写在前面

你大概已经用过不少 AI 对话工具了——ChatGPT、文心一言、通义千问……它们都能聊天，都能回答问题。但聊完之后呢？你还是得自己动手：复制答案、整理格式、处理文件、写代码、做 PPT。

WorkBuddy 不一样的地方在于：它不只是跟你聊，它帮你干。

一句话说需求，它自己拆解任务、规划步骤、操作文件、交付结果。这篇文章就来聊聊，怎么把 WorkBuddy 用到位。

一、WorkBuddy 是什么

WorkBuddy 是腾讯推出的全场景 AI 智能体桌面工作台。简单说，它是一个能理解自然语言、自主规划执行、操作本地文件、交付可验收结果的 AI 办公搭子。

跟传统 AI 对话工具的核心区别：

一句话总结：传统 AI 是顾问，WorkBuddy 是执行者。

二、快速上手

界面三区

打开 WorkBuddy，你会看到三个核心区域：

• 侧边栏：任务列表，按文件夹分组，支持搜索和管理
• 对话区：核心交互区域，包含任务标题栏、消息列表和输入框
• 结果区：右侧面板，展示产物、全部文件、变更和预览

发起第一个任务

直接在对话区输入框用自然语言描述需求就行：

帮我把这份销售数据生成一个分析报告，包含图表

就这么简单，不需要学什么"提示词工程"。

补充上下文

想让结果更精准，可以补充上下文：

• @ 引用：用 @ 引用文件、文档等信息，让 WorkBuddy 直接读取
• 粘贴截图：Ctrl/Cmd + V 直接粘贴剪贴板中的图片
• 上传文件：点击上传按钮或拖拽文件到输入框
• 补充说明：在描述中明确目标、范围、约束和预期输出

建议优先说清楚四件事：

1. 目标是什么——要生成什么内容
2. 输入是什么——需要分析的数据、参考的文档
3. 输出格式——Word、Excel、PPT 还是其他
4. 约束条件——风格要求、字数限制等

三种工作模式

WorkBuddy 提供三种工作模式，按需切换：

• Craft（你说我做）：直接执行，适合明确的任务。你说一句，它干到底。
• Plan（先想后做）：先分析、设计方案、拆解步骤，你确认后再执行。适合复杂任务，避免跑偏。
• Ask（只聊不动手）：只回答问题、读文件、做分析，不修改任何东西。适合咨询、调研场景。

建议：不确定的时候用 Plan 模式，让 WorkBuddy 先出方案；日常简单任务直接 Craft。

三、核心对话能力

自然语言理解

WorkBuddy 的核心优势是理解自然语言。用人话描述需求就行：

整理 Downloads 文件夹里的图片，按日期分类

根据这份会议纪要生成一个 PPT

调研一下 2024 年 AI 行业趋势，写一份报告

它会自动拆解任务：理解需求 → 规划步骤 → 逐步执行 → 交付结果。

联网搜索

遇到需要最新信息的问题，WorkBuddy 可以联网搜索。它会自动判断什么时候需要搜索，不需要你手动切换模式。搜到的信息会经过分析和整合，不是简单地把搜索结果甩给你。

文件读写

WorkBuddy 可以读取你授权的电脑文件夹，进行批量处理：

• 读取 CSV/Excel 数据文件并生成分析报告
• 读取代码文件并理解项目结构
• 批量整理、重命名、转换文件格式
• 读取文档并提取关键信息生成表格

多模态内容生成

除了文字，WorkBuddy 还能生成多种类型的内容：

• 图片生成：文字描述生成图片，或对现有图片进行编辑变换
• 视频生成：文字或图片生成短视频
• 3D 模型生成：文字或图片生成 3D 模型
• 可视化图表：生成 SVG 图表、流程图、架构图等

