大家好，我是喵喵侠，腾讯云开发者社区星盟武汉合伙人，也是这场活动的出品人兼主持人。

9 月 19 日，WorkBuddy 开发者沙龙武汉站，在武汉模态空间落下了帷幕。

先说说现场的情况，人是真的多。签到台排了很久的队，场内座位全部坐满，后来的朋友干脆站到后排，一站就是一下午，中间几乎没有人提前走。

这一场我们一共请了四位讲师，他们讲的方向差别挺大。有人讲怎么把 AI 落进企业真实的业务流程，有人讲怎么把每天读到的东西变成能复用的资产，有人讲怎么一个人撑起一整条视频产线，还有人讲怎么用工程思维管住 AI 写出来的代码。方向不一样，但落到最后都是同一件事，怎么把手上的一个想法，变成能用的成品。

四位讲师分享完，还有四位观众上台的开放麦，讲他们业余时间用 WorkBuddy 做出来的东西。

那接下来就按顺序，从第一位讲师开始讲起。

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## 一｜王军尉：一个底座，两条路径

![王军尉老师分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/4d7deb44ad41e84788610669481d5780.jpg)

第一位是王军尉老师，腾讯 FDE 专家，他带来的主题是《流程之上，原生之先，WorkBuddy 从需求到实践》。

王老师一开场就给了一个有点反直觉的数字，AI 时代代码产出能涨到 17.3 倍，但软件交付只涨了 30%。所以他给出的结论是，瓶颈早就从写代码挪到了别的地方，在人、在流程、在组织和生产关系上。

接着他讲了一个底座和两条路径。底座就是面向开发者场景的通用 AI 开发基础设施，也就是 WorkBuddy 和 CodeBuddy 这一层，往上有两条走法。

第一条是流程优化，也是他认为当下最务实的一条。做法是不动整体业务架构，只把某个环节或者整条链路做到极致。他举的例子是自己业余写的 TokSlash，专攻长文档 Markdown 的精准局部编辑，让 AI 改长文的时候不再把整篇重写一遍。实测平均能省下 46% 的编辑 Token，最好的场景超过 84%。用他的话说，这属于效率乘数，AI 接走重复的部分，人继续做原来的判断。

第二条是原生创新，偏向长期探索。他分享的 Mira 方向正好反过来，平时都是人问 AI，Mira 是 AI 反过来看人，识别你的决策模式和行为规律，提醒你把时间花在了哪里。数据全部留在本地，不出设备。

框架讲完，他又给了几组很实在的落地数据。某大型企业的财务智能对账助手，单法人对账从 2 小时压到了 30 分钟。票据识别场景里，一批大约 40 张混合材料，原来手工要 55 分钟，现在端到端只要 4 分钟左右。按每月 1500 张来算，单人每个月能省下大概 32 小时，差不多是 4 个工作日。共创工作坊的满意度打了 9.86 分。

QA 环节我们还请到了**普照老师**，他是腾讯云 FDE 工程师，也是武汉大学校友，多年一线研发经验。两位老师一起接观众的提问，从场景怎么选聊到企业里怎么落地，气氛一直没冷下来。问题一个接一个地抛过来，两位老师常常刚回答完坐下，台下又有人举手，来回好几个回合。

![王军尉老师和普照老师一起回答观众提问](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/1982585ff653a949e6aa0685a71e5e40.jpg)

第一位讲的是企业里的落地，接下来这位讲的场景更贴近我们每个人，就是每天刷手机读到的那一堆信息。

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## 二｜熊唯：把"读网"变成"资产"

![熊唯老师分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/b4b592a93088c6ec4aefa7fa2d669b79.jpg)

第二位是熊唯老师，朗新科技 AI 研究院算法总监，前腾讯高级研究员、前腾讯 PCG 代码委员会理事，腾讯云创作之星。她的主题是《把"读网"变成"资产"，WorkBuddy Skill 驱动的科技洞察自动化闭环》。

她开场说的那个问题，其实我们每个人都有，每天读到大量信息，收藏夹里堆了上百篇，然后再也没有打开过。

熊老师把这件事拆成了四步，收集、整理、筛选入库、复用成资产。

收集这一步，她现场演示了一个很直观的对比。不写偏好记忆的时候，采集回来的内容相关度只有 3.6 分（满分 8 分），一手来源 0 条。把"我关注技术机制和可执行的实践建议"这句话写进记忆之后，相关度涨到了 7.1 分，一手来源 8 条。

