AI Workflow Sharing

我在用哪些 AI 工具,以及它们帮我做什么

从通用聊天、企业内外网大模型,到本地推理和 AI 编程,核心目标只有一个: 奴役 AI,解放双手,把重复的信息处理、产品文档、开发实现和个人自动化,变成可以坐和放松的可持续工作流。

使用原则

按任务选择工具,而不是只追最新模型

01

公开信息上云

产品需求、策划文案、会议纪要、发单材料等,优先使用在线工具获得更强能力。

02

敏感信息本地处理

私人、敏感、受限制或需要离线处理的内容,放到本地模型和自建前端里完成。

03

能自动化就自动化

翻译 RSS、管理订阅、生成规则、开发工具,尽量做成可复用的软件和脚本。

Layer 1

聊天机器人:日常信息处理入口

ChatGPT + Gemini

通用聊天 / 信息处理

用于快速理解资料、归纳要点、生成草稿、比较方案,以及处理低敏感度的日常问题。 它们是最顺手的通用入口。

千询

企业内外网增强入口

内网:chatgpt.vmic.xyz;外网:chatgpt.vivo.com.cn。优势是可高频使用 GPT 5.4 与 Gemini 3.1 Pro,不受免费账号额度限制。

  • 打磨产品需求
  • 抛光产品策划
  • 检查会议纪要
  • 填充设计需求单

作为本地或自托管大模型推理框架的前端界面,把模型服务包装成类似 ChatGPT 的使用体验。

Layer 2

大模型推理框架:把能力部署在自己手里

本地推理不是为了替代所有在线服务,而是为了在特定场景里获得隐私、控制权和并发能力。

Privacy First

llama.cpp

RTX 5060 Ti 16G / Qwen-3.6-35B-A3B 量化模型

用于本地处理私人敏感信息、受审查信息、成人向内容或安全边界较高的话题。 数据不离开本机,适合需要更高控制权的使用场景。

High Throughput

vLLM

Qwen 3.5 4B 量化模型

用于高性能本地推理和大量并发任务,例如 RSS 订阅信息源自动翻译、网页沉浸式翻译等。

Layer 3

AI 开发工具:OpenCode

OpenCode 用于软件开发,把个人需求直接变成工具。它不是只帮我写代码, 更重要的是把需求澄清、代码修改、验证和迭代串成完整闭环。

$ opencode
> 做一个完全符合我习惯的工具
✓ 理解需求
✓ 修改代码
✓ 本地验证
✓ 交付可运行结果

Output

OpenCode 帮我做出的个人软件

02

TigerTV

macOS 影视搜索与播放工具,同时提供命令行工具和 Agent 可用的 Skill。

TigerTV 截图 1 TigerTV 截图 2 TigerTV 截图 3 TigerTV 截图 4 TigerTV 截图 5
03

Subbark

订阅管理工具,自动向 iPhone 发通知,提前提醒续费,并统计长期支出。

Website
04

QuantumultX

分流与重写规则集合,自动同步互联网资源,用于网络分流、网页去广告和个人规则管理。

GitHub
06

FluxHans

调用 API 将 Miniflux 未读 RSS 条目翻译为简体中文。

GitHub
07

Curtain

极简 macOS 菜单栏管理工具,用于隐藏不常用图标,让菜单栏保持简洁。

Curtain 隐藏菜单栏图标演示 Curtain 始终隐藏菜单栏图标演示
08

Emby302Gateway

将 Emby STRM 播放请求重定向到 OpenList 返回的 CDN 直链,降低服务器带宽压力。

GitHub
09

这个网页本身

当前展示页同样由 OpenCode 生成,用来说明 AI 工具如何直接变成交付物。

Back to top

Takeaway

AI 工具的价值不只是回答问题,而是把想法推进到可运行的结果。

我的使用方式可以概括为:在线模型处理公开信息,本地模型处理敏感信息,OpenCode 把个人需求产品化。