我之前也只跟AI聊聊天觉得网页版就够了。对话式AI有一个非常大的好处就是方便打开浏览器就能聊而且它还能给你生成Word、生成Excel看起来什么都能做。但一旦接手了一个项目需要重复用的时候难处就上来了。每次都是从上传内容相同的文件开始缓慢让它解析PDF解析完了还得再跟它说一遍这次要做什么、格式有什么要求。越是复用越是能感觉到这简直是在上刑。太多重复的环节太多的耐心要给它。有一次在我又一次要求它说话不要带英文引号时我开悟了。我跟对话式AI的互动大部分时间我在扮演一个复读机花大量的时间反复教他我早就烂熟于心但只要每次重开对话它就会遗忘的事情。我相信如果西西弗斯推石头的过程有过一些思考应该也会期待石头长出自动前进或者后退的功能。那次之后我开始想有没有别的办法然后我得到一个推荐尝试用本地化AI。在深度尝试之后我认为本地化AI和对话式AI完全是两种AI。从办公等做一切正经事的角度来说本地化AI才是我们的好搭子。而对话式AI目前没有替换它的潜能。下面来看一个需要读多个PDF文件内容的场景。用对话式AI做这件事流程是这样的第一次用。文件数量不多直接传上去。有的时候可以一次性选多个文件传有的时候不行。而且这些PDF还可能分散在不同文件夹里你得一个一个打开文件夹找找完A文件夹切到B文件夹再找来回切换着找。上传完之后它会有一段解析过程PDF转文本需要时间。等解析完了开始提问帮我通读这些PDF的内容整理出关键信息。输出了很顺畅。第二次用。新文件增加了一些。还是得重新找文件、上传、等解析。文件还是分散在各个文件夹里又得来回复制粘贴找。但这时候文件数量可能超过一次能传的上限了你得纠结这次传谁、不传谁。分开传也行但传完第一批等你传第二批的时候它可能就失忆了忘记你第一批传过什么。第三次用。文件又多了这个纠结就更明显了。每次上传的是哪几个上次传了哪些没传哪些你得自己记着不然重复上传浪费时间。而且每次传完都得重新等解析重新跟它说同样的要求。本地化AI做这件事流程是这样的第一次用。以Trae为例子打开Trae把那些分散在不同文件夹里的PDF都添加到同一个工作区里。不管它们原来在哪加进来之后就在一个地方了。选完之后保存下次直接用Trae打开这个工作区就行所有文件都在不用再来回切换文件夹找。然后跟它说帮我把这些PDF转成txt或者md格式。你可能会担心我不会写代码怎么转不用担心Trae会帮你办它帮你写代码然后帮你跑。转完之后跟它说把刚才那段转文件的代码存成一个技能便于增添新PDF时候复用。你可能担心转换后的md和txt的文件占内存放心它们都非常小转完也没你一个PDF占内存。而且AI读起来md和txt比PDF快多了。第一次稍微麻烦点但只麻烦这一次。第二次用。打开Trae还是那个工作区。新文件增加了一些直接调之前存的那个转文件技能新的也转了存进去老的不用动。然后直接提问帮我通读这些文件整理出关键信息。不用上传不用等解析不用重新说格式要求。直接就干。第三次用。文件又多了。还是调技能转新文件然后直接提问。如果前两次有什么满意的输出你可以存成本地文件让它读它就能接着之前的思路往下走。两种流程的核心差异你看对比一下就很清楚了。对话式AI的问题在于它干不了层层升级的活而且它每次都得从零开始让你每次都在做同样的事跟西西弗斯推石头一样枯燥不说越用越感觉AI难用。因为它会创造出让你挑选上传哪些PDF的新问题。本地化AI反过来。第一次稍微麻烦点但之后就轻快了。特别是如果你把代码等重复的过程存成技能开始复用重复的流程越多你越轻松。这时候你就可以接着重复流程省去的时间增加新的流程。最后说一句所以本地化AI才是我们工作的好搭子。如果你还在犹豫要不要试找一个自己常用的场景试试。比如让AI帮你整理一个文件夹里的文档或者批量重命名图片。用对话式AI做一遍再用Trae做一遍答案自己就出来了。