但她紧接着说了一句挺反常识的话，规则越多，采集未必越准。她的 skill_v1 设了十步流程、七道门禁，结果覆盖面反而变窄了，安全和协议类的事件开始漏检。比起这个结论，她后面给的迭代方法更有价值，发现问题、修改方法、验证效果，再换一批任务复验，每一步都记 diff、留旧版，随时可以回滚。

最后的复用环节，她给了一组数字。31 条过线的内容里，25 条被真正打开读过，6 条过线之后一直没点开，还有 8 条被专题引用过。她的判断是，打开只能说明读过，被引用才更接近真正的复用。

整场听下来，我印象最深的是她最后那句话，真正的积累，是让下一次不必从头开始。

这一场的 QA 也讨论得格外深，问题基本都问到了根上。有人担心多个 Skill 之间会不会互相冲突，有人问了一个更根本的问题，AI 已经这么强了，那我自己那份敏锐的思考，价值到底在哪。还有一位做了 33 年教研的老师问，能不能把自己以前的资料喂给 WorkBuddy，让它产出符合自己标准的方案。

![熊唯老师回答观众提问](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/a037a8e3f4265bea1b52d2396d329be1.jpg)

几轮下来，问题越问越实在，气氛也一直很友好。能感觉出来，大家是真的在认真想同一件事。

前面两场，一个讲落地，一个讲沉淀。第三位老师一上来没有急着讲方法，先放了一部片子。

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## 三｜许泽宇：一个人，一条产线

![许泽宇老师分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/1e4b6801e1ddb315063743f898de1257.jpg)

第三位是许泽宇老师，上市公司首席架构师。他分享的主题是《一个人，一条产线，WorkBuddy + Skill 编排漫剧全流程的踩坑实录》。

许老师的开场很有意思，他先放了一部自己创作的 AI 短剧。剧情是老板问员工活干完没有，员工说干完了，还顺便"请"了一个不要工资的同事。画面、配音、角色表情都很逼真，短短几十秒，全场笑成一片。

片子放完，他才揭晓答案。这条片子一共六道工序，剧本、视觉、镜头、配音、剪辑、提示词库，其中五道都不需要他自己动手，只有导演这一环留在他手上。

他最核心的一招叫关键帧驱动，说白了就是把拍视频降维成画两张图，先画准首帧和尾帧，中间做插值。用他的话说，与其抽十次碰一次运气，不如先把首尾帧定准，确定性是一格一格挑出来的。

接下来是整场干货密度最高的一段，他一口气列了七个坑，还分成两层，三个是跟 AI 协作时踩的，四个出在产线本身。

**改 A 的时候顺手把 B 也改了**，解法是把"不许动"写成能被检查的铁律，像"保持画面质感"这种描述，写进去也执行不了。

**同一个提醒说了第二遍**，就该升格成规则，写进 AGENTS.md，从此永久生效。

**聊久了它会忘**，因为上下文管的是这一轮，Memory 管的是下个月。

**同一个角色换个镜头就"变人"**，所以每个镜头都要强制挂上定妆照，一帧都不许裸奔。

**视频出来是静态的**，多半是提示词写错了，你要写"镜头里发生了什么"，光写"画面长什么样"没用。

**错误信息会骗你**，400 不一定是风控，它可能是协议换代，也可能是参数越界。

**成本失控，而且它根本不报错**，所以要有成本门禁，先出计划，人签字，再花钱。

演示环节他现场跑了一遍完整链路。一句话下去，WorkBuddy 先给一份计划，写着几个镜头、多少秒、什么量级，他签字确认，然后出图、出视频，最后成片 33 秒。

他最后说了一句话，我私心觉得是整场最打动人的一句，"漫剧只是我挑的试验田。你手上那摊活，才是你的产线。"他还把整套 Skill、提示词和排障手册都开源了，地址是 github.com/shuyu-labs/BigBanana-Skill，照着走一遍就能跑。

QA 的时候有人问，我是外行，也能做出这种质量的短剧吗。许老师的建议很实在，先找对标内容做拆解和模仿，把人家的思路学明白，先做到及格线，再谈怎么进步。

![许泽宇老师回答观众提问](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/b44aa9207418bbb565431a9979c09419.jpg)

