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掘金Liszt · 《定投》作者

去年这个时候，我记账还得专门开一个软件，会员费照付。前一阵子我把这个会员退了，没有换另一款，也没有改用表格。我只是跟 WorkBuddy 说了一句话，把今天花了多少钱、花在哪说了，它就替我记好了。

这一年我把国外的 GPT、Claude，到国内的 WorkBuddy 都重度用过一轮。前一段时间我还写过一篇国内外生图模型的对比，结论很直接：对大部分人来说，国内的生图模型已经够用。模型之间的差距在缩小，用到后来，决定我天天打开哪一个的，早就不是跑分了。

这篇只回答一个问题：模型能力接近之后，凭什么有些工具你能用满一年，有些装完第三天就不再点开。

如果你也曾经兴冲冲装了三四个 AI，最后真正常开的只有一个，这条值得看完。我这一年最实在的收获，就四个字，方便、适配。下面四件事，是我用了一整年之后还在天天用的。

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01 / 退掉的那个会员，让我重新理解了工具

▲ 从录一句话，到看得见钱花在哪

用了 WorkBuddy 之后，我把之前开的记账软件会员退掉了。原因很朴素：我只需要说一句今天买了什么、花了多少，它就自动记进去，品类和明细写得清清楚楚，你甚至不需要懂 Excel。

这件事当时让我挺震惊的。顺着往下想，我得出一个判断：记录类的工具竞争力会越来越弱，最后可能会被淘汰。所有以录入为主的工作，都可以整段交给 AI，它整理得比我自己填表格还规整，还能顺手帮我分析哪一块支出偏大。

所以我后来挑工具多了一条筛选标准，先问一句：这件事我每周要手动做几次？手动步骤越多、越机械，被一句话替掉的速度就越快。反过来，那些需要我自己下判断的环节，AI 暂时替不了，也不该交给它。

顺着这条标准去翻自己的订阅列表，你会发现有些软件留下的理由挺薄弱的。它们解决的是录入的麻烦，而我真正卡住的地方一直不在录入上。

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02 / 复盘从一整天，变成等车那十分钟

▲ 同一件事，启动成本差了一整天

WorkBuddy 上了手机版之后，我发现可以直接让它把语音转成文字，并且自动归档到指定文件夹里。

以前写一篇复盘，光整理就要花大半天，写又要花大半天，整件事得搭进去一整天。时间成本摆在那，我心里对复盘慢慢有强烈的抵触。现在我只针对单个项目复盘，想到什么说什么，说完就走。

设置上也没什么玄的：让它生成一个对应的 skill，把文件夹路径定好，之后每一次语音复盘都会自动落进那个文件夹。归档这件事从此不用我记，也不用我搬。

变化最大的是频率。我不用坐在电脑前也能复盘了，只要知道接下来有一小段空闲，坐车、等车、排队，或者对某个项目突然冒出个新点子，掏出手机录下来，顺手发过去就行。

这个转变有点像我刷视频。以前要看 B 站，得坐到电脑前；现在刷视频号、抖音，随时都能刷。于是复盘也变成了随时能做的事。

一件事能不能长期做下去，看它的启动成本。以前我要专门腾出一整天，现在我只需要一段空隙。把门槛压到说三句话，它才会真的发生。

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03 / 记下来只是第一步，翻回去才算数

很多人觉得记账、复盘，重点在记录。我这一年反过来觉得，记录只是把东西存起来，值钱的部分在偶尔翻回去。

有了 AI 之后，只要你想看，随时可以让它读一遍这些归档，问它两句：我这个月钱主要花在哪了，我过去几次复盘里反复栽在哪个坑上。

很多时候你不问不知道，一问真的吓一跳。开支结构和常踩的坑，早就在日复一日里长成了习惯，自己站在里面是看不见的。以前这活得找个人点醒你，现在 AI 就充当那个角色，而且它读过你所有的原始记录，说话有凭有据。

