WorkBuddy保姆级教程-从安装到自动化

WorkBuddy保姆级教程-从安装到自动化

WorkBuddy 保姆级教程:从安装到自动化,我用 AI 省下了 60% 的重复工作

这不是功能说明书。这是一篇你照着做、当天就能跑通的实战教程。文末附 5 个可直接复制的 Prompt 模板。

先说结果

我用 WorkBuddy(腾讯推出的 AI 智能体工作台)做了这些事:

  • 10 分钟把一份 200 行 Excel 销售数据变成带图表的 PPT 汇报
  • 每天早上 8 点自动生成 AI 行业简报,推送到我的工作目录
  • 30 分钟跑通了一只股票的技术面 + 基本面 + 多角色辩论分析
  • 把重复成功的任务沉淀成 Skill,下次一句话就能复用

如果你也想做到这些,往下看。从安装到自动化,一步一步来。


一、WorkBuddy 和普通 AI 聊天有什么区别

先搞清楚一件事:WorkBuddy 不是另一个 ChatGPT 网页版。

对比维度普通 AI 聊天WorkBuddy
能否读本地文件❌ 需要手动粘贴✅ 授权后直接读取工作目录
能否生成真实文件❌ 只能输出文字✅ 直接生成 Word/Excel/PPT/PDF
能否调用工具有限✅ 连接器 + MCP + 系统指令
能否定时自动运行✅ 自动化任务,定时触发
能否复用方法论❌ 每次重写 Prompt✅ Skill 沉淀,一句话复用

一句话总结:普通 AI 是"聊天助手",WorkBuddy 是"能动手干活的 AI 员工"。


二、5 分钟完成安装

下载

打开 WorkBuddy 官方页面,点击下载。网站会自动识别你的系统(Windows / Mac ARM / Mac x64)。

⚠️不要从网盘、群文件或不明镜像下载安装包。公司电脑如果禁止安装软件,联系 IT 管理员,不要绕过安全策略。

安装

  • Windows:双击安装文件,出现安全提示时核对发布者,按向导操作
  • macOS:拖入"应用程序"文件夹,从应用程序启动
  • 首次启动:等待运行环境初始化,不要强制结束进程

登录

点击登录 → 浏览器打开认证页面 → 微信扫码或手机号登录 → 回到客户端 → 左下角"检查更新"。

装好了,下一步。


三、3 分钟看懂界面

WorkBuddy 主界面分三个区域,记住每个区域"该看什么"就行:

区域作用你每次要检查什么
左侧侧边栏新建/搜索/切换任务与工作空间是否进入了正确的项目目录
中间对话区描述任务、观察执行过程AI 理解的是否和你一致,有没有越权操作
右侧结果区预览文件、查看变更文件名、路径、内容是否符合预期

两个关键概念

  • 任务:一次工作的对话和执行过程(类似一个"会话")
  • 工作空间:这次任务能操作的目录(既是效率工具,也是安全边界)

💡核心原则:一项任务一个目录。不要把所有客户资料、个人文件都丢进同一个大目录。


四、第一个任务:10 分钟把 Excel 变成 PPT 汇报

这是最适合新手的第一个任务。准备一份 Excel 文件,跟着做。

步骤 1:创建工作目录

在电脑上新建一个文件夹:

workbuddy-demo/ ├── input/ ← 把你的 Excel 放这里 ├── reference/ ← 放模板、品牌规范(可选) └── output/ ← WorkBuddy 的输出会放这里

步骤 2:新建任务

  • 点击"新建任务"
  • 选择workbuddy-demo目录
  • 模式选Plan(先看计划再执行,更安全)
  • 模型选"自动"即可

步骤 3:输入任务说明

直接复制这段 Prompt,改一下文件名就能用:

目标:分析 input/销售数据.xlsx,并生成一份部门内部汇报 PPT。 输入:只使用当前工作区 input 目录中的文件。 动作: 1. 检查字段与数据质量 2. 计算销售额、利润、订单数、客单价 3. 分析时间趋势、区域和品类差异 4. 标出异常数据 约束: 1. 不修改或覆盖 input 中的原文件 2. 不补造缺失数据,无法确认的内容标记为"待核验" 3. 所有关键数字必须能追溯到原始表格 4. 生成文件前先说明分析计划 输出: - output/销售数据分析报告.pptx,10 页以内 - output/指标核对表.xlsx - output/分析说明.md,记录口径、异常和待核验项 验收: - PPT 中的核心数字与核对表一致 - 每页只有一个核心观点 - 原始文件未发生变化 - 所有产物都位于 output 目录

