作为非 IT 人员，我最近在学着用 AI，感觉真的很好用，现在我连搜索引擎都很少用了。AI 的需求和 AI 对效率的提升对我来说不是伪命题。
最基本的用法，和很多人一样，我一般用 ChatGPT 进行对话，比如问问，这是什么植物啊，我家的环境怎么养活多肉啊，为什么我的 3D 打印机的 raft 很难拿掉啊，之类的。基本就是高级版的搜索引擎。但是我发现其实 AI 在这方面的能力虽然强，但是胡说八道的能力也不弱，比如它会一本正经的告诉我它在某个网站上看到了有某项优惠，甚至给了我一个链接，但是那个链接其实是打不开的。但是这种用法的话不会让我想要付费，免费的额度其实很够用。
记账
更高阶的应用，是我会在 iOS 的 Shortcut APP 里调用 Claude 来完成一些自动化任务。我会把基本的 Prompt 写好，然后把一些文本或是截图以变量的形式发给 Shortcut，它再加到 Prompt 里，然后发给 Claude。我的 iPhone 虽然不能用 Apple Intelligence，但是这样也变相的解决了一些需要调用 AI 的需求，只是不能操作 APP 或者系统。
虽然我并没有用到什么高级的编程功能，但这是我最自豪的用法，因为它真正的解决了我的日常需求：记账。
我每次刷信用卡或者扫码支付后，银行会发送一封邮件，写明这笔交易的时间，数额，商家，信用卡或扫码使用的银行账户的尾号。比如这笔我最近买 Pizza 的交易：
Dear Valued Customer,
We would like to inform you that there is a charge made on your Citi Card:Account number: XXXX-XXXX-XXXX-0000 Transaction date: 01/10/26 Transaction time: 11:22:33 Transaction amount: SGD11.11 Transaction details: Dominos Pizza SINGAPORE SGP
If you did not make this request, please call our hotline immediately.
Thank you for banking with Citi.
我想把这笔交易记录下来，并记录：金额，分类（钱花在哪方面，比如 Dining，Grocery，Shopping，Entertainment，Travel，Medical 之类），Cost Centre （为谁花的钱，比如 Personal，Family 之类），银行，类型（比如信用卡，PayNow，现金），账号（比如信用卡或是银行账户最后 4 位号码），商家，之类的信息，然后记录在一张表格里，月底或者年底可以看看钱花在哪里了。
以往所有信息都需要我手动输入，没有预设值，每次都要思考分类之类的信息。现在我可以直接把银行的邮件整个贴给 AI，让 AI 分析，然后预填到表格里，我只需要审查，对的信息直接放行，动脑需求直线下降。而且如果 AI 分析出错，我可以纠正它，下次它就能记住并给出正确的答案。
比如上面这个邮件，Claude 就能告诉我，金额是 S$11.11，应该归类为 Dining，是为了 Family 支出的，用的是 Citibank 的信用卡，尾号 0000，商家是 Dominos Pizza。
所以我制作了一个 Shortcut，可以直接在邮件 APP 里全选文本，然后发给这个 Shortcut，它就会把邮件文本发给 Claude，等待 Claude 分析并返回包含所有我要的信息的 JSON 文本，然后 Shortcut 会读取这份 JSON。对于部分容易出错的信息，比如分类和 Cost Centre，Shortcut 会让我确认之后在 Numbers 里添加一行，写入这笔交易的全部信息。而如果我发现分类和 Cost Centre 不对，Shortcut 也会给我一个列表让我选择正确的选项，并且把我的修改告诉 Claude，下次 Claude 就能正确分类了。
现在我每天要用这个 Shortcut 处理 10 多条交易，基本每条交易只需要点 4 次屏幕，即使 AI 分类错误，我也只是多点 3 次，完全不需要输入文字。AI 大概上 80% 能正确分类，大部分分类不正确的场景都是特殊场景，比如昨天我自己吃的麦当劳是 Personal 支出，今天我和家人吃变成了 Family 支出，AI 就很难识别。除此之外我几乎不用自己调整，直接就可以记录在 Numbers 里，比起自己手动每条记录，节省了大量时间。
