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打工人的AI工具选配指南
8974点击    2024-03-13 11:22


在过去的 15 个月里,NVIDA 股票翻了3倍,Google 上 AI 相关的搜索热度也翻了 3倍,ProductHunt 上有近 2000 个 AI 产品发布,ChatGPT 用户则逼近 2亿。


而我在油管上/播客里,在微信浮窗里,积攒了一堆想读又不敢读的 AI 资讯,因为知道一读注意力就会被带跑,会花上本该专注自己项目的时间,去调研别人的产品/技术/团队。


但我们作为创作者,每天被这些工具和行业资讯轰炸,有没有某种评判标准,在不感到 FOMO (Fear of missing out)的情况下,帮我快速筛选这个产品是否值得使用呢?


前两周我提到自己做过一个 AI 产品 watchlist,被大家问起,这就来总结一下自己的方法,希望对你有用。


一、明确你尝试 AI 工具的需求和目标


定义好 WHY 是一切 HOW 的基础,所以咱们先想清楚两个问题:


1. 你希望AI工具帮助你完成什么任务?比如数据分析、内容创作、图像生成?


2. 你希望用了之后,达成什么目标?是提高工作效率,降低成本还是增强创造力?


我们举三个例子:  


‍ Audrey 是位生活方式的全职博主,主攻图文和视频内容,她希望:


寻找能够生成创意文本的 AI 工具,以提升创造力和效率。

需要文本校对和语言风格优化的功能,以提升内容质量。

‍ 

Ben 是位大学研究生,专注于生物信息学领域的研究,他希望:


寻找能够处理和分析大量基因组数据的 AI 工具。

需要 AI 辅助进行文献搜索和管理,以提高研究效率。

 Chris 是一位大厂码农,开发和维护产品系统,一边观望新的工作机会(不是)


寻找能够提供代码建议和自动编程的AI工具,以提高编程效率和减少bug。

需要 AI 工具自动生成和更新技术文档,减少手动工作,确保文档准确性和一致性。


二、建立你自己的考察清单


明确目标之后,你就能圈下范围,大致瞄准几个特定类型的工具。接下来上哪找产品呢?有两个极简路径:


1. 直接问那几个头部大模型


ChatGPT, Bing Copilot, Perplexity,都能进行中文搜索和聊天。

提示词:请提供 [xx] 的 Top 10/20/30 AI 工具,返回结果呈现在表格里,纵列包含工具类型,工具名称,工具网址,工具一句话介绍。

[] 内自行替换任务关键词,生成文本、文献搜索、提供代码建议等。



2. 去 AI 导航站按照类目筛选


英文世界:producthunt, generatecontent.ai, theresanaiforthat。

中文世界:直接搜索 AI 工具导航,也挺多选择的。



三、给工具分类和排优先级


好了,现在你的清单里应该有不下20个工具了,我们继续拿 Audrey 这个生活方式博主举例,自媒体相关的 AI 工具可以大致分类几类:


生产力:帮你做笔记,整理文档,做项目管理,写会议纪要之类的工具

文本生成:AI 帮你写各种文案,从一句话 slogan 到一整篇博客草稿

语音生成:用你自己的或者虚拟人的声音扩展一整段语音

设计生成:AI 帮你脑暴 logo 和品牌素材

视频生成:文字或者图片生成视频

内容转化:自动从文字转语音,视频加字幕,播客转文字之类的


但每个都试用还挺花时间的,如果你不是靠调研 AI 产品做自媒体讨生活,我建议你先去各个工具的首页逛一逛,了解完主要功能就排个优先级,比如说:


P0:能提高生产力3倍的,必须现在立即马上用起来的工具

P1:你刚开始用,但还不够顺手,还要学习高级玩法的工具

P2:当下你的项目还用不上,以后可能会用到的

P3:当下已经有很好的工具满足同样的需求,可以当备胎的



四、 把工具放进真实的项目里进行测试和筛选


接下来,从 P0 & P1 下手,你就可以撸起袖子考察工具了。最重要的一条建议是,一定一定要把工具放进真实的项目里去测试,去实现一个明确的结果,去解决一个真实的问题,只有目的导向你才能明确地判断:


  • 哪些工具能融入自己的工作流程?

  • 学习资源是否足够丰富,上手最快最顺滑?

  • 同类型产品,谁最贴合自己的需求?

  • 这玩意是否值得付钱,值得付多少钱?


然后在表里最右加一列,记下你的判断。筛选到最后,你就会得到一个非常精华的工具箱,慢慢和你日常的工作流程融会贯通。而新的功能和新的玩法又会带来新的产出,你就坐等生产力和创造力蹭蹭蹭地往上涨吧。


相信我,这看似非常耗时耗力的事情,其实几乎是一劳永逸的。就好比你从 Windows 切换到 Mac,操作系统完全不一样,刚开始会很抓狂,但一旦克服了最初的学习曲线,并且后面跟着 MacOS 一路升级,也并没有太大的学习成本。


磨刀不误砍柴工啊朋友们。


五、定一个适当的更新频次


你有两个选择:


被动更新,看到公众号推送或者朋友讨论,什么 Pika, Sora, 月之暗面,Claude 3, Inflection 紧跟每一个爆点。

主动更新,行业资讯尽力留到每月甚至每个季度集中清理一次,AI 工具的考察清单则可以每半年甚至每一年更新一次,考察一次。


Again,如果你是在行业里吃这口饭的,选前者,勇敢地追逐浪尖尖吧。但不好意思,我是会坚定地选后者…...在通勤和蹲坑的间隙,如果读到这些烧脑的东西是会触发焦虑的,还不如先攒着,等我有足够时间、有明确诉求了再去消化,所有的资讯和工具,只有在为我所用时才有价值啊。


况且,我们现在处于群魔乱舞的 AI 浪潮早期,就跟当初 iPhone 发布后爆炸式的 App 创业浪潮一样,好像全世界任何一种问题,都能通过一个 App 解决,现在只是把 App 换成了 AI。但你知道,这些早期探索性质的工具,很大一部分也不会活得很久,那就让它们先在一边儿多厮杀一下吧。


而你,我的朋友,利用好工具箱,潜心做项目搞创作才是正经事啊!


文章来自于微信公众号:追蓝 ChasingBlue(ID:gh_ad916e159d1f),作者 “匡匡匡雪婷


AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

3
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0