这篇文章只解决一个问题：干什么工作，用什么工具。

一、先说筛选标准

我没有按“热不热门”来选工具。因为很多工具看起来很热闹，但真正放到工作里，并不能稳定解决问题。

我主要看4个标准。

1. 能不能接管具体工作。

   不是“帮我想想”，而是能不能真的处理资料、生成表格、做PPT、整理台账、写文章、跑流程。

2. 能不能产出看得见的结果。

   比如文档、表格、PPT、图片、视频、知识库、流程图、销售话术、复盘报告。

3. 能不能接入真实办公流程。

   如果一个工具只能在自己的小窗口里聊天，但不能和Word、Excel、PPT、飞书、微信、浏览器、知识库配合，它的办公价值就会打折。

4. 能不能沉淀成模板、流程或Skill。

   真正好用的AI办公工具，不应该每次都从零开始问。它应该能变成一套可复用的方法。

二、先看总表：干什么工作，用什么工具

工作任务	推荐工具	适合解决的问题
综合AI办公助理	Codex、WorkBuddy、Kimi版Codex	复杂任务执行、资料处理、分析报告
写作与内容生产	写作Skill、公众号排版Skill、gzh-design Skill	选题、写稿、排版、风格统一
PPT生成与美化	PPT Skill、WorkBuddy + Ardot	资料转PPT、页面美化、可编辑交付
Office交付	Codex + Office、PDF工具	PDF、Word、Excel、PPT资料整理
Excel表格处理	AI Excel Copilot、Excel AI插件	公式、清洗、分类、分析
个人知识库	Obsidian、KikoAI、IMA	资料沉淀、检索、总结
团队知识库	飞书、飞书 + Obsidian	团队资料协作、知识复用
Skill能力封装	Codex Skills、Agent Skill、本地知识库Skill	把方法封装成AI可复用能力
浏览器自动化/RPA	Codex回放能力、WorkBuddy浏览器控制	后台录入、批量查询、数据下载
微信和移动端指挥AI	微信 + Codex、ClawBot	移动端发指令、记录台账、触发任务
内容配图	image2、GPT-Image-2	封面图、知识卡片、文章配图
视频生产	HyperFrames、剪映 + FFmpeg	文章转视频、自动剪辑、批量处理
电商运营	DALY工具箱、Codex电商工作流	商品上架、卖点提炼、广告素材

