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我构建了一个个人课程视频管理器，用来管理课程中 41 个课时的 105 段视频。它并不花哨，只是一款完全适应我工作方式的软件。
它的工作方式如下：我录制一段视频，应用获取转录文本和录制时使用的本地文件。我选择一个 LLM（通常是 Haiku 4.5），选择输出格式（操作步骤、技能学习文本等），然后开始生成。
LLM 会生成配套文本，我审核后可以直接作为 README 保存到仓库，或者复制到剪贴板。随后可以立刻把转录内容改写成文章，或编辑视频说明。
整个工作流都集中在一个地方。这篇文章的源视频，就是在我此刻描述的这款软件中录制的。
我完全没有兴趣把它做成商业应用。之所以展示它，是因为它揭示了 AI 驱动个人软件的一个关键点。
让 AI 处理重复劳动
在我的工作流中，AI 接触的全部都是纯粹的重复劳动：转录、文本生成、把内容从一种格式改成另一种格式。
我没有把任何思考交给 LLM。它的所有输出我都会认真审核，至少用户会看到的内容一定如此。
一旦开始把思考交给 LLM，你就麻烦了。
但如果构建一个系统，把 AI 集成到自己已有的工作流中，它就会变得非常强大。
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真正了解你工作流的个人软件
通用 AI 工具的演示往往令人印象深刻，但日常使用时却表现平平，因为它们不了解你是谁、你在做什么，也不了解你的工作方式。
我的课程管理器专门针对我进行了优化。它了解我的文件结构和内容格式，也能接入我已有的仓库。
这才是我押注的未来：不是所有人都以同样方式使用的通用工具，而是与个人需求和具体项目深度集成的定制应用。
AI 帮助我加快速度，但不会取代我的判断。它替我分担工作，却不会接管我的思考。
构建让 AI 处理重复事务的系统，把思考留给自己。