AI工具

我认识几个坚持日更的网文作者，私下都在用 AI，但没人指望 AI 直接"写出一本小说"。真正好用的姿势，是把写作拆成流水线，让 AI 干它擅长的环节，人把控故事的灵魂。下面这套流程，是综合了好几个作者的经验总结出来的。

插图来源：Storyset Vibe Coding 这个词，直译是"氛围编程"：你不用写代码，用说话的方式描述你想要什么，AI 负责把代码写出来、跑起来。你把控的是"感觉对不对"，而不是"语法对不对"。

我第一次用 NotebookLM，是帮朋友整理毕业论文的 40 多篇参考文献。以前这种活要泡图书馆一周，用它一个下午搞出了文献综述的初稿框架。从那以后，但凡有人问我"学生党 AI 工具推荐哪个"，我第一个提的就是它。

插图来源：Storyset 问：本地跑 AI 是什么意思？ # 答：把开源大模型下载到自己的电脑上运行，不经过任何云端服务。代表工具是 Ollama、LM Studio 这类，一键就能在本地跑起来。教程看Ollama 本地大模型入门和 LM Studio 指南。

过年回家翻出几张爸妈年轻时的老照片，发黄、有划痕，人物脸都快看不清了。拿手机上的 AI 修复工具试了一下，几分钟后一张清晰的老照片就出来了，我妈盯着看了半天。这篇就把 AI 修老照片这件事一次讲透。

我这些年帮人处理表格，最大的感触是：大部分人花在 Excel 上的时间，70% 都耗在"整理数据"而不是"分析数据"上。而整理数据，恰恰是 AI 最擅长的活。

插图来源：Storyset 先看两个场景 # 场景一：你问聊天机器人"帮我规划一次日本五日游"，它给你列了一份攻略文字。你复制粘贴，自己去订机票酒店。

插图来源：Storyset 问：AI 会员值得开吗？ # 答：先看用量。如果你每天都用 AI 写东西、查资料、写代码，会员带来的效率提升远超那点订阅费；如果一个月就用两三次，免费版完全够用。判断标准很简单：免费版的限额有没有耽误过你的事？有，开；没有，不开。纠结的话可以先看ChatGPT Plus 到底值不值。

插图来源：Storyset 直接说结论：如果你有一个要持续深挖的主题——备考、写论文、做一个长期项目——别每次都开新对话从头讲背景，建一个 Project，一劳永逸。

2025 年的 AI 圈，热闹但不再浮躁。大模型不再是"谁参数大谁赢"的军备竞赛，竞争的焦点转向了：谁离用户的真实工作流更近。站在年末，盘点四个真正落地的趋势，横向对比它们对普通人的意义。