我为什么放弃了用了十多年的文献管理工具

清明假期在家带娃的休息间隙，我想做一件听起来很普通的事：让我的“科研虾”（Openclaw）帮忙检索和整理一批文献，进行初步分析，然后导入到文献管理软件。

今年初我开始折腾“小龙虾”以来，各种agent和skill的配合都已经比较顺畅了。科研虾也知道怎么去数据库检索、怎么读摘要，但我卡在了最后一步——我的老拍档，用了快十年的文献管理软件 NoteExpress，根本不让 AI 碰它。

没有开放的接口，没有可以调用的 API。虽然可以批量导入点文献信息进去，但没法做其他操作。AI 想读读不到，想写写不进去。有一种有劲使不上的感觉。

那一刻我意识到，不管有多麻烦，该换工具了。

说实话，我对 NoteExpress 是有很深感情的。从本科时代开始，它就像一个老朋友。那时候学校图书馆推荐，装上就觉得挺高级，终于可以自动生成规整的参考文献格式，想要调整的时候也很方便。

十多年下来，我用得最多的其实也就是“存文献、插引用”。这些基础需求，它一直完成得很好，甚至说得上趁手。

但面对海量文献整理时的重复劳动——检索、筛选、读摘要、分类做笔记——这些恰恰是 AI 最擅长的事情。当你开始习惯让 AI 去处理繁杂的底层信息时，一个无法被AI接入的封闭工具，就成了整个高效工作流里的“断头路”。

我只好去看别的选项，Zotero 很快进入了视线。选择的过程并不纠结，因为它有几个让我没法拒绝的特点：

它是一个开放的生态。Zotero 有完善的接口，AI agent 可以通过 API 直接操作：读取、导入、修改标签。更不要说它免费开源，丰富的插件生态能让你直接把 AI 的 API key 配置进去，让 AI 的能力内置在工具里。

当然，迁移十年的数据也是有顾虑的。中文文献的支持不如以前方便，原来的分组和笔记也未必能完美搬过来。但这几天、最多一周的“阵痛”，换来的是我的文献库从此向 AI 敞开大门，AI agent 可以自由穿梭其中协助我管理知识。

这是一次性的成本，长期的收益。

配置好 Zotero 之后，我终于完成了原本想做却一直没时间做的事。

我告诉“科研虾”几个关注的关键词。接下来，它自动去数据库检索、按条件筛选、阅读摘要分析，然后有条不紊地全部导入了 Zotero。它甚至根据影响因子给每篇文献打了星评，把核心内容的简短小结写进了笔记，标签也自动贴好。

在这个过程中，我大概只花了十分钟把需求想清楚并发出命令，然后就转头去陪孩子玩了。大概不到一小时，活儿顺利干完。

这种反差感是非常巨大的。如果按以前的工作方式：下班回家、安顿好孩子之后，要在每天临床工作缝隙里像挤海绵一样挤出一点时间，去手动检索、逐篇点开、读摘要、做判断再分类。几百篇文献看下来，少说也要几个月的时间，进度往往遥遥无期，许多想法因为没时间读文献而在疲惫中不了了之。

当工具从封闭走向开放，工作流程其实是被重新设计的。你不再是一个人熬夜一条一条地“手搓”干活，你成了一个指挥官，派 agent 去批量执行。这不是快了一点点，这是完全不同量级的降维打击。

这件事让我感触最深的，其实并不是 AI 有多神奇，而是在这波浪潮下，我们选择工具的标准变了。

以前选软件，我们优先看什么？功能全不全，界面是不是顺手。这些维度的确重要，但它们都是建立在“我直接操作”的前提下，工具是我的手的延伸，我自己用着舒服就行。

但现在不一样了。我现在选工具，首要的第一原则变成了：AI 能不能调用它？

这个标准的优先级，甚至超过了“顺手”。因为一个能被程序和 AI 直接调用的工具，哪怕前期学习曲线陡峭一点，它的能力上限也远高于一个虽然顺手但紧锁大门的封闭系统。

以前，工具是“我”的手。现在，工具是“AI”的手，而人需要变成那个“告诉 AI 该干什么的人”。这不是换了个软件，这是换了种工作方式。

我写这篇文章不是非要推荐大家都去用 Zotero，毕竟每个人的工作流不同，如果旧软件用着趁手也没必要为了折腾而折腾。

但我开始借此反问自己：现在手边还在用哪些“似乎够用，但其实已经被时代悄悄抛下”的工具？

这就像曾经的功能手机，打电话发短信都没问题，甚至信号更好、续航更长。但它无法使用微信、无法移动支付、无法刷短视频、无法导航，好像确实用不回去了。