AI元年,它到底能为我们做些什么?我用过那些AI工具

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作者：微信文章
引言

大语言模型、生成式AI如雨后春笋般涌现，从办公助手到创意工具，AI正以前所未有的速度渗透到我们工作和生活的每个角落。



最近openclaw又强势崛起，但复杂的配置和一夜一套房的Token消耗量其实让他的使用门槛并不低，同时，即便是你搞懂了这些，这时候就不禁又要问：AI究竟能为我们创造什么价值？它只是高级版的信息检索工具，还是真正能够提升效率的生产力伙伴？在重复性工作中，AI是能够完全替代人类，还是更适合作为协同工作的助手？



作为电商运营和媒体内容创作者，我在过去一年中深度体验了十余款主流AI工具。值此新旧交替之际，我想和大家真诚地探讨这些工具的实际应用价值。接下来我会分享自己在工作中沉淀的AI应用方法论，推荐几款真正提升过我工作效率的工具，并且郑重声明：本文不含任何商业推广，所有观点均来自一线使用体验。
我们到底能用它做什么？

AI搜索：便捷但有边界的信息获取工具

相比传统搜索引擎，AI搜索能直接提炼我们想要的内容，并将这些信息汇总呈现。整个过程不会弹出烦人的广告，也没有那些躲不掉的弹窗干扰。



通过AI搜索得到的信息可以直接溯源查看原始出处。不过需要注意的是，并非所有大模型都支持在线搜索功能。即便是支持在线搜索的AI，有时也会出现胡编乱造的情况——要么无法溯源，要么干脆生成假新闻，这就是我们常说的"AI幻觉"。



另外，AI搜索也有明显的局限性。由于技术限制，目前商用模型最多只能检索搜索引擎的前十条或前一百条结果（大部分都是十条）。这就导致一些小众或不热门的信息，可能因为网站SEO做得不够好而被完全忽略。再加上AI幻觉的存在，即便AI搜索如此方便，其结果也只能作为参考，最终仍需人工核实确认。



话说回来，对于热门内容的搜索，AI确实能大大减少我们在传统搜索引擎中筛选信息的时间。就目前来看，热门内容通过AI搜索基本不会出现错误答案，这点还是相当靠谱的。
AI写作：效率与温度的博弈

这是生成式AI应用最火热的领域，从营销文案、学术摘要到剧本创作，各种文本生成任务都能搞定。最大的好处是显著降低了内容生产的边际成本，效率提升肉眼可见，也是熊猫我目前用得比较多的功能。



它可以成为全天候的"灵感副驾驶"，帮你快速打破写作瓶颈。几秒钟内就能生成大纲、润色文字，甚至完成跨语言的实时翻译和本地化改编。从我实际操作来看，只要给AI一个英文文献链接，它就能自动执行浏览器工具读取链接、提取标题作者、解析内部PDF文档，最后结合文档内容进行整合和翻译。这种活儿要是换成人工，至少也得一两天时间。



但问题也同样明显，说实话我个人挺反感这种趋势的。首先是严重的同质化倾向和伦理困境。过度依赖AI写作，导致网上充斥着大量缺乏深度、语气雷同的套话。作为"人"，我们独特的观点价值在被不断稀释，而这些大量同质化的"垃圾"信息又会感染更多人。即便平台一直在更新对AI内容的推送算法，但还是挡不住，毕竟量太大了。不信你可以去看看什么值得买的达人榜单，排在前十的都是些什么玩意儿。



当然，营销号在AI出现之前就有了，这点也不能全怪AI。只是AI的出现，让营销号的门槛和成本降到了谷底。

最后是长文的逻辑问题。目前AI在逻辑长链条推演上仍然薄弱，容易出现前后矛盾。在处理需要情感体验的文字时，虽然看起来"得体"，但往往显得空洞死板，非常官方，无法替代人细腻的情感表达。所以我现在一般只用AI来检查错别字、语句通顺这类后处理工作。


AI编程：效率提升的双刃剑

Copilot、Cursor这类工具的出现，让AI编程成了人人都能用的东西。程序开发本来就是重复造轮子的劳动，AI编程现在基本上是程序员必会技能，因为它实实在在解决了这个问题。



AI能根据注释自动生成功能代码块、编写单元测试、找Bug并给出修复建议，甚至解释那些复杂的遗留代码。这不仅让资深开发者的效率成倍提升，也大幅降低了编程门槛，现在市面上有很多一键写项目的工具，大部分普通人完全不认识代码也能自己写网站、做小项目。

但是，方便快捷并不一定代表好。AI生成的代码基于概率预测，它可能复制正确的逻辑，也可能出现安全漏洞。如果使用者缺乏鉴别能力直接采纳，这种AI生成的项目基本也就只能自用。



