我是怎么用 AI 工具的：别纠结谁最强，分工对了才好用

你要是还在纠结“哪个 AI 最强”，很容易陷入无休止的对比。

我现在的用法很简单：按任务类型选工具。

• 要“搜得快、搜得准、顺手求证”：我用 xAI Grok 🔎
• 要“填表、报税、处理一堆细碎事务”：我用 Claude Desktop 🧾
• 要“写点文字、做点轻量代码、把想法整理成结构”：我用 Claude Code ✍️
• 要“认真写工程代码、改 Bug、重构、补测试”：我更偏向 Codex（例如 GPT-5.5 xhigh fast 这类工程向配置） 👨‍💻

下面把每个工具我怎么用、怎么问、怎么落地讲清楚。你照着抄就行。

1）Grok：我把它当“搜索外挂”用 🔎

我对 Grok 的定位很明确：用来找信息、对信息做快速交叉验证、把碎片资料捋成结论。

适用场景（非常日常）：

• 你刷到一条消息：真的假的？有没有出处？
• 你要买东西：某型号值不值？有什么槽点？
• 你要理解一个新概念：别看长篇论文，先要一份“能用的解释+关键词”
• 你要找某个 API / 某段报错的来源：先定位方向

我常用的问法（可直接复制）

问法 A：带约束的搜索

帮我查：XXX
要求：给 5 个可靠来源/关键词，按可信度排序。
再用 5 句话总结结论。
最后列出 3 个常见误解。

问法 B：反向求证（防被忽悠）

这句话对不对："XXX"
给出支持它的证据 + 反对它的证据。
如果信息不足，告诉我还缺什么。

问法 C：我只要可执行清单

我要做 XXX（场景：____）。
把我需要准备的资料列成清单，并给每项一个示例。

小提醒：Grok 适合“找路”，不适合“拍板”

信息密集型问题，AI 很容易“讲得像真的”。 我习惯让它给：来源线索 + 验证路径。 拍板这一步，我自己看关键出处。

2）Claude Desktop：填表、报税、文档杂活的救命稻草 🧾

我用 Claude Desktop 的核心原因：它很擅长把乱七八糟的材料整理成可提交的东西。

你可以把它想象成一个“特别会做文员活的助手”。

适用场景：

• 填各种表单（公司报销、签证材料、工商变更、学校申请）
• 报税材料整理（尤其是“我有一堆单子”这种）
• 把聊天记录/会议记录/散乱笔记整理成知识库条目

我的真实用法：把输入变成结构化

我会把材料丢进去，然后让它输出“可复制粘贴”的格式。

提示词模板：填表

我在填这份表：表单字段如下：
1) ____
2) ____
3) ____

这是我的原始信息（可能很乱）：
- ____
- ____

要求：
- 用表格输出每个字段该填什么
- 不确定的字段标红（用【待确认】）
- 给我 5 个我需要确认的问题

提示词模板：报税材料整理

我准备报税/做财务整理。
我有这些材料：____（发票、工资单、转账记录等）

请输出：
- 我需要的分类目录结构
- 每类需要哪些关键字段
- 我缺的材料清单
- 常见踩坑（比如重复计入、税前税后混用）

知识库我怎么做（不费劲版）

我不追求一步到位。 就一个原则：先能检索，再谈美观。

做法很朴素：

• 每条笔记强制包含：标题、结论、适用场景、相关链接
• Claude 负责把“原始内容”变成这个格式

3）Claude Code：写文字、写小工具、整理思路很顺手 ✍️

Claude Code 在我这边更像“写作助理 + 轻量开发伙伴”。

适用场景：

• 写文章提纲、课程大纲、邮件、公告
• 把一堆要点整理成可发布内容
• 写小脚本（数据清洗、批处理、简单自动化）

写作我喜欢让它做两件事

任务 1：把我口头表达变成清晰结构

我想写一篇关于 XXX 的内容。
我的原话是：____（直接贴碎碎念）

请输出：
- 一个有争议点的标题（别太营销）
- 3 个小标题，每个小标题 3 个要点
- 给 2 个真实场景例子
- 结尾给一个行动清单

任务 2：帮我“降噪” 很多时候我写出来太啰嗦。 我会直接让它删。

下面这段帮我改到更短、更像人话：
- 不要堆形容词
- 不要官话
- 句子尽量短
内容：____

4）Codex（例如 GPT-5.5 xhigh fast）：编程我更信它 👨‍💻

真要干活写代码，我的偏好很明显：Codex 这类“工程向”模型更对路。

我最常用的几个场景：

• 接手一坨代码：快速读懂模块、画出调用链
• 改 Bug：从报错入手定位根因，顺手补测试
• 重构：拆函数、抽模块、统一风格、改类型
• 写新功能：从接口设计到落地实现

我给 Codex 的输入长什么样（这点很关键）

Codex 要喂“工程上下文”。别只丢一句“帮我修 bug”。

我常用格式：

目标：修复/新增 ____
仓库结构：
- /src/...
- /tests/...

当前行为：____
期望行为：____
复现步骤：1) 2) 3)
报错日志：____
相关代码：
```ts
...

约束：

• 不能改动公共 API
• 需要补单测
• 性能不能退化 输出：
• 你准备改哪些文件
• 每处改动的理由
• 最终给出可直接应用的 patch

### 我最爱它的一点：让它把“改动做小”
我会明确要求：
- 只改必要的地方
- 提交信息怎么写
- 测试怎么补

对我来说，这比“写出一段看起来很牛的代码”值钱多了。

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## 一套我每天都在用的组合拳（照抄就能跑）

你遇到一个新需求，比如：老板说“下周要个数据看板”。

我会这么走：

1. **Grok**：查同类方案 + 常见坑 + 技术选型线索
   - 目标：别选错方向
2. **Claude Desktop**：整理需求材料、会议记录，输出“需求说明”
   - 目标：别漏字段，别理解错
3. **Codex**：开工写代码、搭架子、补测试、做重构
   - 目标：代码能跑、能维护
4. **Claude Code**：写 README、部署说明、使用手册
   - 目标：交付能落地，别让同事看你脸色 😂

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## 避坑清单（真踩过，别学我）

- **只问一句话就让 AI 写整套方案**：大概率会写得“很完整但不对”。补上下文才是王道。
- **搜索结果不做求证就下结论**：尤其是价格、政策、参数这种，翻车特别快。
- **让 AI 直接处理敏感信息**：身份证号、银行卡、公司机密代码，能脱敏就脱敏。
- **代码改动太大**：让模型一次改一大坨，回滚都不知道从哪回。
- **不补测试**：AI 改完你以为好了，下一次上线直接炸。让它顺手把单测写了。

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## 你可以直接照这个思路选工具

- 你要找信息、求证、快速扫清认知盲区：用 **Grok**
- 你要处理表格、材料、报税、文档整理：用 **Claude Desktop**
- 你要写内容、整理表达、轻量开发：用 **Claude Code**
- 你要写工程代码、修 bug、重构、补测试：用 **Codex（GPT-5.5 xhigh fast 这类工程向配置）**

要是你告诉我：你主要做什么（写代码/自媒体/运营/财务/学生党），我可以按你的场景给一套更细的提示词和工作流。