这意味着你可以一句话生成营销海报、产品演示视频，甚至 3D 素材。

四、编程开发实战

这是技术读者最关心的部分。WorkBuddy 在代码开发场景下有几个核心能力：

代码生成

直接描述需求，让 WorkBuddy 写代码：

用 Python 写一个脚本，监控指定文件夹的新文件，自动按类型分类移动

它会生成完整代码，包括注释、错误处理和使用说明。不只是给你一个函数——是给你一个能跑的脚本。

代码审查与 Bug 修复

把代码贴进去或用 @ 引用代码文件：

帮我审查这段代码，看看有没有潜在的安全问题和性能优化空间

这个函数报了 NullPointerException，帮我排查

WorkBuddy 会逐行分析，指出问题并给出修复代码。

项目理解

面对陌生代码库，可以让 WorkBuddy 帮你快速了解架构：

分析这个项目的目录结构，解释整体架构和核心模块的职责

它会扫描项目文件，梳理出模块关系、技术栈和核心逻辑，比你自己翻文件快得多。

项目搭建

从零开始搭建项目：

帮我用 React + TypeScript 搭建一个待办事项应用，包含增删改查功能

WorkBuddy 会生成项目结构、组件代码、样式文件，一整套交付。

本地运行与调试

这是 WorkBuddy 区别于其他 AI 编程工具的关键——它能直接在你电脑上运行命令：

npm install
npm run dev

安装依赖、启动开发服务器、运行测试，它会执行这些命令，读取输出，发现问题就修复，循环迭代直到跑通。不需要你手动切到终端敲命令。

多步骤开发流程

一个完整的开发任务可能是这样的：

1. 需求分析：描述你想要什么
2. 方案设计：WorkBuddy 给出技术方案（Plan 模式）
3. 代码实现：生成项目结构和代码（Craft 模式）
4. 运行调试：自动安装依赖、启动服务、修复报错
5. 结果验收：右侧结果区查看产物和预览

整个过程，你只需要描述需求、确认方案、验收结果。

五、自动化与定时任务

这是 WorkBuddy 的一个进阶能力——你可以设置定时任务，让它按计划自动执行。

两种定时任务

• 一次性任务：在指定时间执行一次。比如"明天下午 3 点提醒我开会"
• 周期性任务：按规则重复执行。比如"每天早上 9 点整理昨天的邮件"

周期规则

周期性任务支持灵活的调度规则：

• 每天执行（DAILY）—— 日报、每日数据汇总
• 每周执行（WEEKLY）—— 周报、每周文件归档
• 每月执行（MONTHLY）—— 月度报告、账单整理
• 每小时执行（HOURLY）—— 高频监控、实时数据抓取

还可以设置有效期——从某天开始到某天结束，过期自动停止。

实用场景举例

设置方式很简单，直接用自然语言描述：

每天早上 9 点帮我整理昨天的待办事项，生成一份今日工作计划

WorkBuddy 会理解你的意图并创建对应的自动化任务。

六、技能与专家系统

Skills（技能系统）

WorkBuddy 有一个技能系统。技能是封装好的专业能力包，包含特定领域的工作流、命令和约定。加载技能后，WorkBuddy 在该领域的能力会大幅提升。

一些内置技能包括：

• 文档处理：读写 Office/WPS 文件（Word、Excel、PPT）
• 金融数据查询：股票、基金、ETF、指数等金融数据
• PPT 生成：创建专业演示文稿
• 多模态生成：文生图、文生视频、文生 3D 模型
• 地图合规：地图数据合规检查
• 腾讯文档：创建和编辑在线文档

你可以在对话中安装新技能，也可以创建自己的技能。创建技能的好处是：把重复的工作流程固化下来，下次一句话就能复用。

Expert（专家中心）

WorkBuddy 内置 100+ 领域专家。在左侧边栏的"专家"入口，可以按分类浏览，选择对应领域的专家进行对话。

专家在特定领域有更深的专业知识和工作流：

• 法律检索：法律法规搜索、案例分析
• 专利分析：专利和文献检索
• 金融研究：行业研究、公司分析
• 法律智能检索：北大法宝、法律法规数据库

遇到专业领域的问题，找对应专家比通用对话高效得多。

MCP 连接器

MCP（Model Context Protocol）是 WorkBuddy 连接外部服务的桥梁。通过 MCP 连接器，WorkBuddy 可以直接读取和操作外部平台的数据：

