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一文读懂，零 基础玩转WorkBudd y
内容来源 ：笔记侠 （Not eman s）。责 编 | 贾宁 第 986 6 篇深 度好文：4833 字 | 13 分钟阅读 思维方 式 最近 ，三篇 Work Budd y 的保 姆级教程 在朋友圈 里刷了屏 。有意思 的是，三 篇教程不 约而同地 讲了同一 件事：大 多数人装 完 Wo rkBu ddy，试了三天 ，就把它 扔在桌面 角落吃灰 了。
问原因，答案出奇地一致，&q uot; 跟聊 天 AI 差不多，不知道拿它干嘛 "。但另一群 人，正在用同一 个工具，把过去一周的活压缩到 两天，把 30 分钟的流程压缩到 5 分钟。差距不在工具，在用法，更在 一个被严重低估 的能力上。这篇文章，我把这三 篇万字教程做个 全面的拆解，再结合自己的深度使用经验，讲清楚一件事：AI 时代，怎么用 对 WorkBuddy，以及 为什么创业者是 最该用好它的那群人。
希望今天的分享，对你 有所启发。一、你面对 的不是聊天 AI，是员工 过去 ，大家都在 琢磨一件事：怎么向 AI 问出 一个好问题 。提示词工 程火过，各种提问模板 火过。这都 不奇怪，因为聊天 A I 的终点 ，就是一段 文字。你问 得好，它答得好；你问 得烂，它答 得烂。
看完，关掉，事情结 束。但 Ag ent （智能 体，下同）不 是这么 玩的。视界智 造局那 篇教程 里说：聊天 AI 的终点 是一段 文字，Age nt 的终点 是一个文件。一个能 打开、能核对 、能直 接甩给 同事的 Word、Exc el 或者 PDF 。聊天 AI 你只需要会 提问，Age nt 你得会 交代工 作。
提问是索取信 息，交代是分配责任。后者 难得多。顾问和员工，是两 个职位。你用对待顾问的方 式对待员工，得到的自然只 有一堆 " 正 确的废话 "。路人甲这篇有个真实案例：他让 WorkBuddy 处理一批本地 PDF 文件，需要先做文字识别，再定位重点信息，做语义理 解，最后和另一个文件匹配 。
这套活他 之前人工 做了一个 星期，W orkB uddy 半小时 交活，质 量检查完 全过关。对于重复 任务，A I 会越 干越快。第一遍写 的脚本它 能复用，前面踩的 坑它会总 结，防止 下次再犯 。现在的 Age nt，是 一个会自 己复盘、越干越快 的员工，而且不请 假，不闹 情绪。
二、人和 Ag ent 的关系 ，卡在哪？为什 么那么多人的 WorkBud dy 在吃灰？视界智造局那篇文章里的比喻挺 生动：你把一个 新员工按在工位 上，不给桌子，不给材料，不告 诉他今天要交什 么，只是每天路 过问一句 " 你觉 得我们公司怎么 样？" ; 那他大概率 也只能还你一些 正确的废话。
还在用聊天的方式，使 唤一个干活 的员工。大多数人和 Agent 的关系，就卡在这一 步。交代工作难在哪？难在你得先 想清楚自己到底要什么。原文从哪来，最后交 成什么样，中间拿不准的地方怎么 办，哪些东 西绝对不能碰。这些问题，过去你可以糊弄，代价只是得 到一段糊弄的回答。
现在不 行，现 在糊弄 的代价 是它真的动手 ，然后 交给你一个不 能用的 东西。你发现 没有，这套能 力其实 一点都不新，就是带 过团队 的人每 天都在做的事 ：定目 标、划边界、给资源 、定验 收标准 。管理学的基 本动作 ，一个不少。Age nt 时代，企业家的优势 不是技 术理解力，是 交代能 力。
