用WorkBuddy，我让小龙虾变成了真正的虚拟员工

你有没有过这样一种感觉——每天坐在电脑前，打开邮箱、登录后台、复制粘贴、截图保存，手指机械地重复着同样的动作，脑子却早已飘到了窗外，心里不停地在想：这些事情如果能有个人替我干了该多好？

今年年初，老板说了一句话，让我整个人都兴奋起来：“未来每个人手下都会有很多个AI员工，你只需要发指令，它们就能帮你把活干完。”而就在今年三月份，一个叫做“小龙虾”（OpenClaw）的开源AI智能体框架突然爆火，它让AI真正长出了手脚，能够像真人一样操作你的电脑、点开网页、下载文件、发送邮件——那个藏在脑海里的“虚拟员工”，突然就有了落地的可能。

于是我真的动手了，用腾讯出品的WorkBuddy（也叫腾讯龙虾），亲手把两个最折磨人的工作环节丢给了AI。今天这篇推送，就想跟你聊聊这两个真实的故事、两个让我豁然开朗的技巧，以及两个差点让我崩溃的坑。

案例一：邮件管理，让AI替我处理重复工作

每个月最让我头疼的事情，就是和供应商对账：他们会把账单和发票通过邮件发过来，我得一封一封地搜索供应商名称、下载附件、打开表格核对数字，核对完再回复一句“确认”，等对方发来发票后再次下载……光是上周，核对账单花了7个小时，发起付款流程又花了9个小时，整个人被邮件淹没了。

我决定先把邮件这块交给小龙虾。首先在腾讯企业邮箱里做了一点准备工作：凡是带附件的邮件，自动归档到“星标邮件”文件夹里，这样AI只处理真正需要关注的内容。

然后我打开WorkBuddy，直接跟它对话：“帮我登录企业邮箱。”它一步一步引导我输入相关资料，居然真的成功了。接着我让它“下载所有供应商发来的对账单附件”，它照做了。那一刻我心里有点激动，但又隐隐不安——万一它把我的邮件删了怎么办？万一它自动回复了一些不该回复的内容怎么办？所以我给它立了一条铁律：不能自动删除任何邮件，也不能自动发送邮件，凡是涉及到这两类操作，必须先经过我授权。

接下来的调试过程其实挺磨人的。比如小龙虾一开始会把邮件正文里的图片也当作附件下载下来，我得告诉它“只认.xlsx或.pdf格式的文件”；再比如我希望它遇到一封邮件有多个附件时，自动新建一个文件夹来存放，否则所有附件都堆在一起会乱掉。就这样一点一点地微调，等所有细节都跑通之后，我让它把整套操作封装成一个Skill（技能）。然后我直接把所有供应商名称列给它，说“批量执行”，它就真的开始一封一封地检索、下载、归类——当看到任务列表里一条条绿色的“完成”状态跳出来的时候，那种“积木终于拼上了”的爽感，真的很难用语言形容。

当然我也交了一点学费。今天前前后后调试下来，消耗了200积分（WorkBuddy送了6000积分，暂时够用），而且第一次批量执行的时候，我发现它并没有下载完全部邮件——幸亏我提前让它输出了每一步的执行状态表，人工快速扫了一眼就发现了问题。这让我深刻意识到：数据源一定要干净。有的供应商邮件标题写的是简称，有的干脆不写公司名，AI当然搜不到。后来我一方面要求供应商统一邮件主题格式，另一方面在指令里加入了所有可能的别名和简称，容错率一下子就上去了。

案例二：键鼠操作，模拟真人的批量操作

如果说邮件管理还只是“读取和整理”这类轻量级操作，那么第二个案例就真的涉及到复杂的键鼠操作了。每个月发起付款OA的时候，我需要从公司业务后台一个一个搜索供应商名称，找到对应的分钟数，然后截图保存下来。几十个供应商，挨个搜索、截图、重命名、存到指定文件夹，每次都要花上大半天。

这次我要让小龙虾模拟真人操作：先登录后台，然后在搜索框里输入名称，点击搜索，等页面加载出数据后，截取指定区域，最后把图片存到我的文件夹里。我告诉它每一步“点什么、输入什么”，让它先小范围试一下——只循环执行5个供应商。

