AI衍生工具的选择

AI时代，大佬一天发布一个新东西，都好用，都想要，安装了却不知道用哪个，或者忘记了，最后都成了硬盘里的垃圾，是不是你？

好的，我将基于你提供的核心观点，为你撰写一篇关于AI工具选择的文章。以下是文章内容：

AI工具选择困境：为何你不需要追逐每一个新发布

选对核心模型，比盲目追逐新工具更重要。

打开公众号，每天都有新的AI工具发布：史诗级Skill、无敌MCP、颠覆性插件……似乎一不小心就会错过“革命性突破”。这种焦虑感让我们的硬盘塞满了各种AI工具，却不知从何用起。

真相是：一旦挑选好了适合自己的核心大模型，外界的风风雨雨其实与你关系不大。

当前AI工具同质化严重，很多工具只是对基础能力的简单包装。看到新工具时先问自己：它能解决我核心模型解决不了的特定问题吗？如果答案是否定的，那么它很可能只是又一个“看起来很美”的增量工具。

真正优秀的核心大模型已经足够强大，其能力覆盖范围远超普通人的想象力上限。我们不需要成为AI工具收藏家，而应该成为核心模型的深度使用者。

那些顶级大模型之所以能成为顶级，正是因为它们已经在海量数据和算力支持下，学习到了人类知识的精华部分。当你熟练使用一个顶级模型时，相当于拥有了一位全知全能的助手。

维护好常用的Skill和MCP比不断尝试新工具更重要。这些经过你亲自验证的工具集，已经能够覆盖绝大多数使用场景。与其把时间花在追逐新工具上，不如深入挖掘现有工具集的潜力。

以AI的发展速度来看，今天那些独立的“创新工具”，最终都会化为核心模型的养分，被整合进更强大的基础能力中。这就像智能手机的发展历程：最初我们需要单独携带相机、音乐播放器、地图，现在所有这些功能都整合在一部手机中。

不必贪心地将所有AI工具揽入怀中。这种贪心只会导致精力分散，无法在任何领域达到精通程度。

相比于不断尝试新工具，更重要的是建立稳定可靠的个人AI工作流。这个工作流应该以你的核心模型为中心，辅以经过验证的少数几个辅助工具。

当你发现某个环节确实需要改进时，再有针对性地寻找解决方案。这种问题驱动的方式，比盲目追逐新工具要高效得多。

在AI工具泛滥的今天，最大的智慧不是收集更多工具，而是培养判断什么值得投入的洞察力。找到适合你的核心模型，深入掌握它，建立稳定的工作流程，然后专注于真正重要的事情。

毕竟，工具的目的是帮助我们更好地工作和创造，而不是成为我们关注的中心。