你带过多少人 ，管过多复杂 的项目，这些经验会原封不 动地迁移到你 和 AI 的 协作里。反过来，一个从来 不需要向别人 解释清楚任何 事的人，在 Agent 时代会很吃亏 。不是因为技 术不够，是因为他从来没练 过怎么把一件 事交代明白。三篇教程看完，我们提炼出 一个方法论，就三句话： 给它一张办公桌，给它一份 说明书。
给它一条 验收线。下面拆开 聊聊。1 . 办公 空间，给 它一张办 公桌 工 作空间是 什么？就 是 Wo rkBu ddy 这次干活 的办公桌 。它从这 张桌子上 找材料，做好的东 西也放回 这张桌子 上。操作 本身两秒 钟：点新 建工作空 间，输入 名称，搞 定。千万 别。你等 于把一个 能改文件 的员工，放进了你 所有资料 的正中间 ，然后跟 他说：随 便看看。
正确的做法是，每个任务单独建 一个文件夹，只 把这次要用的材 料复制一份放进 去。这样做有三 个好处：原文件不会被误改；做好的结果不会散 落得到处都是；后面你要设自动 化，也有一个干 净明确的目录可 以指定。还有一 个习惯值得从第一天养成：一个对话框，只处理 一件事。
" ; 整理用 户反馈 " 和 &q uot; 做招聘海报 &quo t; 是两 件不相干的 事，塞进同 一个对话里 ，短期看省 事，三天后 你想回头找那张海报，就得在几百 条消息里翻 。2. 模 式、模型和 规矩，给它 一份说明书 交代工作的第二件事 ，是把规矩 说清楚，W orkBu ddy 给 了你三层工 具来做这件 事。
第一层，三种模式。模式藏 在输入框的加 号里，点开就能看到。Ask，只 讨论和 查看信息，不 改文件 。适合你把没想清楚的问题 丢给它 ，放心聊。C raf t，直接执行，直接生成或 修改文 件。这是默认 模式，适合目标清楚、步骤简单的 任务。Plan，先 给出计 划，你确认之后它才操作。
新手最稳的用 法就一句话：不确定时先 Ask，一般 任务默认 C raft，重 要和复杂的任务用 Pla n。Plan 为什么要单 独拿出来说？它值钱的地方 不是因为会 " 定个计划 "，是它逼你在 动手之前看到 全貌。你要它整理十几份候 选人资料，直 接执行，它会 闷头读完然后吐一张表给你 。
表里少了一个人，或者字段拆错了，你得整张重来。用 Plan，它会 先告诉你：我准备 读这 14 个文 件，准备提取姓名 、岗位、联系方式 、工作经历这四个 字段。你扫一眼就 知道漏没漏。在计 划阶段发现漏项，和在四个文件都做 完之后才发现方向 错了，损失的积分 和时间能差出好多 。
第二层，模型选择。WorkB uddy 里能 选的模型不少，Kimi K3 、DeepSe ek、GLM，国内第一梯队的都在。右下角点 Auto 就 能进模型选择页 。不知道选什么，就保持 Au to，它会根据 任务难度自动分配。模型名字后面的倍率就是 " 价格标签 &q uot;，不是所有任务都值得 用最贵的模型，让它把一堆 PDF 里的信息抠出来填表，用最贵的和用免费 的，结果差不了 多少，账单差很多。
建议一般文 字处理、表格修改就用 腾讯的 H Y，或者 DeepS eek 系列；复杂任 务再用 K imi k3 或智谱 的 GLM 系列。第 三层，自定 义指令和记忆。点头像 进设置，个 性化里有个自定义指令 。这个你可 以理解成，无论做什么 事都必须遵守的公司规 章。
比如你 可以写 ：所有 输出文 件统一 用中文 命名；不要修 改工作 空间里 的原始 文件；表格类 交付必 须保留数据来 源列。写一次 ，长期 生效，比你每 次在对 话里重复一遍 划算得 多。记 忆功能 同理，勾上生 成对话 记忆，它就能 跨对话 记住你 是谁、做什么 业务。上个对 话里你说过自 己是做 消费品 的，下 个对话 里问它 新品上 市怎么排期，它会把 你的行 业背景 算进去 。