步骤 4:观察执行过程

发送后,不要只等最终文件。重点观察:

  • ✅ 是否读取了正确目录和文件
  • ✅ 指标口径是否和你理解的一致
  • ❌ 如果出现"删除"“覆盖”"联网发送"等未授权动作 →立即叫停
  • ❌ 遇到缺失字段时,是暂停询问还是自行猜测

发现计划有问题?直接在对话里说:

“停止执行。先列出你计划读取的文件和将生成的文件,等我确认。”

步骤 5:验收产物

任务完成后,在右侧结果区预览,也可以在本地打开。不要因为文件生成了就默认完成。

至少做四类检查:

检查项怎么查
完整性约定的文件是否全部生成,页数/字段/章节是否齐全
正确性抽查关键数字、日期、来源,确认没有编造
安全性原始文件是否被修改,产物是否包含敏感信息
可用性PPT 能否正常打开,排版是否清晰

验收不通过?不要说"再优化一下",要指出具体问题:

“第 4 页销售额与核对表 B12 不一致,请以原始表口径重算,只修改第 4 页和核对表,并列出修改前后数值。”


五、3 个适合新手的即用 Prompt

Prompt 1:文件整理

目标:整理 input 目录中的练习文件,便于按类型查找。 输入:仅处理当前工作区的 input 目录。 动作:识别文件类型,提出分类和重命名方案。 约束:不删除、不覆盖原文件;重名时保留两份并标记序号。 输出:先生成 inventory.xlsx 和 proposed-actions.md。 验收:清单文件数与 input 实际文件数一致,所有动作可追溯。 在我确认 proposed-actions.md 前,不移动文件。

Prompt 2:会议纪要

请把 input/meeting.txt 整理为结构化会议纪要。 必须包含:会议结论、待办事项、负责人、截止日期、待确认问题。 不能从原文确认的负责人或日期写"待确认",不要自行补全。 输出 output/会议纪要.md 和 output/待办清单.xlsx。 验收:每一项结论可以在原文找到依据;待办不遗漏负责人和时间状态。

Prompt 3:Word 转 PPT

把 input/项目汇报.docx 转成 10 页以内的内部汇报 PPT。 受众:部门负责人;汇报时长:8 分钟。 保持原文事实和数字,不新增未经证实的数据。 结构:背景、现状、问题、方案、计划、需要决策。 使用 reference/brand-guide.pdf 中的颜色与字体规范(如有)。 输出 output/项目汇报_v1.pptx,同时提供逐页内容清单。 验收:每页只有一个核心观点,数字与原文一致,正文在投影状态可读。

六、Skill:把成功的方法沉淀下来

当你用同样的方式成功完成任务 3~5 次后,就该把它做成Skill

Skill 和 Prompt 的区别

维度PromptSkill
本质描述一个任务定义一类任务的做法
生命周期一次性的长期复用
触发方式你手动输入Agent 自动匹配或你用/调用
包含内容只有指令指令 + 脚本 + 参考资料 + 模板

最简单的理解:Prompt = 一个任务;Skill = 一套方法论。

什么时候该做 Skill

  • ✅ 同样的任务你已经成功完成了 3~5 次
  • ✅ 输入类型、处理步骤、验收标准都相对稳定
  • ✅ 每次都要写一大段类似的 Prompt
  • ❌ 不要把每个临时想法都做成 Skill

Skill 的渐进式加载机制

WorkBuddy 的 Skill 系统有一个精巧的设计——三层渐进加载

  1. 第一层(启动时):Agent 只看到所有 Skill 的名称和描述(每个几十 token)
  2. 第二层(匹配时):当你的任务描述匹配某个 Skill 时,才加载完整的SKILL.md
  3. 第三层(执行时):脚本和参考文件只在需要时才加载

这意味着你装了 100 个 Skill 也不会撑爆上下文窗口。

实战案例:给文章去"AI 味"

安装"文章去 AI 味"Skill 后,在任务中输入/调用它,然后粘贴你的文章。Skill 会自动加载规则(比如去掉"不是 X 而是 Y"的句式、去掉多余引号),输出更自然的文风。


