對 AI 工具感到選擇困難？先做這一件事就好

一年前的某個工作天下午，我曾經同時開著 ChatGPT、Claude、Gemini在工作。

沒什麼特別的理由，純粹是跟風。那段時間只要看到有人在社群上分享「這個 AI 工具超好用」，我就打開瀏覽器，進去看一眼，覺得好像真的很厲害，然後就掏出信用卡訂閱了。

三個視窗全部開著…因此每次要開始做事之前，我都要先在腦袋裡轉一圈：

這個任務要用哪個？ Claude 好像比較會寫文章？ 但 Gemini 有搜尋功能？ ChatGPT 好像比較熟？

想不清楚就三個都丟看看，哪個答案比較滿意就用哪個。

當時我覺得這樣很聰明。

多工嘛，工具越多代表我越跟得上時代嘛。

但幾個月後，我回頭算了一下每個月花在 AI 訂閱上的錢，再對比我的工作效率，發現一件讓我很無言的事：錢有多付，效率卻沒有跟著變好。甚至因為每次都要想「要用哪個」，我比以前還累…

那段時間我才意識到，我掉進了一個很多人都會掉進去的陷阱：

工具越多，選擇越多，決策越累。

最後什麼都做不好。

我跌跌撞撞經歷的四個階段

回想起來，從「三個工具全部開著」到「現在只用兩個、每個都有明確分工」，我大概走了這 4 個階段。

階段 1. 跟風訂閱

人家說什麼好，我就訂閱什麼。

每次看到新工具發布，或是看到別人分享某個 AI 做出很棒的成果，我就跟著訂閱。從來沒有認真想過

• 我自己的工作場景是什麼
• 我每天最花時間的任務是哪幾件
• 這個工具解決我的哪個具體問題

訂閱的當下很興奮，用了兩三天之後就放在那裡，下次打開還是不知道要拿它做什麼。

階段 2. 反覆測試，結果浪費了大量時間

後來我覺得這樣不行，決定認真研究這幾個工具到底差在哪裡。

我開始拿同樣的任務去問不同的 AI，把答案並排比較：

• 寫一篇文章的開頭，三個都試
• 整理一份會議記錄，三個都問
• 連幫我想標題這種事，我也要比較三個的結果

聽起來很認真，但實際上我只是在做一件很沒效率的事：

用大量的時間去比較，卻沒有一個清楚的標準來判斷「哪個比較好」。

因為這三個工具在很多任務上的表現差距根本沒那麼大！

比來比去，最後還是不知道要固定用哪個。

階段 3. 每個月多付好幾份訂閱費，效率卻沒有變好甚至更差

這是我覺得最荒謬的一段時間。

三個工具的訂閱費加在一起，每個月是一筆不小的數字。但每次要開始工作，我還是要先停下來想「這次要用哪個」。這個猶豫的動作，每天可能發生五次、十次，每次都只消耗幾秒鐘，但日積月累，這種「光是開始工作之前就已經做了很多決定」的感覺，讓我覺得很累。

更糟的是…

因為我每個工具都在用，每個工具對我來說都是「還好」，沒有一個是「這就是我最熟悉、最上手的那個」。

每次用都還在摸索，都還在適應。

階段 4. 我問了自己一個問題，然後一切就清楚了

有一天我盯著三個訂閱的帳單，問了自己一個很簡單的問題：

這個工具，到底解決我哪個具體的問題？

就是這個問題，讓我開始認真盤點自己的工作場景。

我列出我每天、每週最常做的任務，然後一一對應：這件事哪個工具做出來的結果我最滿意？

盤點完之後，答案就清楚了！

我從三個工具砍到兩個，然後每個工具有非常明確的使用場景。

從那天開始我打開電腦要工作，完全不需要再想「要用哪個 AI」。

現在我只用兩個工具，這樣分工

Claude，負責所有跟文字有關的事

我給自己訂了一個判斷標準，非常簡單：

只要這個任務的輸出是文字，我就用 Claude 不需要猶豫。

以我目前的工作來說，這幾乎涵蓋了我每天最核心的內容：

• Facebook 的短文
• 部落格文章
• 每週一封的電子報
• 線上課程的逐字稿

這幾件事加在一起佔了我工作時間的一大半，而這一大半，全部都在 Claude 裡完成。

甚至連課程簡報，我的做法也是先在 Claude 把整份內容的文字稿產出來，確定結構和說法都對了之後，再拿去 Gamma 轉成視覺投影片。因為在我的工作流裡，文字永遠是起點，視覺是後來的事。Claude 就負責這個起點。(你可以參考這篇文章 <用 AI 做簡報，要怎麼做才能上台講得流暢？別再用 NotebookLM 了，改用 Claude 寫逐字稿 + Gamma 做簡報吧>)

用久了之後我發現…

固定用同一個工具做同類型的任務，有一個很大的好處：

你會越來越知道怎麼跟它溝通。

我現在跟 Claude 的對話方式，和剛開始用的時候完全不一樣。

我知道怎麼給它脈絡，知道怎麼描述我要的風格，知道它在哪些地方容易跑偏、要怎麼修正。

這種熟悉感是你同時用三個工具 (每個都淺嚐一點的時候)，不可能建立起來的。

Gemini，負責視覺生成和深度研究

Gemini 在我的工作流裡負責兩件完全不同性質的事，但這兩件事有一個共同點：都是 Claude 做不到、或是明顯不如 Gemini 的任務。

第一件是圖片生成。

我透過 Nano BananaPro，用 Gemini 產出所有需要封面圖的場景：

• 部落格的封面
• 電子報的封面
• 直播課程的宣傳圖

這個工作流我在另一篇文章 <怎麼用 Gemini Nano Banana 做出日系專業設計師等級的課程 Banner？> 有完整說明，你可以去參考看看。簡單來說，Gemini 加上正確的指令，可以產出非常接近專業設計師水準的圖片，這件事是我目前找不到更好的替代方式的。

第二件是閱讀和研究。

我平常有閱讀英文和日文書籍的習慣，這時候我會開著 Gemini 的「快捷」模型在旁邊，隨時翻譯或解釋我看不懂的段落，速度很快、準確度也夠高。另外，如果我需要深度研究一個主題，Gemini 的搜尋整合能力我感覺比 Claude 好，這個場景我也是固定用 Gemini。

如果要用一句話總結我的分工邏輯：

• Claude 是我的寫作夥伴
• Gemini 是我的視覺助理和研究員

兩個工具，兩個完全不重疊的使用場景。

打開哪個都不需要想。

你可能想問：那 ChatGPT 呢？

我把它退訂了。

認真盤點之後，我發現它能做的事情Claude 和 Gemini 都能做（而且在我的工作場景裡表現得更好）。繼續付一份訂閱費，維持一個「偶爾用用看」的習慣，對我來說沒有意義。

這個決定一開始有點猶豫，但我退訂之後完全沒後悔過。

用這個 AI 指令，做出你自己的 AI 工具場景分析

讀到這裡…

你可能已經開始在想自己的狀況了：「我現在用的工具到底有沒有明確的分工？」「我有沒有在付一些根本用不太到的訂閱費？」

下面這個 Prompt 可以幫你把這件事想清楚：