办公协作类：

• 企业微信、飞书、钉钉——读取消息、发送通知
• 腾讯文档、金山文档、Notion——创建和编辑在线文档
• 腾讯会议——管理会议

开发工具类：

• GitHub——管理仓库、PR、Issue
• CNB——代码构建部署

数据查询类：

• 天眼查、企查查——企业信息查询
• 恒生聚源——金融数据
• 通达信——股票行情

云存储类：

• 百度网盘、腾讯微云——文件管理
• 腾讯云 CloudBase——云服务管理

连接器列表非常丰富，覆盖了主流办公和开发工具。你可以在设置中管理连接器的启用状态——需要哪个开哪个，不用全开。

使用建议：先想清楚你的工作流涉及哪些工具，然后把对应的连接器打开。比如你是开发者，GitHub + 企业微信基本是刚需；如果你做金融研究，天眼查 + 恒生聚源更实用。

七、实战案例：从零搭建一个技术博客

说了这么多，来个完整案例感受一下。

需求

用 WorkBuddy 搭建一个基于 Astro 的技术博客，包含文章列表、标签分类和暗色主题。

步骤

第一步：创建任务，选择 Plan 模式

用 Astro 搭建一个技术博客，需要文章列表页、标签分类、暗色主题切换。
先给我一个技术方案。

第二步：WorkBuddy 规划方案

它会分析需求，给出技术方案：

• 项目结构设计
• 核心组件规划
• 路由设计
• 主题切换实现方案

你看完方案，觉得没问题，确认执行。

第三步：自动执行

切换到 Craft 模式后，WorkBuddy 开始干活：

• 创建项目目录结构
• 生成 Astro 组件代码
• 配置暗色主题切换
• 添加示例文章
• 安装依赖
• 启动开发服务器

如果中间遇到报错，它会自动排查并修复，不需要你介入。

第四步：结果验收

右侧结果区展示所有项目文件，你可以预览页面效果。不满意就继续追问调整：

文章列表改成卡片式布局，每张卡片显示标题、摘要和发布日期

WorkBuddy 会修改对应组件并刷新预览。

整个过程，你只需要：描述需求 → 确认方案 → 验收结果。代码是它写的，命令是它跑的，报错是它修的。

八、使用建议

最后总结几条实用建议：

1. 需求说清楚：目标、输入、输出格式、约束条件，越具体越好。模糊的需求只会得到模糊的结果。

2. 善用上下文：@ 引用文件、粘贴截图、上传数据，给 WorkBuddy 更多信息。它读到的比你描述的更准确。

3. 复杂任务用 Plan 模式：先看方案再执行，避免方向跑偏。简单任务直接 Craft，别过度规划。

4. 探索技能和专家：特定场景下，专业技能比通用对话高效得多。法律问题找法律专家，金融数据用金融技能。

5. 试试自动化：重复性的工作交给定时任务。每天整理邮件、每周生成周报，设好规则就不用管了。

6. 按需开连接器：别一股脑全开，用到哪个开哪个。连接器越少，上下文越干净，响应也越快。

7. 验收结果：WorkBuddy 交付的是可验收的成果，别忘了检查。它很能干，但不是不会出错。

写在最后

工具的价值不在于它有多少功能，而在于你用了多少。

WorkBuddy 的核心价值不是"更聪明的聊天"，而是"真正帮你干活"。它把 AI 从顾问变成了执行者——你说需求，它出结果。

打开 WorkBuddy，给它一句话，看它能帮你干什么。

本文由作者实际使用 WorkBuddy 后撰写，以上所有功能均基于实际体验。

阅读原文：点击这里​