读书笔记
我每周会花至少 5 小时在微信读书。我读书的时候喜欢高亮一些句子，但是不喜欢记笔记，因为我用电纸书，输入不方便。所以我总会积攒很多的高亮。以前我总是把这些高亮做成一个 PDF 文件保存起来，「觉得」自己以后还会去看，但其实只是制造了一堆数码垃圾。
现在我会把这份高亮 PDF 发给 ChatGPT，让它问我几个问题，帮助我回忆，消化高亮的句子，同时延伸自己的思考，这样就能更好的记住。
ChatGPT 甚至能在几本不同的书之间产生联系，它会在问我问题时提到我在其他的书里标记的句子，让我交叉印证自己的想法，这是我没想到的。
现在我甚至会让 ChatGPT 根据我的高亮问我问题，然后把我的回答里的思考整理成博文，然后保存起来，以便记录下自己的思考。我还会再把这个博文发给 Claude，让它帮我审阅一下，指出哪里不足，然后我继续和 ChatGPT 对话，来补齐这方面的短板。这个流程确实促使我回顾读过的书，而不是读完就算了。
图片整理成文档
我在社区做义工。经常需要把图片转成一个文档，同时进行一些修改。我之前是让 ChatGPT 图片转文字，然后我再复制到 Word 里，最近我有尝试直接让它生成 .docx 文档，但是格式出来惨不忍睹。其他的 AI 比如 Claude，Gemini，Copilot 都不行。所以我暂时还是生成文字。
但是同样是生成文字，我也确切感受到了 ChatGPT 能力的进步。我有一个很特别的需求，就是图片里有一些单词是带有下划线的，而在 .docx 文档里，我需要把这些单词用空白的下划线代替，比如说在图片里是 blog，在文档里我需要变成 __ __ __ __，每个字母对应的用两个下划线，字母之间加一个空格，而如果相邻的两个单词都是有下划线的，就在单词之间用 3 个空格隔开，这样就和字母之间的空格区分开来。之前 ChatGPT 总是数错有下划线的字母的数目，现在基本可以达到 80% 正确率，当然我还是要一个一个数，这个我还没想好怎么自动化的检查。但是 ChatGPT 已经让我节省了很多打字的时间了。
而更让我惊喜的是 Copilot。之前都没怎么用，但是作为 MS365 订阅者，有免费的 Copilot 不想浪费，所以就在 ChatGPT 生成文档后，在 Word 里尝试用 Copilot 进行了调整。比如之前提到的 blog，在换成下划线以后可能会变到两行里，几个下划线在上一行的末尾，其余在下一行的开头。我之前是不知道有 Non-breaking Space 这种东西的，所以我都是直接加空格来确保一个单词的下划线在同一行里，但是这又带来了行距和缩进的问题，很麻烦。这次为了探索 AI，我直接让 Copilot 帮我调整，我以为它也是会加空格来调整，结果我发现它只是把下划线之间的空格改成了一个我没见过的符号，就成功的调整好了，于是我继续问 Copilot 那是什么符号，这才知道了 Non-breaking Space，快捷键 ⌥ + Space。
目前来说我的这个流程节省了很多打字的时间，虽然要自己再调整一些东西，比如格式，但总的来说效率很高。希望 ChatGPT 能在把字母转换成下划线时更准确一些，我也要继续探索怎么使用 AI 来检查下划线与字母个数。
投资分析
最近 ChatGPT 推出了 Scheduled 计划功能，可以每天定时执行任务。于是我把我的股票持仓告诉它，让它每天早上把前一晚发生的相关的新闻总结一下发给我，并且简要的分析一下对我的股票的影响。
总体来看分析比较靠谱，也能使用最新的数据而不是随意编造数据。对于一些异动也能及时的识别。让我省下了到处搜索和阅读新闻的时间，也能让我更容易分析这些新闻的影响。这个对我的帮助很大。有时我很难去解读一些新闻对于股票的影响，而有了 ChatGPT，不仅能及时的告诉我重要的事件，还能为我提供一个分析的角度，来打开我的思路，虽然我知道要警惕这种分析，但是毕竟有了一个切入点，我才能深入了解更多。
学日语
我还有一个重要的 AI 用法就是学日语。我一直想学日语，希望以后可以去日本玩。试过用多邻国，但是感觉不是很好，总觉得东一句西一句，而我习惯更有层次和条理的方法。所以我告诉 ChatGPT 我半年后要去日本玩，希望每天花 10 分钟，让我能进行基本的对话，让它给我生成一个学习计划。这是它生成的一个课程表：
