如果你用过Raycast，大概率只把它当「Mac上更好用的Spotlight」：启动应用、算个单位换算、剪贴板历史。但海外效率圈现在聊Raycast，聊的已经不是启动器了——它其实是一个藏在菜单栏里的AI 工作台：全局热键随时唤出AI、选中文字原地改写、聊天里@GitHub直接查PR、甚至能接Ollama跑本地模型。国内讲Raycast的教程大多停在「替换Spotlight」这一层，这8个AI开关，就是本次的信息差。好消息是：大部分功能低配也能玩，部分还免费。
Raycast的AI能力不是一个大按钮，而是拆成了好几层，各有入口：
flowchart LR
A[全局热键 Alt+Space] --> B{三种入口}
B --> C[Quick AI 悬浮窗<br/>任何App上直接问]
B --> D[AI Commands<br/>选中文字原地改写]
B --> E[AI Chat 完整对话]
C --> F[上下文注入<br/>选中文字/剪贴板/截图/文件]
D --> F
E --> F
F --> G[模型路由<br/>云端旗舰 / 本地Ollama / 自定义API]
G --> H[@工具调用<br/>GitHub/Linear/MCP服务器]
H --> I[结果回填原App<br/>或复制/保存为预设]
看懂这张图，后面的技巧就全是往里填料。
操作：设置 → Advanced → 给 Quick AI 分配一个全局热键（默认可自定，主启动器默认是 ⌥Space）。之后在任何应用里，按热键直接弹出一个悬浮小窗，不用切走当前工作。
进阶玩法：Quick AI 不只是聊天框——你可以给它配「AI Commands」，比如配一个「翻译成中文」命令，以后选中任何英文网页文字，热键一按一选，秒出译文；悬浮窗里还能随时切换模型、附加截图。
适用场景：读英文文档、看报错弹窗、审别人的代码 PR，全程不离开当前窗口。这是和「开个浏览器问ChatGPT」体验差距最大的一招。
操作：设置 → AI → Commands，里面预置了一堆内联命令（润色、改语法、翻译、总结等）。关键在「新建自定义命令」：
{selection}（选中的文字）、{clipboard}（剪贴板内容）；预期效果：比如你给邮件客户端里写了一半的英文邮件，选中后按一个键，润色版直接替换原文。整个过程不到3秒，不打开任何新窗口。
适用场景：写邮件、写commit message、改PR描述。国内用户熟悉的「微信输入法AI」只覆盖聊天场景，这个是全系统级覆盖。
操作：AI Chat 里调好一个对话——设定系统提示词（比如「你是PostgreSQL性能调优专家，回答先给SQL再给解释」）+ 指定模型 + 挂上工具，然后保存为 Preset，并可以分配独立热键。
预期效果：相当于把ChatGPT的GPTs搬进了系统层：一键唤出「SQL急救」「周报生成器」「技术翻译官」，每人设独立记忆独立模型。配合技巧1的悬浮窗，人设调用比网页版快一个数量级。
这是被严重低估的一个：Raycast AI Chat 支持 @ 提及（AI Extensions）。输入 @GitHub，AI 就能把 GitHub 的命令当作工具调用——你直接问「我最近开的PR有哪些还没review」，它自己调API查了回给你，不用你给token抄链接。同系列还有 Linear、Jira、Vercel 等。
为什么重要：这就是轻量级 Agent——你用自然语言下指令，它去调真接口。对中国用户来说，这等于不用科学上网开网页、不用配API，在启动器里就完成了一次「查工单/查构建状态」的自动化。
操作：2025年Raycast正式支持 MCP（Model Context Protocol）服务器：在AI聊天里通过 @ 工具入口添加MCP服务器（支持本地命令和远程URL两种方式，社区已有大量现成服务器可直接装）。
预期效果：MCP是什么概念——你的文件系统、数据库、Slack、内部Wiki，只要有个MCP服务器，全都能变成AI Chat里的「可调用工具」。Raycast等于把自己变成了一个系统级MCP客户端，而且配置门槛比命令行方案低得多。
适用场景：想玩Agent但被Claude Desktop配置劝退的人，从Raycast入手是平缓得多的曲线。
Raycast后来的版本开放了 Custom Providers（自定义AI提供商）：设置 → AI → Providers 里可以接入 OpenAI 兼容的自定义端点。
两个实用方向： - 接 OpenRouter：一个Key通吃几百个模型，按量付费，重度用户往往比订阅制便宜； - 接本地 Ollama / LM Studio：本地跑开源模型，零成本、隐私数据不出机器。
预期效果：Raycast高级AI模型本来要走订阅（Raycast Pro 约$8/月，高级模型2025年中起改为按用量计费，具体价格以官网为准）。接上自己的Key或本地模型后，启动器本身的功能照用，AI部分成本自己说了算。这一招「BYOK（自带Key）」是海外重度用户的标准玩法，国内教程几乎没人讲。
AI Chat 支持附加文件和图片：报错截图拖进去问「哪一行的问题」、日志文件拖进去让它找异常、UI设计稿拖进去要改进建议。配合Quick AI，全屏任何界面「热键+截图+一句话」就是一个最小的视觉问答循环。
适用场景：读别人的项目截图、复现诡异报错、给非技术同事解释界面问题。
Raycast所有AI入口（Chat/Commands/Preset）都支持单独指定模型。海外社区的最优解是「分层用模」：
| 活儿 | 推荐模型层 | 理由 |
|---|---|---|
| 翻译、润色、总结 | 便宜小模型（Haiku级/本地模型） | 快、省额度 |
| 写代码、改逻辑 | 旗舰模型 | 质量优先 |
| 查PR、查工单 | 任意 + @工具 | 智能在工具不在模型 |
把技巧2的每个自定义命令各自绑定不同模型，等于搭了一套「按任务自动路由」的AI流水线——这正是很多人花钱订阅后抱怨「不够用」的解药：不是额度不够，是全拿旗舰模型干复制粘贴的活。
Raycast 2025 年推出了 Windows 测试版（测试期免费），AI能力在逐步跟进。被Windows复制粘贴流折磨的朋友可以去官网排候补。
Raycast的护城河不是模型（模型哪家都一样），是它离你的屏幕最近。
| 大多数人知道的 | 高手在用的 |
|---|---|
| Raycast = 启动器 | Raycast = 系统级AI工作台 |
| AI要开网页问 | 选中文字一键原地改写 |
| 接入自家工具要写代码 | @GitHub/MCP零代码接入 |
| AI只能付订阅 | BYOK/OpenRouter/本地Ollama随便接 |
| 一个模型用到底 | 每条命令绑定不同模型分层调度 |
说明：本文基于Raycast已公开发布的功能撰写；涉及具体价格与Windows版进度，请以官网实时信息为准。
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