最近我开始停下来反思一个问题：
为什么我明明用了那么多效率工具，工作反而变得更碎片、更忙乱，甚至更焦虑了？
不是没在用工具，恰恰相反，Notion、Raycast、Obsidian、各种AI助手几乎每天都在用。ChatGPT、Claude、Copilot、Perplexity、Midjourney、各种自动化脚本和插件……几乎每一个任务都“配了工具”。但产出却没见得提高多少，反而常常在调试、选择、比较和切换工具中消耗了大量时间。
想了想，这其实是“为了效率而效率”的典型表现。尤其是在AI工具大量涌现之后，这种陷阱变得更加隐蔽，也更加容易掉进去。
很多时候，我们是在用“工具使用”这件事，掩盖自己没想清楚“到底要解决什么问题”。比如我曾经给一个写作项目接了三个AI助手：一个用于起草，另一个用于改写句式，第三个用于生成摘要。但实际上这个项目最大的问题是内容结构混乱。结果是，越用AI，越绕远，最后还是回到手动重写结构。
AI工具很好，但它无法替代我们对目标的思考。它能给出答案，却不能决定问题是什么。
还有一次，我在做一个会议纪要自动生成流程。用的是录音+转写+摘要+任务分发，工具配置得很漂亮，GPT-4总结得也很像那么回事。但项目成员看到那份“AI总结”后，几乎没人采用。不是因为内容错，而是因为大家觉得“我没说这句话”，“我不是这个意思”，以及“我们不是这么决定的”。那一刻我意识到，AI并不能真正替代共识和理解，它只是把语言压缩成了看起来更高效的形式，却牺牲了人之间对细节和语境的把握。
这不是AI的错。错的是我在一开始没有搞清楚，这场会议的价值根本不是“生成摘要”，而是“统一理解”。真正重要的不是“听懂内容”，而是“听懂人”。
“工具错位”在AI时代变得更常见，因为AI能做的太多，反而更容易让我们把力气花在“做得漂亮”，而不是“做得对”。我们被各种Agent、插件、自动化流程吸引，却忽略了最基本的问题：我真的需要它吗？它帮我完成了任务，还是只是让我看起来像完成了任务？
回头看，有效的AI工具其实都有一个共同点：它们解决了我已经明确的问题，而不是我“希望AI能帮我解决”的模糊诉求。比如我需要润色一段英文邮件，Claude比我自己改快得多；我需要理解一段不熟悉的代码，用Copilot快速读出逻辑结构非常有帮助。这些场景，目标清晰、路径明确，AI只是一个加速器。
相反，目标模糊时，AI反而会让一切变得更复杂。它生成了更多选择、更多内容、更多路径，但并不带来更多判断力。它制造了“我们一直在进展”的假象，却没有带来真正的推进。
归根到底，效率工具本质上是“放大器”。你想清楚问题，它能帮你快；你没想清楚，它会让你更乱。
我们需要的可能不是更复杂的工具系统，而是更少但更清晰的决策。不是给每个项目配个Agent，而是把事情拆开、想明白，再决定是否需要AI来加速。工具永远是为目的服务的，而不是目的本身。
如果你也和我一样，感到“越高效越忙”，也许可以暂停一下，回头看看最近用过的工具和流程。哪些是真正让你轻松了的？哪些只是让你感觉自己在做事？删掉几个，回归最基本的方式，说不定会更有节奏感。
AI来了，我们确实可以比以前更快。但只有在目标明确、路径清晰的前提下，“快”才有意义。否则，我们只是被更先进的工具带着绕圈。