七、专家团:让多个 AI 角色帮你做决策

当任务复杂到一个 Agent 搞不定时,就该用专家团

什么时候用专家团

场景用什么
简单明确的任务普通任务
同类任务反复做Skill
需要专业视角分析专家(单个角色)
需要多角度辩论、并行处理专家团

实战案例:用"私董会"分析一只股票

这是一个真实案例。我想分析一只 A 股,用了三步:

第一步:上传 K 线图,让 AI 做技术面分析

我上传了一只 A 股的 K 线日线图和技术指标图(MACD)。 请你作为一位专业的技术分析师,完成以下任务: 1. 识别股票信息:这是哪只股票?当前股价大约是多少? 2. K 线形态分析:近期呈现什么形态?近 5 日 K 线的具体表现? 3. 均线系统分析:MA5/MA10/MA20 的排列状态,是否出现金叉或死叉 4. MACD 分析:DIF 和 DEA 的位置关系,柱状图趋势,是否出现背离 请以表格 + 文字结合的方式输出技术面速读报告。

第二步:上传财报截图,做综合分析

我又上传了这只股票的 2025 年三季度报数据和全年预增数据。 现在请你: 1. 先识别截图中的所有财务指标数据 2. 结合第一轮的技术面分析,做一次全面分析: - 技术面总评(K线、均线、MACD、KDJ) - 基本面总评(营收增速、盈利能力、估值水平) - 资金面观察(成交量变化趋势) - 综合评级:强烈推荐/推荐/中性/谨慎/回避 3. 给出短期(1-2周)、中期(1-3月)的操作建议 4. 明确标注关键支撑位和压力位

第三步:启动"私董会",四个角色辩论

现在请帮我启动一场私董会,请四位幕僚来讨论这只股票: - 巴菲特:从价值投资的角度(内在价值、护城河、安全边际) - 马斯克:从科技趋势和颠覆性创新的角度 - 比尔·盖茨:从商业模式和行业格局的角度 - 乔布斯:从产品力和用户体验的角度 讨论要求: 1. 每位幕僚先各自发表 3-5 分钟的独立观点 2. 进入交叉质询环节——幕僚之间互相挑战对方观点 3. 每人用一句话给出"买入/持有/卖出"的最终建议 4. 你作为主持人,综合四位意见给出最终执行方案 请基于前两轮的分析数据来展开讨论。

结果:四位"幕僚"给出了 2:2 的分歧——巴菲特认为 PE 太高没有安全边际,马斯克看好 CPO 是"iPhone 时刻"。最终主持人按投资者类型(价值/成长/趋势/激进)分别给出了操作方案。

⚠️重要提醒:以上所有 Prompt 和案例仅用于"研究辅助"目的,不构成任何投资建议。AI 是帮你梳理事实和分歧的工具,最终判断和后果由你自己承担。


八、连接器与 MCP:让 AI 接入外部系统

连接器让 WorkBuddy 访问授权的第三方服务;MCP 是 Agent 调用外部工具的标准接口。

接入前必须回答的 5 个问题

问题为什么重要
使用谁的身份?确定权限边界
能读取什么?防止数据泄露
能修改什么?防止误操作
数据会发送到哪里?合规要求
失败后如何回退?保障业务连续性

💡建议:先用只读权限 + 测试账号验证,再逐步开放写入。数据库、CRM、邮箱等生产系统,第一次测试不要授予全量写权限。


九、自动化:让 AI 每天替你干活

自动化适合满足这 6 个条件的任务:

条件自问
重复性至少每周做一次?
输入稳定数据来源是否固定?
步骤相似每次处理方法是否一样?
可验收能否检查行数、字段、时间范围?
可重跑失败后能否重新运行?
权限可控能否限制工作目录和工具?

