看完前面的记录，不是为了记住一批很快会变化的工具，而是为了形成一套以后还能继续使用的判断方法。
第一步：先问它到底是干什么的
看到一个新名词，不要马上报名、安装或付费。先问：
- 它是帮我写代码、处理工作，还是做视觉内容？
- 它改变的是模型、Agent 应用、Skill／MCP，还是做事方法？
- 它解决了我哪个真实任务？
如果这三个问题答不出来，这个新工具暂时不值得占用你的时间。
第二步：让 AI 先说人话
你可以直接复制这段：
我刚开始接触 AI。请不要堆专业词，先用大白话解释这个概念。再告诉我：它是用来写代码、处理工作，还是做视觉内容？我在什么情况下才需要它？最后给我一个最简单的试用步骤。不确定的地方请直接说不确定，并告诉我去哪里核实。
第三步：继续追问差异，而不是只问定义
理解“是什么”以后，再问：
- 它和我现在已经在用的东西有什么不同？
- 哪些任务它做得更好，哪些任务不适合？
- 免费版、订阅版和 API 分别怎么收费？
- 它需要读取哪些数据、获得什么权限？
- 我能用什么最小任务在 30 分钟内验证？
涉及当前模型、Agent、价格、Skill 和方法时，可以进入AI 选型与实践库查看已核验资料和官方入口。
第四步：拿自己的材料试一次
不要只看演示。拿一份你真正熟悉的材料，设置一个小而明确的成品，再写出 3—5 条验收标准。只有你知道正确答案，才有能力判断 AI 到底有没有帮上忙。
第五步：试完再决定要不要付费
检查官方价格、数据权限、导出能力、失败恢复和取消订阅方法。一次表现好不等于长期稳定；一次失败也不一定代表模型不行，可能是 Agent、材料、Skill 或做事方法没有配好。
第六步：把好用的方法留下来
每完成一个真实任务，记录四件事：
- 哪个组合有效；
- 哪一步最容易失败；
- 怎样检查；
- 下次如何更快完成。
重复几次以后，把稳定方法沉淀成模板、Skill、SOP 或工作流。你学到的就不再是一个工具，而是一项可以持续升级的能力。
AI 以后还会继续变化。
你不需要永远追新工具。学会解释、追问、试用、检查和复盘，就能自己继续往前走。