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三、综合AI办公助理：先选能接管复杂任务的工具

\1. Codex

如果只能优先试一个综合型AI办公助理，我会先看Codex。

它的价值不只是聊天，而是能把资料处理、文档生成、表格分析、PPT制作、网页操作、自动化流程串起来。

适合人群：经常处理复杂资料、需要交付文档和方案的人。

\2. WorkBuddy

WorkBuddy更像一个面向职场人的AI工作台。它适合放在具体岗位场景里，比如财务、销售、运营、培训、知识管理。

适合人群：希望AI进入日常办公流程，而不是只拿AI写几段文字的人。

\3. Kimi版Codex

Kimi版Codex更适合偏分析类任务，比如读资料、看数据、做结构化分析、生成报告。

适合人群：经常需要读长资料、做分析判断的人。

四、写作与内容生产：不要只找写作工具，要找内容工作流

\4. 写作Skill

写作Skill的价值，不是让AI随便写一篇文章，而是把你的写作方法封装起来。选题判断、标题生成、文章结构、案例展开、结尾转化，都可以变成固定能力。

\5. 公众号排版Skill

写完文章之后，排版也是一个高频耗时环节。公众号排版Skill适合把Markdown文章转换成适合公众号发布的样式。

\6. gzh-design Skill

gzh-design Skill更像是公众号排版组件库。它的价值在于可以把排版组件、主题模板、视觉风格沉淀下来，让AI直接调用。

五、PPT生成与美化：别再从空白页开始

\7. PPT Skill

PPT Skill适合解决一个很具体的问题：**把资料变成可编辑PPT。**这比单纯生成一张漂亮图片更实用。

\8. WorkBuddy + Ardot

这组工具更适合PPT设计和视觉表达。如果你已经有内容结构，但卡在页面设计、排版、美化上，可以考虑这类工具组合。

六、Word、PDF、Office交付：真正高频的办公刚需

\9. Codex + Office

很多人低估了AI处理Office文件的价值。真正的办公提效，不是让AI写几句话，而是让AI把资料变成可交付文件。

\10. PDF工具

PDF是很多办公流程的起点。行业报告、招股书、合同、产品资料、课程资料，大多都是PDF格式。

七、Excel表格处理：表格AI最容易立刻见效

\11. AI Excel Copilot

Excel类AI工具最大的价值，是降低表格处理门槛。不会公式、不会函数、不会透视表，也能用自然语言处理数据。

\12. Excel AI插件

Excel AI插件适合已经在Excel里工作的人。不用切换到别的工具，直接在表格里完成分析和处理。

八、个人知识库：让资料不只是收藏

\13. Obsidian

Obsidian适合搭建长期个人知识库。它不是最简单的工具，但很适合沉淀结构化资料。

\14. KikoAI

KikoAI更像是Obsidian用户的桌面AI助手。它适合帮助你在本地知识库里搜索、总结、关联资料。

\15. IMA

IMA适合做资料收集和知识整理。如果你每天要看大量文章、报告、网页内容，它可以作为资料入口。

九、团队知识库：让资料能被团队复用

\16. 飞书

飞书适合团队协作场景。它的优势不是单点AI能力，而是文档、表格、知识库、流程都在一个协作空间里。

\17. 飞书 + Obsidian

飞书适合协作，Obsidian适合沉淀。这组工具的价值，是把团队协作资料和个人深度知识管理打通。

十、Skill工具：把方法封装成AI能力

\18. Codex Skills

Skills真正重要的地方，不是“插件很多”，而是它能把一套工作方法封装起来，让AI下次继续复用。

\19. Agent Skill

Agent Skill适合把一个复杂任务拆成多个步骤，让AI按流程执行。

\20. 本地知识库Skill

本地知识库Skill适合把电脑里的资料变成AI能调用的知识源。

十一、浏览器自动化和RPA：让AI接管重复操作

\21. Codex回放能力

Codex回放能力适合处理重复网页操作。比如你在后台点了一遍流程，之后让AI按这个流程重复执行。

\22. WorkBuddy浏览器控制

WorkBuddy浏览器控制适合让AI直接操作网页。它的价值在于把AI从聊天窗口带进真实网页任务里。

十二、微信和移动端指挥AI：让AI不只在电脑里

\23. 微信 + Codex

用微信指挥Codex，本质上是把AI变成一个随时可调用的办公助理。

\24. ClawBot

ClawBot适合把微信消息和工作流连接起来，比如通过微信记录台账、触发任务、同步信息。

十三、内容配图：让文章更像一个完整产品

\25. image2

image2适合给文章生成配图。尤其是知识类文章，不一定需要复杂插画，但需要结构清晰的图。

\26. GPT-Image-2

GPT-Image-2适合更高质量的AI出图场景。如果你希望图片更有设计感、更贴合文章主题，可以考虑这类工具。

十四、视频生产：把文章变成短视频

\27. HyperFrames

HyperFrames适合把内容变成视频表达。如果你已经有文章、脚本、素材，它可以帮助生成视频结构。

\28. 剪映 + FFmpeg

剪映和FFmpeg适合视频生产后半段。一个负责剪辑和成片，一个适合自动化处理素材。

十五、电商运营：从商品资料到上架准备

\29. DALY工具箱

DALY工具箱适合电商人使用。它不是泛办公工具，而是围绕电商运营中的具体问题设计。

\30. Codex电商工作流

Codex也可以用于电商上架前的完整准备。比如把一个新品资料丢给AI，让它拆解竞品、卖点、标题、详情页、客服话术和广告素材。

十六、如果你不知道先用哪个，我给你一个选择顺序

如果你是普通职场人，先试这组：

Codex + Office + PPT Skill + Excel AI插件。

它能覆盖资料整理、文档生成、PPT、表格处理。

如果你是内容创作者，先试这组：

Obsidian + 写作Skill + 公众号排版Skill + image2。

它能覆盖选题、写稿、排版、配图。

如果你是销售或运营，先试这组：

WorkBuddy + 企业知识库 + 销售教练Skill + Codex回放。

它能覆盖客户资料、话术训练、跟进复盘和重复操作。

如果你是管理者或团队负责人，先试这组：

飞书 + WorkBuddy + Codex + 企业知识库。

它能覆盖团队协作、资料沉淀、流程自动化和管理复盘。

结尾：真正好用的AI工具，不是多装一个软件

这轮筛下来，我最大的感受是：

AI工具不是越多越好。

真正有价值的工具，只有一种：

它能帮你少做一段重复工作。

如果一个工具只能让你体验几分钟新鲜感，但不能进入你的日常流程，它很快就会被忘掉。

反过来，如果一个工具能稳定接管一段工作，比如整理资料、生成PPT、处理表格、跟进客户、沉淀知识、自动操作网页，它就值得长期使用。

如果你还不确定哪个办公场景最值得先用AI改造，可以先做一次AI办公场景盘点。

先找出一个高频、重复、容易验收的小场景，再决定用什么工具。工具只是入口，真正要改的是工作流程。

如何学习AI大模型（资料文末获取）

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈 • 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发 技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图

2.100套AI大模型商业化落地方案

3.100集大模型视频教程

4.200本大模型PDF书籍

5.LLM面试题合集

6.AI产品经理资源合集

领取方式我会放在下面，希望领取了的朋友不要忘了（下方名片，放心添加）