三场听下来，方法和产线都有了，但还有一个绕不开的问题，代码写快了之后，质量谁来兜底。最后一位老师，讲的就是这件事。

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## 四｜陈文博：用工程思维管住 AI 写的代码

![陈文博老师分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/a622843ac75a761af65a631dda28dab0.jpg)

第四位是陈文博老师，前哈啰大模型实战专家，WorkBuddy 认证 OPC。他是最后一位，大概是发现大家听了一下午有点累了，开场先来了一段拿手的 BBOX 口技，掌声和欢呼瞬间把场子热了回来。

他的主题是《拒绝 Demo 级代码，用工程思维重构 Vibe Coding 的实战范式》，一上来就点了所有人的痛，为什么 Demo 跑得起来，却用不起来。

他拿一个 Todo List 举例。一句提示词下去，5 分钟内页面就能跑、能点，但需求改到第三个的时候，代码开始乱，bug 也开始变多。他的结论是，问题很少出在 AI 写得慢上，多半是需求和工程方式没理清。

于是他把工程化拆成两句话。

一句是 Do the Right Thing，做正确的事，方向对不对，由需求决定。

另一句是 Do The Things Right，把事情做正确，方式对不对，由工程决定。

对应到全流程，就是从产品探索、项目方案、原型、评审，一直到开发、联调、测试，两条线都要抓着。

中间有几个落点特别实用。需求不等于解决方案，用户说要更快到达，你转头去找一匹更快的马，方向就已经偏了。出原型的时候，他习惯一次生成 5 种视觉候选，挑一个最喜欢的，再把选定的风格写进 DESIGN.md，让后面每个界面都照着规范生成。原型也要进 Git，不是随手写完就不管的 HTML。项目骨架用 Monorepo，把前端、后端、原型工程和文档规范放进同一个仓库，AI 一次就能拿到完整上下文。

技术选型上，他给的是一条随不确定性递减的升级路径。WorkBuddy 资料库放在验证阶段，一键发布，不用写后端；业务确认之后上 CloudBase 云函数，免运维；规模确定之后再考虑 ECS 自建，完全掌控。三个选项摆在那，按阶段往上走就行，不用一开始就纠结选哪个。

后面他还讲了小步迭代的三个实践、测试金字塔，以及用 GitHub Actions 打通的自动化最后一公里。他在 PPT 里补充了不少学习资料，其中三本书是《设计冲刺》《用户故事与敏捷方法》《极简项目管理》，现场不少朋友就是在这几页开始掏手机拍照的。

他整场的金句只有一句，"AI 负责写得快，工程思维负责写得对。"

QA 环节很热闹。有位观众提出了一个相当棘手的问题，陈老师没有直接回答，顺手把麦克风递了出去，结果现场好几位朋友抢着接话筒，轮流说出自己的看法。那几分钟基本是观众自己在讨论，特别热烈。

![陈文博老师回答观众提问](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/dc28737117c9093080fe3dbd317a1be3.jpg)

四位老师讲完，方向各不相同，但每个人手里都有一套能落地的方法。接下来的开放麦，我们把时间交给了台下的观众。

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## 开放麦：四个人，四件"业余作品"

四位讲师分享完之后，就到了开放麦环节。我们从现场观众里选出四位上台，每人不到 10 分钟，讲讲自己业余时间用 WorkBuddy 做出来的东西。

### 白志雄｜12 周夜校课程运营自动化

![白志雄分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/b992f26f4338500cd38cfb1e69fc9f89.jpg)

白志雄是某世界 500 强企业的前 IT 项目经理，一线实战派。他最近在办一个 12 周的市民夜校 AI 入门课，每节课前后要做 7 件事，写讲稿、做课件、建会议、整文档、发群里、找录制、复盘回写。一周一轮，12 周就是 84 次手动重复。

他用 WorkBuddy 把其中五步串了起来，而且用的全是现成能力。写稿用对话，课件用 PPT 技能，建会用会议连接器，文档发群用资料库，录制复盘用自动化。7 件事，最后压成了 3 件。

他说了一句我很认同的话，"SOP 是迭代出来的，不是拆出来的。"先上手做，解决当下正在重复的那一步，不要一上来就想着把流程拆到完美。

### 刘振（千序）｜AI 长篇小说 Agent

![刘振分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/bb2afca62208d65744ccdd87d8094680.jpg)