对于第一天，它还给出了一个学习卡和一个小测试：
完成第一天的测试后，我告诉它我准备好第二天的学习了，它就生成了第二天的学习卡和小测试。我准备跟着它学一段时间看看效果。
比起多邻国，ChatGPT 的好处是可以针对我的目的来计划，我不用学很多我用不到的句子。而且我可以问问题，比如我纠结句子结构，我就可以问它，它就能解释。多邻国更像是不断重复背句子，最终背了一堆的句子，需要哪个用哪个。
ChatGPT 甚至能语音对话，可以检查我的发音，就好像有个老师在教一样。我很有为了这个应用场景付费的冲动。现在每天学习 10 分钟很容易就超额度了，所以我只能每天开新的对话，这样要保持连贯性其实有点麻烦。算起来订阅的话也真的不贵，比起请一个家教来说简直是白菜价，而且还是一个全能的老师。
图片和视频
之前我小女儿生日时我们没能拍到她吹蜡烛的视频，只有一张照片，于是我找了 AI 生成一个视频。ChatGPT 已经不能生成视频了，所以找了 Gemini，可是它吭哧吭哧忙活了半天，告诉我说不能生成小朋友的视频。
于是找了个专门生成视频的 AI，成功的让照片动了起来。效果像哈利波特里的照片突然动起来的感觉。很好玩。
还有我大女儿的涂色卡，她喜欢 pokemon，每次都指定要哪只的涂色卡，我就去网上找。单个的 pokemon 还好说，有时她想要一些特定的组合就可能找不到。于是我让 AI 给我画一张，想要什么 pokemon 的组合都可以，几分钟就画好了，然后打印出来就可以涂色了。
对我来说这不是生产工具，不是用来给我提升效率的，这根本是给了我一个新的能力。就类似 AI 不是让我飞的更快，而是根本就让我这个不会飞的人变能飞了。
教育
我大女儿的学习很让我头疼，说多了她就开始有了抵触情绪，我也开始控制不了自己的血压，于是两个人都很痛苦。有一天我突发奇想，换了 AI 上场。我坐在她旁边，打开 ChatGPT，把她的问题敲给了 AI，问 AI 怎么做，于是小朋友就饶有趣味的看起来了。虽然 AI 和我教的东西一样，但她觉得很新奇，是个吸引她的点，于是 AI 讲的东西就有机会进到她的头脑里，而不是像平时一样，一听我说话就走神。希望用了 AI 能让她学习进步。
关注网站
我那时候在等一款鞋子打折，所以每天早上会刷一下它的官网看看有没有我的码数的某款鞋子打折。我试着把这个任务交给 ChatGPT，但是它总是给我编造信息，后来干脆直接告诉我打不开网页了。我不知道 codex 做这些是不是更好，但我感觉用 codex 有点大材小用，而且手机上使用 codex 必须付费，我不想还没省到钱就开始花钱了。
后来我发现 Meta Muse 做这些很方便，也很准确。现在我在 Muse 上的计划任务越来越多，关注商品打折，关注油价，关注空气质量和天气情况。甚至它还会在我收到重要邮件时主动提醒我并且总结邮件内容。关键在于这是它自己判断这封邮件很重要所以主动提醒我的，而不是我让它去做这些，这真的有点智能的感觉了。
文件比对照片
这是我真正用上 codex 的复杂计算能力的工作。我每个月需要对比一些 Excel 里记录的仪器预定记录，和用户使用仪器后手写的记录的照片。每次都有上百条记录，再加上用户手写的字迹乱七八糟，有时候还不按照预定时间使用，导致非常难判断哪些使用记录是超时需要额外收费的，哪些是根本没预定的，又或者哪些是两个用户互换了预定时间的。每次都看得我头晕脑胀。
于是我用 codex，让它来比对。首先在使用记录照片的右边，把每条记录列下来，用户的名字，日期，时间，一条条的对应着，然后我就可以直接左右相互对照检查，确保 codex 把手写的使用记录正确的转成 Excel 的电子数据。而在这些电子化的使用记录的更右边，是预定记录。我让 codex 把每条使用记录和对应着的预定记录用同一种颜色高亮，而不同的使用记录和预定记录用不同的颜色。于是一眼看过去，就能很容易的靠颜色分辨使用记录和对应的预定记录，方便我的检查。Codex 也会把没有预定的使用记录，或者超时的使用记录都特别标示出来，让我可以确认。Codex 也可以正确的识别两个用户互换了预定，然后标出来。
就这一项工作，虽然不说缩短了多少时间，但真的减少了很多的工作量。虽然一开始调试时耗了很久时间和精力，但是一旦生成了合适的 skill 之后每个月再重复就很方便了。