结果第一轮跑下来，5张截图里有3张都是不完整的，有的只截到了页面头部，有的把登录页也给截进去了。我没有急着骂它，而是开始不断地提问：“你为什么截到了登录页？”它自己分析了一通，最后说可以通过图片的尺寸大小来判断到底是登录页还是数据页，并且通过识别页面上的文本内容来确认当前是不是“搜索完成”的状态。就这样，我问一个问题，它给出一个解决方案，我再试，再问，再改——差不多来回折腾了十几轮，5个供应商终于全部合格了。

但真正的考验在后面。当我开始批量跑50个供应商的时候，问题又出现了：AI明明要执行“搜索→等待结果→截图→保存”这四个步骤，可它经常在第一步搜索之后就卡住了，直接跳到截图，结果截的图当然什么都没有。我死活找不到原因，后来灵机一动，让它每执行一步就给我截一张图——通过对比每一步的截图，我才发现原来是页面加载有延迟，而AI的键鼠操作太快了，系统还没来得及弹出搜索结果，它就已经按下了截图键。这就像你让一个小孩跑得太快，鞋带散了都不知道。于是我在每一步后面都加了一条“停顿2秒”的指令，再跑一次，一切正常了。

还有一个让我特别有成就感的小发现：截图总是显示不全，页面内容被裁掉了一部分。我反复检查指令，AI自己也查不出原因。后来我突然想到自己平时打开浏览器窗口的习惯——我从来不会把窗口最大化，而是保留一个窗口化的大小，但这个大小每次可能都不一样，导致截图区域忽大忽小。这就是所谓的“业务体感”：你天天在做的事情，你自己都意识不到那些默认的肌肉记忆。于是我加了一行“窗口最大化”，问题瞬间解决。那一刻我真的觉得，当你和AI一起调试了几个小时，最后因为一个你亲身经历的细节而搞定所有bug时，那种快乐比打游戏通关还要强烈。

两个让我事半功倍的技巧

第一个技巧：及时总结skill文档+文字描述备份。

一只虾辛辛苦苦调试好的Skill，要马上封装成一个可读的.md文件存下来——因为小龙虾的上下文是会被吃掉的，有时候WorkBuddy更新后，以前聊的部分内容可能就看不到了，以及还会出现因为在线人数过多，龙虾直接停摆好几个小时的极端情况。但只要你有存档，另一只虾装上同样的Skill就能立刻顶上，不会因为一只虾崩溃而让整个工作断片。

第二个技巧：让AI输出执行状态表。

永远不要相信AI会一次性完美地完成所有任务。每次让它批量执行的时候，都要要求它输出一个表格，列出每一步的完成进度、成功或失败的状态、以及失败的原因。这样你一眼就能看出哪里出了问题，而不是等到最后才发现90%的结果都是废的。这个习惯帮我节约了大量的试错成本。

写在最后

说实话，现在的小龙虾还远不够完美。4月2号那天，WorkBuddy全服崩溃了一整个下午，恢复之后还时不时报错；复杂的键鼠操作偶尔还是会因为页面元素识别失败而卡住；目前市面上大多数人用小龙虾做的事情，其实还停留在“信息抓取和整理”这个层面——说白了就是让对话式大模型多走了一步，能够每天播报和存档而已。

但对我来说，它已经实实在在地帮我砍掉了对账和付款流程里一半以上的耗时。那些重复的、规则明确的、不需要人类创造力的工作，我终于可以放心地交出去了。剩下的时间，我可以安安静静地去做业务洞察、去想产品方案——那些只有人才能做的事情。

我有时候会想，也许未来的某一天，我手下会同时跑着十几只小龙虾，有的帮我回邮件，有的帮我做报表，有的帮我对接供应商，而我只需要在每个早晨跟它们开个短短的“晨会”，然后就去喝一杯咖啡。这个场景听起来还有点遥远，但当我看着屏幕上那个刚刚批量下载完50份附件的绿色状态条时，我知道——它已经开始了。

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