使用一段时间 workbuddy 后的心得分享

最开始听到 wordbuddy 是我在使用 buddycode 编程的时候，在它的消息提示里面说了推出了 AI Agent 办公工具,于是体验了一下，当时就是简单操作了一下，让它整理桌面文件，然后它就写了一些 python 代码，然后提示授权执行，然后桌面文件就整理好了，当时并没有过多的研究和使用。

后来，在看到别人使用 codex 进行各种任务操作的时候，我就想到了它，于是这才开始认真仔细研究了一下它，不深入研究不知道，它使用起来效果还是非常不错的。

它到底跟普通 AI 聊天有什么区别

一句话总结：普通 AI 给你方案，WorkBuddy 帮你干完。

问 ChatGPT "怎么批量重命名文件"，它给你写一段 Python 脚本。你得自己复制、打开终端、跑一遍、调试报错。整个过程你还是个操作工。

WorkBuddy 不同。你告诉它"把桌面这些截图按项目分到对应文件夹"，它直接读你的桌面、识别文件名、建文件夹、移动文件。你只用验收结果。

这不是语言能力的问题，是权限和能力边界的问题。ChatGPT 只能停留在对话层，WorkBuddy 能接触到你的本地文件系统。这是质的区别。

三个模式：不是噱头，是真的有用

很多人一上来就瞎选模式。我自己踩过坑，所以直接说结论：

Craft（实干模式）：日常主力

明确知道要干什么，直接选这个。

需求清晰的时候别走 Plan，那是浪费一步。比如：

• "这个 Excel 加一列环比增长率"
• "写个登录页面，前端三要素验证"
• "把这篇文章翻译成英文"

这些事根本不需要规划，直接干更快。

Plan（规划模式）：两个场景才用

说实话，Plan 不是默认选项。我用它的场景就两个：

一、方案确实吃不准。 比如"美食网站的 UI 该怎么做？"，我自己没想清楚，让它先出几个方案对比一下，比我直接瞎指挥靠谱。

二、操作风险高。 批量删文件、重构核心模块这种事，先看方案再动手，心里有底。不是信不过 AI，是给自己留个对账的机会。

Ask（问答模式）：当搜索引擎用

不动文件，不动代码，纯聊。适合：

• 读别人代码，问这段逻辑什么意思
• 技术选型犹豫的时候先问一圈
• 报错信息看不懂，贴进去问

我一般 Ask 聊清楚了，觉得可以搞，就切 Craft 继续。

选模式的唯一原则：别纠结。选错了随时可以调整，不丢人。

空间和任务的关系，没你想的那么复杂

刚用的时候我也有这疑问：要不要先建个"项目空间"？每次新对话算不算新任务？

实际上：

任务就是你跟 AI 的一次对话。它存在，它记得上下文，你明天回来接着聊它还记得。左边列表里一直挂着。

空间就是个文件夹，把同一项目的任务归在一起。你建任务的时候顺手选一下就行，不用专门去"先建空间再建任务"。

临时干个事？直接建任务。长期项目？先建任务，选上空间。没了。

换句话说：任务 = 对话，空间 = 文件夹。 难的不是概念，是产品经理把命名搞得太隆重了。

左边那一堆菜单到底是干嘛的

打开 WorkBuddy，左边列了一串名字：助手、灵感、自动化、专家、技能、连接器……初次看到确实懵。

但其实每个都有明确的场景，不是什么花架子。

助手 —— 就是你现在跟 AI 对话的地方，主界面。底下能切模型：DeepSeek、混元、GLM 随意换。

灵感 —— 不知道怎么开头的时候用的。预置了一堆模板："生成周报""数据分析报告""PPT 制作"。点一下就能起手，不用干瞪眼。

自动化 —— 定时任务。说清楚需求和时间，到点了自己跑。这才是真正"不用管"的部分。设一个每天早上九点收集行业资讯，你真不用管了。

专家 —— 预制的垂直 AI 角色。比如"数据分析报告师""微信小程序开发者""PPT 设计专家"。需要哪个召哪个，专业的事给专业的人。你也可以自己捏一个专属专家，定义它的领域、风格和能力。

技能 —— 给我的"装备"。装了 PDF 技能我就能处理 PDF，装了 Excel 技能就能做数据分析。左右两边配合用。

连接器 —— 打通外部服务。连上 QQ 邮箱我能收发邮件，连上腾讯文档我能读写协作文件，连上 GitHub 我能操作仓库。这才是"办公工作台"该有的样子，不是一个孤岛。

队友 —— 复杂任务拉多个 AI 角色一起干。一个写代码，一个做测试，分工协作。

如何快速上手使用

官方文档写得规规矩矩，但实际用起来没那么多仪式感。我的日常是这样：

临时小事： 直接一句"帮我查下最近 AI 芯片的新闻"。三秒起手，不说废话。

项目迭代： 点进已有的任务，接着上次的上下文继续聊。不重新交代背景，AI 记得。

复杂决策： 先开 Plan 看方案，确认了再切 Craft 动手。中间出了问题直接在对话里追问，不另开任务。

批量操作： 一次性处理多个文件、多份数据，说清楚规则，它自己跑。

关键不在于用什么模式，在于把它当同事而不是工具。你会怎么跟一个靠谱的同事交代任务？说清楚目标、给素材、提要求——完事。AI 也一样。

说几句缺点

不用全吹。说几个我不满意的地方：

用久了对话很长，翻找麻烦。 虽然有搜索，但长对话的浏览体验确实不如新建一个干净。好在可以随时在任务里追问，不需要建新任务分散上下文。

不是所有任务都一次跑通。 特别是涉及复杂文件操作的时候，偶尔需要调整一下指令。但这也在预期内——你让一个实习生干活，也得交代两次。

隐私是底线，别全盘授权。 给桌面和文档就行，不需要开全盘。自己心里有数。

这东西到底适合谁

如果有一个人，每天打开电脑要做的事包括：处理数据、写文档、做表格、整理文件、查资料、写代码——那 WorkBuddy 能帮你省掉大量"执行层面的时间"。不是替代你，是让你把精力放在想"要什么"而不是"怎么干"上。

如果只是偶尔聊天、问几个问题——用 ChatGPT 就够了，不用折腾。

说到底，WorkBuddy 的价值不在对话，在动手。 会动手的 AI 和只会聊天的 AI，体验差了不止一个量级。

一个真实用户用了一个月的碎碎念，不客观，但真实。