我的工具观（2021）

#引语

研究效率工具是我的工作，也是我的生活兴趣，从大学开始折腾到现在，也有挺多年头了，从印象笔记到DEVONthink，工具选择几经变化，我对工具的看法和理解也一直在变，我会尝试以年为单位更新我对工具的看法。

#正文

1.比工具更重要的是方法

有两个我非常喜欢的例子：

- 《沙丘》电影版的编剧Eric Roth使用的写作工具是运行在MS-DOS系统下的Movie Master，没有任何符合当代写作工具标准的高级功能，不支持联网，最多只能写40页，每次写到上限都要打印出来发给其他人扫描（www.36kr.com）；

- Brown大学的计算机科学系副教授Jeff Huang使用了12年的项目管理和笔记工具只是一些txt文件，纯文本，没有依赖任何工具本身的高级特性（news.ycombinator.com）。

好的工具是上手即用的，但使用工具仍然是一件需要学习，需要锻炼的事情，与其比较工具之间功能的异同，不如沉下心来研究一下背后的理念和方法。

2.好的工作流是简单的

有些朋友喜欢把很多工具组合起来，设计一个无比复杂的工作流程让它们分别发挥作用。就像我第一版的工具观中写的那样，我曾经也很喜欢这样做。而我在这几年实践中发现，随着链条的增长，整个系统的复杂度会呈指数级上升，最后进入到一个自己都觉得麻烦的境地，适得其反。

工作流是有意义的，因为不同工具擅长的领域各不相同，我们需要根据场景调换，但我们要控制链条的长度，避免工具数量过度膨胀。

3.不要忘了为什么出发

工具是帮你解决问题的，当你因为挑选哪款写作工具而犹豫的时候，灵感就离你远去了。保持开放心态，积极学习和尝试新工具是个百利而无一害的好习惯，但迷失在寻索的海洋里会让你失去本该有的生产力。

4.工具是能区分出高下的，但还是趁手更重要

我坚信工具是能够区分出高下的，一条金线就在那里，达到了才能算是好工具。你可以因你的工具选择而自豪，但不必优越，只要能把钉子钉进去，就都是好锤子。

5.付费是最好的支持

如果你真心喜欢且依赖一款工具，请付费，让作者得到应得的报酬，让自己获得稳定且安心的体验。理性消费，作一个体面的人。

spacenoise.notion.site

感觉我在Vibe Coding的时候长这样。

听了两遍昨夜派对更换主唱之后的新专辑，还是好听的。

Vibe coding了一个macOS的小工具，叫FileBox。

我每周在更新newsletter的时候需要频繁的准备和上传配图，定期也需要整理一下各种素材，在这种时候Finder非常不好用，我希望有一个类似于Drsfts quick capture 的工具，能够随时在屏幕上呼出，快捷地调用文件。

构建过程的体验非常典型，实现核心功能时异常顺利，调整余下细节时却处处碰壁，今天发出的1.0依然非常粗糙，有很多肉眼可见的问题，但我尝试改变思路，不再去纠结这些，边用边改边定制可能是软件的新常态。

这款小工具已经实实在在地帮助我提升了效率，也希望能够帮助到有类似需求的朋友。

github.com

得益于 Google Antigravity 和 OpenAI Codex CLI极为慷慨的用量，这几周的业余时间我频繁沉浸在 Vibe Coding 的体验中， 做了很多纯粹满足个人趣味的小工具，在这过程中感觉我的工具观正在被重塑。

我看到了一种软件交互新的可能性，暂且称之为：Live UI。（Live UI 和 Anthropic 、Google 探索的生成式 UI 没有本质区别，主要是借此聊聊我具体的观察和感受。）

在过去，用户使用的软件是被开发团队严格定义的，哪怕你是开发团队的老板，你提出的需求也必须经过方案策划、开发、测试、发布等这几个流程才能实现。

软件迭代是一个不断寻找共性，求取公约数的过程，很难在功能层面满足所有用户的个性化需求。而且开发团队的商业化诉求必然会和绝对意义上的用户体验产生矛盾，需要在持续产生的冲突中小心翼翼地维持均衡。而依托于大模型通过生成代码自主完成任务的能力，我看到了一丝超越现状的可能性。

试想这样的一个场景：用户A 想要一个简单好用的笔记工具，笔记内容不复杂，几十字的碎片记录而已，但是他在体验了市面上有名的几款软件之后，发现这些软件因为持续不断的迭代和商业变现的诉求，提供了数十甚至上百种他完全不需要的丰富功能。他自然而然就产生了疑问：我只是想记几条简单的笔记，需要使用这么复杂的软件甚至为这些我用不上的功能付费吗？

当下主流的观点是不要在这些已经被充分解决的需求上浪费太多精力，找一款口碑最好的软件开始学习即可。

但在用户决定选用一款软件之后，他慢慢产生了一个新的需求：能不能把笔记转换成待办提醒？而他当初选择的最简洁的笔记软件并不支持此功能，于是他又开始了寻找……

传统的软件是基于某个用户群体共性假设的标品，用户虽然是需求来源，好像在塑造软件，但是其实最终是在被软件塑造的。

借助 Live UI，我们可能可以扭转这个局面，让用户重新掌握塑造工具的主动权。让我们回到用户 A 的例子，他一开始确实只需要一个简单的笔记功能，那让大模型生成一个输入框加一个笔记列表，足矣。随着用户 A 的深入使用，他开始希望能够将笔记转换为待办提醒，于是指挥大模型为他增加了一个待办模块，之后他又需要文字转图片的功能，于是再次要求大模型添加对应功能，如此往复，用户 A 得到了一个只属于他，不断生长的软件，而这个软件到底是不是一个笔记工具，到底能不能提供给有类似需求的其他用户使用，并不重要。用户 A 不需要再困惑他为什么要给用不到的功能付费，因为他只需要为他使用的服务和 Token 付费。

搜索引擎重塑了我们与信息的关系，推荐引擎重塑了我们与内容的关系，而 Live UI 重塑我们与软件的关系。

这一设想当然忽略了大量落地难题，但当我看到 Mac 中运转着完全根据我个人需求而定制的软件，看到 AI 替我打好签名并自动把代码上传到 GitHub ，我相信这一切一定是可以实现的。

用GPT 5.2重新解读了一下盖洛普报告，感觉自我的很多问题都被回答了。

突然意识到一个说起来微不足道，但是对我影响很大的细节：以前每写好一篇newsletter都要先发到自己邮箱反复检查有没有错别字，现在只需要丢给模型来检查就行了。

像我这样的古典用户还需要经常思考哪些事情可以让AI来干，但是新一代的朋友们可能只会问：为什么不是让AI来干？

未来很有可能哪怕你的软件、甚至是你的系统里面明明支持某项功能，但是用户懒得学了，所以还是直接让AI做了一个，因为足够快、足够简单，从学习工具到创造工具。

看了柴静关于林徽因的视频，差点泪流满面，很多时候只要把事实讲出来就足以震撼人心。