我用WorkBuddy做了一个 AI家庭资料管家，大批重要材料快速检索原创

家里的重要资料越来越多，租赁合同、家电发票、保修卡、保险单，格式还都不一样，有的是PDF，有的是手机拍的照片，平时就往抽屉里一塞，等真需要的时候翻半天找不到，找到了还得一个个看。我就在想，能不能把这些资料直接扔给AI，让他帮我整理成一个家庭资料管家。我的方案是在work body里封装一个自定义skill，叫family gun doc gun keeper, 他把腾讯云ocrtts的skill和agent能力打包在一起。下面讲讲封装思路。为什么要封装成一个skill，因为如果每次都手动调用OCR，在调用TTS，用户还得自己编排每一步。封装成family Du keeper之后，只需要一个命令，Agent就能自动完成从识别到播报的完整流程。设计思路很简单，OCR是眼睛，让agent看见现实世界的资料，Agent是大脑，负责理解关联建档，TTS是嘴巴，把重要事项说出来，三个能力编排成一条完整的工作流。但封装不只是。

简单串联在这个s skill里，还可以增加一些场景专属的增值能力，智能资料分类、字段标准化映射、跨资料关联引擎到7日智能计算、重要事项分级、用户自定义关注点。正是这些能力，让family dog keeper不只是OCR+TTS的拼装，而是真正能处理现实家庭资料的工具。封装完后，用户可以在work body内激活Emily dockeer s skill, 然后把四份资料文件传上具，Agent识别到这个skill，自动开始执行全流程。现在先看第一步文字识别第一步family dokeer调用腾讯云OCR的实时文档抽取agent开始逐份识别。先看租赁合同，出租人、承租人、房屋地址，月租金8000，押金16000，租期到2027年5月17日。这些信息原本所在PDF里没法直接用，现在全部被OCR提取出来了，在识别不同类的三份家电发票，海尔冰箱2026年5月18日购买。

3999元保修卡整机保修三年，家庭保险单2027年2月1日到期。四份资料的原始文字全部提取出来了，但这只是第一步，接下来是整个流程里最关键的一步，跨资料关联。Agent注意到发票和保修卡都提到了海尔冰箱，于是自动把他们关联起来。发票记录了购买日期是2026年5月18日，保修卡记录了整机保修三年，Agent自己算出了保修到期日2029年5月17日。注意，这个日期在任何一份原始资料里都不存在，是agent理解信息之后产生的新知识。这不是简单的OCR，而是从信息提取到信息理解再到跨资料关联。所有信息处理完后，Agent自动生成了一个家庭资料dashboard，左边是资料总览。4份资料，房屋一份，资产2份，保险一份，中间是家庭资产档案，冰箱的购买日期、金额、保修状态一目了然。

还有租赁房屋的租金和到期日。右边是重要事项提醒，保险明年2月到期，合同明年5月到期，冰箱保修2029年到期。四份杂乱资料变成了一个真正能用的家庭信息系统，有了这个资料管家，我可以直接用自然语言问他家里最近有哪些重要事项需要关注？Agent根据已经整理的资料列出到期事项和续保建议，然后我说把这些重要事项用语音告诉我。您好，以下是您家庭近期需要关注的重要事项，第一，家庭财产保险将于2027年2月1日到期，建议提前30天办理续保。第二，租赁合同将于2027年5月17日到期，建议提前60天与房东确认续租事宜。第三，海尔冰箱保修至2029年5月17日，目前保修状态正常，无需操作family doctor teacher skill调用腾讯云TTS的能力。

重要事项合成语音播报出来，从资料到文字识别，到agent理解关联，到建档到查询，再到语音提醒，形成了一个完整的闭环。通过这个skill，让agent直接处理现实世界里的资料，并沉淀成一个可以使用的智能工作流。