一份好的说明 书，是员工少 犯错的前提，人是这样，AI 也一样。3. 产物核 对和权限，给它一条验收线 三篇教程里 ，被我们划重 点最多的一句话是这句：" 任务已完成 " 这四个字，只能说明它停 下来了，但停 下来，不等于做完了。WorkBudd y 和聊天 AI 的一个根本差别是，它的交付物在 右侧的产物区 。
Word、Exc el、PDF，所 有最终文件都集中 在那儿。文件能打 开，内容能核对，这项工作才算做完 。每次验收，至少 检查这几处：数量 和原材料对不对得 上；关键字段有没 有放错行；没写明 的信息有没有被它 自己补全了；文件 能不能正常打开。发现某一列不理想 ，不用让它全部重 做。
指出具体问题，只改需要改的那部分。比如直接 说：" ; 工作经历这 一列太长了，压 缩成最近两段经 历，每段只保留 公司、岗位和任 职时间，其他内容不要改。&q uot; 跟 AI 交互和带 人一样，反馈越 具体，返工越少 。验收线之外，还有一个 &q uot; 权限 " 问题。默认权 限下，遇到高风 险操作它会停下 来让你确认。
完全访问权 限下，它能直接做的事 更多，不会 中途一直请求你许可。如果你是新手，我们建 议你先选默 认，原因很简单：聊天 AI 理 解错了，你损失一次对话；Agent 理解 错了，你可 能损失一份文件甚至所 有数据。先 用默认权限把自己的表达能力磨准，摸清楚它 会在哪些地 方误解你，再考虑放开 。
这个顺 序，别 反。三 、从单挑到团 战： 五个必须搞懂 的模块 办公 桌、说 明书、验收线 都有了 ，接下来是扩 编。W ork Bud dy 里有五 个词，新手很容易看 得一脸 懵：助 理、技 能、专家、连 接器、自动化。别急 ，咱们 慢慢讲 清。1 . 助理，是 你亲手 养大的自己人 你给 它起名 字、定 性格、告诉它 你是谁 、做什么项目 、习惯 怎么沟 通，它 就记住了。
下次打开不用 重新介绍，它 直接接着上次 的活干。有人 让助理处理过 一份项目文档 ，一周后说 " 接着上次的 XXX 项 目继续 &q uot;，它 还记得文件名 、修改日期、改了什么内容 。2. 技能 给流程，专家 给视角 技能 是一套 SO P（标准作业 程序），装上 之后它就会按 某个固定流程 干活，比如处 理 PDF、生成海报。
专家是一个打包好 的垂类 Agen t，用某个专业角 色的方法看问题。比如你要写一份招 聘的岗位说明书，就要召唤人力资源 专家，它能从岗位 定位、候选人吸引 力、合规表达几个 角度帮你检查。有 两件事要提醒你： 第一，第三方技 能太多了，别看到 热门就全装，只启 用当前任务真正需 要的那一个，不然 就会造成 Tok en 的浪费，用 起来也很麻烦。
第二，专家团消 耗的资源比单专家高不少，一个专家能搞定的事 ，没必要为了看 起来高级拉一个 AI 项目组 ，积分伤不起。3. 连接器，从搬数据到 " 接数据 &quo t; 现在有了 连接器，你只需 要说一句：帮我 从腾讯文档里把 文件名为某某的 内容整理出来。它自己去取、自己处理、自己给 你结果。
有人算过一 笔账：整理 5 份周 报、按项目 分类生成部 门汇总，过 去手动 3 0 分钟，接上腾讯文 档连接器之 后 3 分 钟，效率提 升 10 倍。4. 自动化，是 你的赛博实习生 到点 就干活，不 用催，每天 9 点抓 行业热点生 成简报，每 周五下午汇 总本周工作，设一次，它替你记一 辈子。
但要注意：手 动流程 还没成功跑通 ，就先 别设定时执行。手动任务出 错一次 ，你当场就能 改；自 动化配置写错了，它可能每 周都准 时重复同一个 错误，而且一次比一次熟练。