每周我都会被问到：“哪个 AI 模型最好用？”“我该订阅哪个付费版？”

我的答案始终是：问错了问题。AI 工具的价值不在于 “谁更强”，而在于 “它在你的工作流里扮演什么角色”。我每天同时使用 Claude、ChatGPT 和 Gemini（三者都订阅了 20 美元 / 月的付费版），并非因为它们是 “最好的”，而是因为它们各自擅长解决不同的问题，共同构成了我的 AI 工作流闭环。

一、Claude：从想法到文件的 “构建者”

当我需要把一个模糊的想法变成可落地的文件、代码或内容时，Claude 是我的首选。它的核心定位是 **“原生构建工具”**—— 直接在文件系统中工作，让 AI 成为我创作和开发的延伸。

核心能力与实践场景

1. 内容创作与深度思考

   • 我用 Claude 撰写 LinkedIn 帖子、newsletter 和课程内容。它的长上下文窗口（200K+ tokens）让我可以把整个文档、参考资料甚至过往的写作历史一次性输入，让 AI 理解我的写作风格和上下文，生成连贯、一致的内容。
   • 它不是简单的 “补全工具”，而是 “思考伙伴”。我会先抛出一个核心论点，Claude 会帮我展开论证、补充案例，甚至重构整个叙事结构，让内容更有深度。

2. 文件原生的代码执行（Claude Code）

   • Claude Code 是我最依赖的功能之一。它直接与我的代码库（Repo）交互，把代码库作为 “事实来源”。我可以让它：
     • 重构整个模块，同时保持代码风格和依赖关系一致；
     • 自动生成测试用例，验证代码逻辑；
     • 直接在文件系统中编辑、重命名、移动文件，无需我手动操作。
   • 这彻底改变了我的开发方式：我不再是 “写代码的人”，而是 “定义目标和约束的架构师”。

3. 多智能体编排（Multi-agent orchestration）

   • 在 Claude Code 中，我可以启动多个子智能体并行工作：一个智能体编辑前端组件，另一个更新后端 API，第三个同步修改文档。它们之间可以直接通信，协调进度，而我只需要把控整体方向。
   • 这种能力让复杂的项目（如重构认证模块、搭建微服务骨架）变得高效且可控，大幅缩短了从想法到落地的时间。

一句话总结 Claude：这是我 “构建” 的地方 —— 从无到有，把想法变成可执行的文件和代码。

二、ChatGPT：挑战假设的 “第二大脑”

当我完成了初稿或有了初步想法后，ChatGPT 就成了我的 “批判者” 和 “拓展者”。它的核心定位是 **“验证与压力测试工具”**—— 帮我审视自己的工作，发现盲点，拓展思路。

核心能力与实践场景

1. 二次分析与结构化批判

   • 我会把用 Claude 写好的文章或代码丢给 ChatGPT，让它扮演 “严格的审稿人”。它会：
     • 指出逻辑漏洞、论据不足的地方；
     • 提供替代的论证框架或优化建议；
     • 从不同角度（如用户视角、商业视角）批判我的内容，让我看到自己忽略的维度。
   • 这种 “压力测试” 对我来说至关重要，它确保我的输出不仅是 “完成了”，更是 “经得起推敲的”。

2. 快速、广泛的研究与合成

   • ChatGPT 的 Web 浏览和检索增强功能，让它成为我快速研究的首选。我可以让它：
     • 实时检索最新的行业报告、新闻和学术论文；
     • 综合多个来源的信息，生成结构化的摘要和对比分析；
     • 快速验证我的假设，提供数据支持或反例。
   • 它就像一个 “24 小时在线的研究助理”，帮我在短时间内完成原本需要数天的文献调研。

3. 拓展与重构想法

   • 当我陷入思维定式时，ChatGPT 是最好的 “破局者”。我会问它：“如果这个项目失败了，最可能的原因是什么？”“还有哪些完全不同的实现方式？” 它总能提供意想不到的视角，帮我跳出舒适区，重构我的方案。

一句话总结 ChatGPT：这是我 “验证” 的地方 —— 挑战我的假设，拓展我的思路，确保我的工作足够扎实。

三、Gemini：把信息转化为洞察的 “可视化引擎”

当我需要把复杂的信息变得清晰、直观，或者需要深入研究多源资料时，Gemini 是我的首选。它的核心定位是 **“多模态研究与可视化工具”**—— 让信息 “看得见”，让知识 “可消化”。

核心能力与实践场景

1. 高精度的图像与信息图生成（Imagen 3）

   • Gemini 的 Imagen 3 模型在文本渲染和布局控制上远超其他工具。我用它生成：
     • 清晰的技术架构图、流程图，用于技术分享和文档；
     • 信息图，把复杂的数据和论点转化为易于理解的视觉形式；
     • 定制化的视觉素材，完全符合我的品牌和风格要求。
   • 它让我无需依赖设计师，就能快速产出高质量的视觉内容。

2. 深度、接地的搜索任务

   • Gemini 深度整合了 Google Search，让它的回答始终基于最新、最权威的信息。我用它处理：
     • 需要实时数据的任务，如市场分析、竞品调研；
     • 对事实准确性要求极高的场景，如撰写技术白皮书或政策解读。
   • 它的 “接地” 能力（Grounded）确保了输出的可信度，这在专业场景中至关重要。

3. 多源资料的消化与结构化（NotebookLM）

   • NotebookLM 是我最爱的 Gemini 功能之一。我可以把：
     • 长达数小时的 YouTube 讲座、播客；
     • 几十页的 PDF 研究论文、书籍章节；
     • 各种格式的文档、笔记一次性喂给它，它会自动生成结构化的摘要、关键洞察、行动项，甚至是问答式的学习笔记。
   • 它把 “信息过载” 变成了 “知识资产”，让我能够快速吸收和利用大量复杂资料。

一句话总结 Gemini：这是我 “可视化 + 研究” 的地方 —— 把复杂的信息变得清晰，把零散的资料变成可用的知识。

四、整合工作流：从构建到验证再到可视化的闭环

这三个工具并非孤立使用，而是串联成一个完整的工作流闭环。以我创作一篇技术长文为例：

1. 构建（Claude）：我先在 Claude 中搭建文章框架，撰写初稿，甚至直接生成配套的代码示例。Claude 帮我把想法变成连贯的文本和可执行的文件。
2. 验证（ChatGPT）：我把初稿丢给 ChatGPT，让它批判逻辑、补充数据、拓展视角。ChatGPT 帮我确保内容的严谨性和深度。
3. 可视化 + 研究（Gemini）：我用 Gemini 生成关键的架构图和信息图，用 NotebookLM 消化相关的研究资料，生成补充笔记。Gemini 帮我让内容更直观、更有说服力。

这个闭环不仅提升了我的产出效率，更重要的是，它让我的工作质量达到了单靠任何一个工具都无法实现的水平。

五、结语：工具的本质是 “工作流的延伸”

我们常常陷入一个误区：寻找一个 “全能的 AI 工具”，希望它能解决所有问题。但现实是，没有一个 AI 模型是 “最好的”，但每个模型都能成为你工作流中不可或缺的一环。

Claude 帮你构建，ChatGPT 帮你验证，Gemini 帮你可视化和研究。当你不再问 “哪个工具最好”，而是问 “这个工具在我的工作流里做什么” 时，你就真正掌握了 AI 的力量。

未来的 AI 生态，必然是专业化分工的生态。我们需要的不是一个 “超级模型”，而是一套能够无缝协作的工具链，让我们能够更高效、更有创造力地解决问题。