回答"是"越多,越适合自动化。

实战模板:每日 AI 行业简报

直接复制这段 Prompt,配置到自动化任务中:

任务名称:每日 AI 行业简报 触发时间:每天 08:00,时区 Asia/Shanghai 工作目录:automation/ai-daily 输入: - 检索过去 24 小时的 AI 产品、模型和行业新闻 - 仅使用可以访问并保留链接的公开来源 处理规则: 1. 合并重复事件,按产品、技术、商业三类整理 2. 每条包含标题、100 字摘要、来源、发布时间和链接 3. 无法确认发布时间或来源的内容放入"待核验",不要编造 4. 不登录未知网站,不下载可执行文件,不向外部发送消息 输出: - 保存为 output/YYYY-MM-DD-ai-daily.md - 正文最多 10 条,末尾附完整来源清单 验收: - 文件存在 - 日期范围正确 - 每条均有可访问来源 - 重复新闻已合并 - 失败时保留日志并停止,不覆盖上一期文件

更多自动化场景

场景触发频率人工确认点
周报汇总每周五确认进度和风险措辞后再发送
销售日报每天核对金额、客户状态、负责人
发票整理每月检查税额、重复、归属后再提交
知识库回顾每周确认分类、来源、长期价值
项目风险巡检每天严重告警需负责人确认

💡第一次自动化建议:先设为单次或低频试运行,连续观察几次后再提高频率。涉及发送消息、修改业务数据、产生费用的动作,必须保留人工确认点。


十、自定义模型 API 与本地模型

接入自己的 LLM API

在设置 → 模型选项中添加供应商或自定义 API。

⚠️API Key 应通过客户端安全配置保存,不要写进 Prompt、文档、代码仓库或截图。

使用本地 Ollama

  1. 在本机启动 Ollama 服务(默认端口11434
  2. 通过兼容接口接入 WorkBuddy

优势:数据留在本机、可离线、无远程 Token 费用
限制:效果取决于所选模型和硬件配置


十一、安全使用的 10 条底线

这 10 条是我踩过坑之后总结的,每一条都能帮你避免一次事故

  1. 一项任务一个工作目录,默认使用最小权限
  2. 原始资料与输出目录分开,重要文件先备份
  3. 首次执行优先 Ask 或 Plan,不直接开放完全访问
  4. Prompt 中明确写出“不删除、不覆盖、不外发”的边界
  5. API Key、密码、Token不写入对话和普通文件
  6. 第三方 Skill、MCP 和连接器先审来源与权限
  7. 生产系统先只读 → 后测试写入 → 最后正式写入
  8. 对数字、引用、日期、合同条款进行人工复核
  9. 分享产物前检查客户信息、个人信息和公司机密
  10. 不可逆操作、外部发送和付费动作必须设置人工确认

十二、常见问题速查

问题解决方案
安装包打不开/提示损坏从官网重新下载,确认系统与芯片版本。不要关闭系统安全功能
登录后没反应检查浏览器是否拦截回跳、网络代理、系统时间
无法读写文件检查工作空间是否选对、系统权限、文件是否被锁定
任务一直跑偏停止任务,用"目标/输入/动作/约束/输出/验收"六要素重写 Prompt
生成的文件打不开要求 WorkBuddy 检查格式与扩展名,重新打开验证

十三、推荐的学习路线

不要第一天就连接所有系统。按这个顺序来,成功率最高:

第1天:用 Ask 总结一份脱敏文档(只读理解) ↓ 第2天:从 Excel 生成 PPT 汇报(生成新文件) ↓ 第3天:在副本上做格式整理或批量处理(受控修改) ↓ 第4-7天:把重复成功的任务整理成模板或 Skill(固化方法) ↓ 第2周:用只读连接器接入测试账号(接入外部系统) ↓ 第3周:配置一个低频自动化任务,保留日志和人工验收(自动化运行) ↓ 第4周:统一目录、权限、模板、验收规范,分享给团队(团队推广)

总结

WorkBuddy 的价值不是"帮你生成更多文字",而是把目标、资料、工具和结果串成一条可执行链路。

真正决定效果的,不是模型有多强,而是:

  • 工作目录是否干净
  • 任务说明是否完整(目标/输入/动作/约束/输出/验收)
  • 权限是否克制
  • 产物是否经过验收

先从一个小而真实的任务开始。跑通后记录 Prompt、输入、异常和验收标准;重复成功后再做 Skill;稳定运行后再做自动化。

这样得到的不是一次"AI 演示",而是一套可以复用、可以审计、可以逐步放大的工作方法。


📚本文依据社区维护的《WorkBuddy 实战蓝皮书》整理。蓝皮书共 27 章,覆盖安装使用、实战案例、Skill 打造、多 Agent 系统设计和岗位行业落地。完整内容见 workbuddy.homes。

WorkBuddy 的界面、模型、价格、权限与可用范围具有时效性,请以官方渠道为准。


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