还有个问题是，AI让编程更简单，随之而来的"草台班子"也越来越多。或许以后还会出现因为代码是AI写的，所以把AI推出来背锅的情况，这也不是不可能。
AI媒体：视觉创作的机遇与挑战

起初Midjourney、Sora为代表的生图模型出来时大家其实并不在意，但近两年能看到这些工具正在重塑视觉设计、影视制作和广告行业。



新年王炸的Seedance2.0相信大家都看过了，你可以去搜一些实用它制作得特别精良的视频，不告诉你的情况下真的很难区分是否属于AI创作。以前制作一张高精度商业海报或特效视频，需要专业团队、昂贵软件和漫长渲染时间。现在只需输入一段提示词，几分钟内就能得到接近影视级别的视觉素材。



而随之而来的问题也来了，前几天临时出台了不允许未授权的真人模型上传，紧接着又是来自海岸另一边的某动画公司控告抄袭。

首先逼真的图像视频让人眼难辨真假，"深度伪造"的成本如此之低，极易被用于制造谣言、诈骗或色情报复之类的，毕竟你也不想自己被AI换脸吧。再次就是版权问题，其实这一点熊猫还真不清楚怎么去定义，用户用AI模型生成了某动画人物，那么是用户涉及了侵权还是AI大模型所有方呢？如果是用户，那么这需要判定用户是否商用，如果是大模型本身，但他并不是内容提供者，而是由用户引导的生成工具，不知道这一点大家怎么看。



当然了，除了上面这些，AI其实还有很多作用，而如今7x24小时的自主性AI的出现更是让它的功能多了非常多，例如通过AI来整理文档、管理本地知识库、制定自动化任务等等，这些都是实实在在能提升效率的用法。


我都在用那些AI工具

对于工具的选择，熊猫已经用过蛮多的了，接下来我将说说目前我主要用的一些工具以及我会用它来做什么。
关于搜索

对于搜索，目前我比较推荐的是Grok，也就是马斯克的AI大模型，之所以用它来作为AI搜索的工具，最主要的原因还是搜索能力。



在搜索方面，Grok是直接调用浏览器工具进行模拟搜索，而搜索的范围你可以手动让他检索最高100条信息，同时它支持搜索界面的二级检索，如果搜索界面页面还有和搜索信息相符的二级页面，也会去读取，最后就是它能图文并茂的给到结果，而不是单纯给你反馈文字，这是我觉得最大的优势。



就像前面说到的，对于一些内容较少的信息，AI会出现幻觉效果，但Grok好就好在不会去瞎猜给你绝伦，例如我让AI找照片，它会以公开资料少来敷衍我，但实际上熊猫是有在公开平台发过自己照片的，但信息来源的确是少。
关于文本

在文本的校对方面，熊猫目前用的多的是自部署的工具，这个之前熊猫有过介绍，想了解的可以先翻翻之前的文章。



除了自部署的项目，这类项目其实更多的还是用智能体，而模型的选择熊猫用的多的事gemini，gpt5.1以及美团的longchat，前面两个没啥说的，目前的大模型能力里面最厉害的存在，而美团的longchat，用的主要原因就是每天5500万的免费Token。


关于绘图

图形模型没啥说的，目前个人认为在中文的生成上nano-banana 2目前是断档式的领先，其他模型不管我怎么去调试都会出现几个中文生成乱码的情况，非常难受。


关于自动化

最后是自动化程序，这也是我最近研究比较多的内容。深度体验了小龙虾、MemU Bot、心流和nanobot，单说体验的话差距其实不大，因为大部分操作都是通过调用skill实现，三者都支持skill和mcp服务，实际能力差不多。



一般用它来抓取信息做定时任务，比如自己的数据变化、文章动态这些，还有就是资讯获取。

不过能力虽差不多，最大区别还是在记忆系统。心流基本是鱼的记忆——这次对话能完全记住，但一旦长时间不沟通或断开重连，上次说的东西就全忘了。nanobot采用三层记忆相对好很多，但涉及大量文本内容还是会出现幻觉。Clawdbot之所以能火，也正是因为它独特的记忆系统。



翻看它的源代码会发现，它把所有需要记忆的内容都保存在本地。每次调用模型时，系统已经定义了agent的功能和可用工具。与记忆相关的是项目上下文——包括注入到每个请求中的用户可编辑Markdown文件，这些文件与记忆文件一起存在于agent工作区中，让整个agent配置透明且可编辑。



可以看到即使关闭后台监控任务后，Clawdbot会根据之前的操作，在候选功能中提示你用过的服务。
写在最后

当然，不管是用什么工具，使用什么模型，最终还是取决于要用它的人，AI目前为止还只能当做辅助服务来使用，即便是如今已经有主动式的AI，但依然需要人来确认它的命令以及制定计划。

以上便是本次分享的全部内容了，如果你觉得还算有趣或者对你有所帮助，不妨点赞、收藏，最后也希望能得到你的关注，咱们下期见！