刘振（千序）是某生物科技公司的新媒体总监，腾讯云校园大使，也是武汉某高校的创新创业导师，一个非计算机专业的 Agent 探索者。

他做了一个叫 Moling 的长篇小说创作系统。他说，真正难的是持续写完，写出第一章反而不算难。AI 在这个过程中会记不住既定的角色状态，会接不上前文的线索，也会"改不好"，问题指出来了，后续执行却没有变化。

他的解法是把创作拆成三层职责，写作策略、质量监控、系统优化，各由一类 Agent 负责。再搭起四级记忆，全局设定、弧段摘要、近章大纲、前章尾文，每次写作只带当前目标、相关依据和必须遵守的约束。

他还提醒了一句很实在的话，自动评分不等于真实质量，检查之后必须有下一步动作，把问题证据、修改过程和人的判断一起留下来。

### 颜永文（颜颜yan_）｜个人自媒体 AI 工作台

![颜永文分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/475c6c6407e75a3cdea2ce9b1c0f2451.jpg)

颜永文是腾讯云 TDP、腾讯云创作之星，一位技术内容创作者。

她把自己"想写点什么、却总卡在流程上"这件事，做成了一间"创作小屋"。里面能自动抓热点、随手记灵感；能帮你判断一个选题为什么值得写、可以从哪些角度切入；然后是研究摘要、内容大纲、初稿、配图方案一条线走完。写过的素材会自动沉淀成方法论、prompt、案例和金句，最后还能自动复盘，把平台活动和征稿赛事同步到日程里，到点提醒。

### 唐萌｜从一句话到一件实物

![唐萌分享现场](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/ef1820225e5e5e0d81b6820ab8e6b7fd.jpg)

唐萌是某人工智能科技公司的创始人兼 CEO，设计专业背景。

前面几位讲的都是屏幕里的东西，他想补上最后一米，把提示词变成能拿在手里的实物。做法是给 WorkBuddy 装上 Blender 的官方 MCP，一句话建模，切片之后直接交给 3D 打印机，最后做出来的是一只小猫的实物模型。

他也讲了踩过的坑。直接让 AI 照着参考图生成，结果参考图被理解成了一块"饼"，后面再怎么补参考图都改不动，一直被关在最初那个潦草的模型里。换成"先出白膜、再导入 Blender 细化、最后交给 WorkBuddy 操作"的两段式，才真正跑通。

他的体会是，同一个工具，最后效果天差地别，差别就在提示词、参考图和反复对话这些细节上。

四个人讲的方向完全不同，一个在管课程，一个在写小说，一个在经营自己的内容，一个在做实物。但他们讲的其实是同一件事，把手上一摊重复的活，交给 WorkBuddy。

四位分享结束后，现场投票，由主持人喵喵侠宣布结果，腾讯云开发者社区官方人员上台为四位分享者颁奖。

![颁奖现场，四位分享者合影](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/8d59e7a2dce312a345d15a2125471a97.jpg)

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## 最后

![全场大合影](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/3f02c63852e033b1484a55667aaa5d8e.jpg)

整场活动持续了将近 4 小时。节奏偏快，信息密度很高，四位老师没有一位在凑时间。QA 的提问也一直很踊跃，有人问技术细节，有人问落地成本，也有人问，那我自己该怎么开始。

到这儿，这场活动就圆满结束了。

感谢每一位到场的讲师、嘉宾和观众，也感谢腾讯云开发者社区、腾讯云售后服务团队的支持。

后面我们还会继续办，可以关注 **WorkBuddy QQ 频道**，后续的活动动态都会在那里发布。

我们下一场见。

![主持人喵喵侠](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1209475/e9173956796df68a4caaaee14b265014.jpg)

> ps. 上台串场的时候其实有点紧张，但见到了很多有意思的人，这大概是办活动最让人开心的部分。


大家好，我是喵喵侠，腾讯云开发者社区星盟武汉合伙人，也是这场活动的出品人兼主持人。

想法，是如何变成成品的：WorkBuddy 开发者沙龙武汉站活动回顾

WorkBuddy 开发者沙龙武汉站活动圆满成功

人工智能

WorkBuddy开发者沙龙武汉站圆满落幕，现场座无虚席。四位讲师分别分享AI落地企业流程、知识资产化、一人产线及工程思维管理AI代码等实战经验，开放麦环节展示业余作品，全场干货满满，下一场活动敬请期待。

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