gbrain,有不同 AI 工具之间的协作。单独看,每一件都像一个项目。 但如果把它们放在一起看,会发现它们不是简单堆起来的工具箱。 它们都在服务同一个目标:把一个人
思考不是主动来到
而是靠着被动激发
Think, therefore I am
AI 时代,剑飞做的不是多用几个工具 我最近重新看了一遍自己在 AI 时代做的这些事,越来越觉得,它们表面上很分散,底层其实是一条线。 有博客,有语写,有时间记录,有阅读,有 App,有发布系统,有 Agent,有 skills,有 gbrain,有不同 AI 工具之间的协作。单独看,每一件都像一个项目。 但如果把它们放在一起看,会发现它们不是简单堆起来的工具箱。 它们都在服务同一个目标:把一个人
一开始,我以为 Agent 对话只是工作记录 最近我一直在处理一件看起来很小、但越想越重要的事:把 Agent 对话写成文章。 这个想法不是突然冒出来的。过去我们和 AI 协作时,产生了大量对话。里面有项目判断,有排错过程,有产品思路,有发布流程,也有很多临时决定。 这些对话在当时很有用。因为它帮助我们把事情做完。 但做完以后,它们很容易消失在聊天窗口里。 这就有点可惜。 很多 Agent 对话里
我以前以为,多装几个 Agent 就是效率提升 这段时间我越来越强烈地感觉到,AI Agent 多起来以后,真正的问题不是能力不够,而是组织方式跟不上。 电脑里可以同时有很多 Agent。有的擅长写代码,有的擅长整理资料,有的擅长写文章,有的擅长查项目,有的擅长控制浏览器,有的擅长做长期记忆。看起来像一下子多了很多同事。 但如果每次开工都要重新解释一遍背景,重新告诉它公司有哪些项目,重新说谁负责什
我看了一圈最近的AI状态,反而更确定一件事,AI并没有让人更轻松,但它一定让人更向往轻松。 这句话听起来有点拧巴。因为过去几年我们听到最多的说法,是AI会提高效率,会节省时间,会帮人处理重复劳动。说实话,这些都对。写一段代码更快了,整理一份资料更快了,做一张图更快了,写一封邮件也更快了。 但如果你真的在用AI,会发现另一个更真实的感受,事情没有变少,反而变多了。 以前一个人做不了的事,现在看起来都
能力要在具体项目里长出来 前两天我又遇到一个挺典型的场景。 有人说,现在 AI 越来越强了,语写这种能力到底还能帮我们做什么。 这个问题乍一听很正常,但我听完以后,脑子里冒出来的不是一个工具答案,而是另一个更根本的问题。 <span style='color: d93025; fontweight: bold;'最重要的不是我们有哪些能力,而是我们有没有把已经有的能力用到极致。</span 很多时
最近这段时间,我越来越清楚一件事, 多机器工作流里,真正重要的不是「我有几台机器」,而是「每台机器到底承担什么责任」。 你想想看,一开始很容易被数量迷惑。 多一台机器,好像就多一份算力。多一个入口,好像就多一种灵活性。多一个环境,好像就能在任何地方继续工作。 但真正开始用起来以后,你会发现,机器多了以后,效率不一定自然提高,混乱倒是很容易提高。 因为每台机器都能写,每台机器都能改,每台机器都能生成
本地 AI 工具为什么会卡:一次性能排查 电脑配置很好,不代表 AI 工具一定流畅。 AI 工作台的卡顿,常常不是 CPU 或内存不够,而是某个细节在阻塞:日志太大、会话太长、存储位置不稳定、复制内容过多、插件在后台扫描、外置盘响应慢。 这类问题的排查,需要从现象开始,而不是直接猜硬件。 卡顿发生在什么时候 排查第一步,是确认卡顿触发点。 是启动时慢,还是切换会话慢?是生成时慢,还是复制文本时慢
AI 对话本身不是文章。 这句话看起来很简单,但真正开始做的时候,我才发现它不是一句写作建议,而是一条工作流原则。因为对话发生在现场,文章面对的是后来的人。现场需要解决问题,文章需要留下经验。两者不是同一种东西。 一次 AI 协作里,往往会混在一起很多内容:临时判断、工具动作、路径信息、失败尝试、用户补充的新要求,还有一些只有当时才有意义的上下文。如果把这些东西原样搬上博客,确实真实,但读者会很累
从音频到正式文档:一条资料生产线的搭建 音频资料最难处理的地方,不是转写,而是从“可读文字”变成“正式文档”。 语音转文字只是第一步。转写稿通常有口语、重复、断句混乱、识别错误。如果直接当成文档使用,读者会很累,后续检索和引用也不稳定。 所以需要一条从音频到文档的生产线。 保留原文,也要生成整理版 原文版和整理版要分开。 原文版负责忠实保留表达,方便追溯;整理版负责让读者理解,方便传播和复用。两
小自动化如何提升桌面效率:以文件定位为例 真正影响效率的,往往不是大任务,而是每天重复几十次的小动作。 打开文件夹、定位文件、调整窗口大小、确认当前路径,这些动作单次只花几秒,但它们会不断打断思路。如果能把这些小动作自动化,工作体验会明显变顺。 文件定位就是一个典型例子。 自动化先解决确定动作 好的桌面自动化,不应该一开始就追求复杂。 它应该先解决那些确定、重复、低风险的动作。例如打开某个文件夹