记录会自动堆着，坑也会自动重复。要看见它，得你主动问一句。

这条也解释了我为什么不急着退掉那些自动归档的设置。我留下的是那一堆随时能翻出来问的原始数据，软件换过好几个，数据一直都在。

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04 / 把散在各处的经验，收成一套能重复用的东西

▲ 散落的案例，收成一套可重复调用的流程

我们一直在做短剧相关的内容。做过短剧的朋友都清楚，最费时间的是人物和场景的设计。之前每开一部新剧，人物这块都要从零磨很久，做法其实差不多，可每次都得重来一遍。

我就想，能不能把过去攒的经验收成一个系统。我把相关的经验和案例一股脑发进去，WorkBuddy 给我搭出了一套挺完整的人物生成系统，出来的人脸质量也很高。如果大家感兴趣，后面可以整理出来分享，也欢迎同行一起交流。

这里我用到的判断是：找一件每次都要重做、但每次做法都差不多的活。这类活最怕经验只留在人脑和聊天记录里，一旦有人把它写成流程，重复劳动就停了。AI 干的正是这活，它把我散在各处的案例收成了一份能反复调用的东西。

所以我现在会特意留一份项目复盘和案例文档。以前觉得那是给团队看的，现在它还是喂给系统的原料。

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05 / 一年手搓的模型，和一次失败的回测

▲ 同一个 AI，两种完全不同的结果

熟悉我的朋友知道，我很早就在研究投资，以前都是自己手搓模型。曾经为了把一个《聪明的投资者》相关的红利模型写通，我断断续续花了一整年，时间主要耗在数据接口和代码上，跟投资判断反而关系不大。

有了 WorkBuddy 之后，我把以前的文档直接发过去，它完完整整地复刻了下来，还替我找到了免费的数据接口。同样一件事，卡了我一年的部分，变成了把旧文档交出去。

我还试过反过来做：让 AI 从零到一搭一套高频短线策略。回测结果很差。一开始我怀疑是模型能力不行，再往下想，问题在我身上，我不懂短线，我不知道这套系统搭得对不对，更不知道该往哪个方向改。没有判断力兜底，跑出来的数字我连好坏都分不清。

这一条是我这一年最贵的一课。AI 大部分时候在放大你已经有的能力。你交给它一份自己看得懂的旧文档，它能放大十倍；你交给它一个自己都判断不了对错的目标，它只会把错误跑得更快。

能力圈这三个字我写过不少次，这次是 AI 替我复习了一遍。写代码、找接口、复刻流程，这些它能接管。一个策略该不该这么做，还得我自己说了算。

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06 / 我这一年沿用的四步清单

如果你想把上面这些搬到自己身上，可以按这个顺序来，每一步都不用装新软件。

第一步，找一个你每周都在手动录入的东西。记账、工时、客户跟进都行，先试着把其中一次改成一句话说给 AI，看它归类准不准。

第二步，给这类重复动作定一个固定文件夹，让 skill 自动归档。语音、笔记、截图别散在各处，散了就翻不动了。

第三步，翻出一件每次都重做、做法却差不多的活，把过去的案例文档一次性发进去，让它收成一套流程。

第四步，每个月让它读一遍归档，只问两句话：钱花在哪了，坑反复踩在哪。

再加一条筛选标准，平时判断一个新工具值不值得留下，就问自己：这件事我每周要手动做几次？

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写在最后

我这一年真正换掉的，是那个得专门腾出时间才能做的前提。

记账、复盘、整理项目经验，以前每一件都要我在日历上留一块空，结果就是一拖再拖。现在它们被塞进了等车、排队、开完会的那几分钟里。工具没帮我做成什么了不得的大事，它只是把我一直想做、又总嫌麻烦的事，一件件变成了顺手。

模型还会继续变强，但我已经不太关心下一个跑分了。留在手机里的那个位置，给的是我随手就能说上一句、说完它就替我收拾好的那个。

留个问题给你：你手上那件一直想做、总嫌麻烦的事，卡住你的是时间，还是启动那一下？今晚等车的时候，挑一件，说三句话试试。

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掘金Liszt

《定投》书籍作者 · 专注股票投资研究与实践

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