AI 额度之后：个人工作流的重新设计

今天早上下雨很大，我没有去遛狗，而是抱着狗坐在书桌前。狗安静地趴在我身上，窗外是雨，桌上是电脑、录音设备、手机和笔记本。

这个场景很日常，但我突然意识到一个变化：订阅 Codex Pro 之后，我以前那种“额度还剩多少、什么时候还能继续聊”的焦虑明显下降了。

可新的问题也出现了。以前像是工具在限制我，现在更像是球被丢回了我手里。

有这么强大的 AI 在面前，真正决定产出的，不再只是它能不能回答，而是我能不能更高质量地跟它互动：提出更清楚的问题，给出更完整的上下文，把任务拆得更合理，也把结果接住。

AI 越强，文件边界越重要

最近我一直在搭文章发布 workflow。它会处理录音、原始稿、文章优化、公众号 HTML、X Article、小红书文本、网站 Markdown、图片和发布状态。

这已经不是一个随手放文件的流程了。它本身就是一个项目。

所以我开始把它放进独立的 article-workspace：有 inbox，有 runs，有 manifests，有 shared-assets。每一次内容生产都应该有自己的输入、输出、运行记录和图片素材。

未来的 AI 也许可以自动把任务路由到正确位置，但现在更稳的方式，是先把边界搭清楚。一个项目对应一个工作区，AI 才不容易误改别的东西，人也更容易回看、复盘和续跑。

录音链路，是当前最真实的摩擦

最近最麻烦的地方，其实不是写文章，而是录音到原始稿这一步。

独立录音设备的音质不错，但 WAV 文件太大。半小时可能 200 多 MB。录完以后，要先从设备回传到手机，再压缩，再放进 NotebookLM 或其他工具里处理。有时候还要继续搬到 Codex。

链路越长，失败点越多。

我真正想要的是一个更短的路径：录完以后，不管是压缩、转码还是自动转写，都能尽快产出原始稿，并直接进入电脑上的文章工作流。后面的排版、优化、配图、发布，都在同一个 run 目录里继续。

这里有几个方案可以试：

• DJI Mic 接收器直连手机，让录音直接保存在手机里，减少回传步骤。
• 手机录音加蓝牙麦或外接麦，让文件天然从手机开始流转。
• 继续使用独立录音设备，但在本地增加自动转码和转写，把大 WAV 变成更可处理的小文件和原始稿。

每个方案都有取舍。手机录音更方便，但可能占用手机，录音时不能同时听歌。独立设备更自由，但传输和处理更重。

发布不是内容问题，而是出口问题

文章写完以后，还有一个更基础的问题：微信公众号 API 需要固定 IP 白名单。

如果我直接从电脑本地发，公网 IP 会变。运营商不会稳定分配一个固定 IP。IP 一变，微信侧白名单就不认，API 发布就会失败。

这件事提醒我：内容生产流水线不只包括写作和排版，也包括发布出口。

如果要稳定使用微信公众号 API，就需要一个稳定公网出口，比如固定 IP 服务器或发布代理。这样微信侧只需要信任这个出口，而不是每次跟着家庭宽带 IP 变化。

多入口时代，需要一个最小分工规则

现在我有 Hermes、Codex、Code，还有一些本地工具入口。入口一多，问题就变成：什么事情应该交给谁？

一个可能的方向，是让 Hermes 做总入口和 commander：负责收集需求、分配任务、汇总结果。Codex 负责更重的代码、文件和工作区执行。Code 处理某些更具体的开发任务。

但这里我仍然保持怀疑。关键不在于“能不能调用”，而在于上下文怎么传。

如果新开一个 Codex 任务，它应该带什么背景？怎么知道当前项目的边界？怎么把结果汇总回来？如果这些做不好，所谓多 agent 只会变成多层转发。

所以短期内，我更想先写一个最小规则：谁负责入口，谁负责执行，谁负责长上下文，谁负责最后汇总。

AI 工作流的下一步，是人先变清楚

这一天的记录，对我来说有点像一次冥想式输入。

我想每天把想法记录下来，既给 AI，也给自己。输入越丰富，系统越有机会给我更好的反馈；但前提是，我要把这些输入组织好。

AI 越强，人的工作并没有消失，只是从“亲手做每一步”，转向“设计输入、边界、流程和验证”。

额度不再是瓶颈之后，真正的瓶颈回到了我自己。

工具越强，人越要把上下文组织好。

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