写作：Claude 而不是 ChatGPT

这个选择可能让一些人意外，但实际用下来差异很明显。Claude 的优势集中在三点：上下文窗口足够长，可以一次性处理整本书级别的内容；输出文本更自然，没有那种一眼就能认出的"AI腔"；对指令的遵循度更高，不会自作主张加戏。

写长文、改稿、翻译，基本都可以交给它。一个实用技巧：给它设定明确的角色，再附上一两个具体的输出示例，质量会有质的提升。

编程：Cursor 改变了"不会写代码"这件事

Cursor 的意义不是"辅助写代码"，而是让不会编程的人也能把想法变成可运行的东西。不需要系统学编程，核心能力变成了——你能不能把需求描述清楚。

实际案例：3天写完一个自动化脚本，1周搭出一个小工具。遇到看不懂的代码，复制进去问一句就够了。对一人公司来说，这几乎是把开发成本压到最低的方案。

图像：Midjourney 胜在审美

试过 DALL-E、Stable Diffusion 和各种国产图像工具，最后只留了 Midjourney。原因很朴素：同样的提示词，它出的图就是更好看。另外社区生态成熟，别人调好的提示词可以直接拿来用，省去大量试错时间。

那些被淘汰的工具

  • Notion AI：功能不够深入，不如直接把内容丢给 Claude 处理
  • 各类AI总结工具：手动复制到 Claude 反而更灵活，可以按自己的需求定制输出
  • AI搜索引擎：目前阶段还不如 Google + Claude 的组合好用

这背后有一个共通的判断标准：如果一个专用AI工具做的事情，通用大模型配合手动操作就能覆盖，那这个工具大概率是多余的。

一个值得记住的原则

工具越少越好，深度使用远比广泛尝试有价值。AI时代真正稀缺的不是工具本身，而是判断力——知道什么值得投入时间，什么只是噪音。与其每周追新工具，不如把手上这两三个用到极致。