# 虾虾（WorkBuddy）使用体会

> 用了一个多月，写点实在的。

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## 一、我在用虾虾干什么

我的使用场景比较特殊——两面作战：

**工程咨询侧（智肯咨询）**：注册监理工程师，天天跟危大工程方案、工程量清单、制图标准打交道。以前查规范要翻PDF、翻纸质书，现在直接说"GB 50854 土方工程量怎么算"，虾虾当场给答案，还能按河南定额帮我组价。

**产品侧（腾讯 WorkBuddy）**：自己做AI助手产品，用竞品（不是，是自己产品）的同时也是在做产品体验。这种"既是用户又是PM"的视角很特别。

具体使用场景：

| 场景 | 频率 | 典型指令 |
|------|------|----------|
| 工程量计算/造价咨询 | 每周3-5次 | "这个土方开挖清单量怎么算" |
| 制图标准查询 | 每周2-3次 | "结构制图钢筋符号怎么画" |
| 本地文件搜索 | 每天 | "电脑里找XX文件" |
| 知识库管理（IMA） | 每周2-3次 | "把这个存到工程咨询智库" |
| 微信读书 | 偶尔 | "搜一下《博弈论》里的XX概念" |
| 文档输出 | 每周1-2次 | "给我出个Markdown表格对比" |
| 邮件处理 | 偶尔 | "看看有没有新邮件" |

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## 二、好用的地方

### 2.1 Skill体系——真正的杀手功能

这是虾虾最让我惊喜的地方。把 "GB 50854 工程量计算规则"、"GB/T 50105 结构制图标准" 这些专业规范封装成 Skill，虾虾就能像一个懂行的工程师一样回答专业问题。

不是简单地"搜索+拼凑"，而是**真的按照规范条文来算**。我问"混凝土柱清单量"，它知道去查 GB 50854 附录，知道扣减规则，知道河南定额怎么套。

**所以呢？** 专业领域AI的关键不在于模型多强，而在于有没有把领域知识结构化地喂给它。Skill体系做到了。

### 2.2 不只是问答，是"干活"

虾虾区别于普通聊天AI的最大特点——它能实际操作：

- 直接用 Everything 搜本地文件，不用我切窗口
- 直接往 IMA 知识库存文档
- 直接读写文件、运行命令
- 能连 QQ邮箱、腾讯文档、微云

这不是在"聊"，是在"干活"。这个心理感受完全不同。

### 2.3 口令体系——效率拉满

"记下来""电脑里找""上网找""你自己定""严禁"——几个口令覆盖了大部分高频操作。不用每次都解释上下文，一句话搞定。

特别是"你自己定"这个设计，把决策权下放给AI，信任感建立在持续的正确输出之上。这个交互模式是对的。

### 2.4 结构化输出能力

让它出表格、对比、Markdown文档，输出质量稳定。工程咨询场景下动不动就要列清单、做对比，结构化输出是刚需，虾虾做得到位。

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## 三、不好用/可以改进的地方

### 3.1 记忆系统——还不够"聪明"

现在的记忆机制是：我手动说"记下来"→它写文件→下次会话读文件。这本质是"记事本"，不是"记忆"。

我期望的是：**虾虾自己判断什么该记住**。比如我反复问同一个规范条文，它应该自己意识到"老板常用这个，我下次主动调用"。而不是等我开口。

还有跨会话的"遗忘"问题。每次开新会话，虽然读了 SOUL.md 和 MEMORY.md，但对话中的微妙上下文（语气、偏好、正在进行的项目状态）是丢掉的。记忆颗粒度太粗。

### 3.2 Connector 集成——有了但不够深

QQ邮箱能查邮件了，但回复邮件需要两步确认（安全考虑可以理解，但能不能设计得更顺滑？）。腾讯文档能读写，但操作链路还是偏长。企业微信还没打通，这是最大的缺口——我大部分工作消息在企业微信里。

**所以呢？** Connector 是"能用"了，但离"好用"还有距离。集成深度和体验连贯性是下一阶段的重点。

### 3.3 多模态——几乎是空白

工程图纸识别？做不到。手写笔记OCR？做不到。施工现场照片分析？做不到。

我的工作中大量信息是图纸、照片、扫描件。现在只能靠文字描述转述，效率大打折扣。

### 3.4 主动性问题

虾虾现在是"被动响应型"——我不问，它不动。理想状态应该是：

- 早上主动总结今天的日程和待办
- 有新邮件主动提醒
- 发现我在看某个规范，主动关联相关条文和案例
- 知识库有更新主动通知

这个问题本质是 Agent 的自主性设计问题，不是说加个定时任务就解决的。

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## 四、对整个AI助手品类的思考

用了虾虾一个多月，有几个判断：

### 4.1 文件系统即操作系统

传统AI助手困在聊天框里。真正有用的AI必须能操作文件系统——这是它从"聊天工具"变成"工作伙伴"的分水岭。虾虾做到了，这是对的。

### 4.2 专业领域AI = 通用模型 + 领域Skill

单纯靠 prompt engineering 做不到专业级输出。Skill体系把领域知识（规范、标准、流程）封装成可调用模块，这条路是对的。

### 4.3 记忆架构是下一个决胜点

大家模型能力差不多的情况下，谁能"记住"用户、能在跨会话之间保持连续性，谁就赢。现在的文件读写方案是1.0版本，后面需要更智能的记忆架构。

### 4.4 中国市场的特殊需求

微信生态、企业微信、腾讯文档、微云——这些是中国用户的真实工作环境。海外AI助手不了解这些，虾虾的Connector体系如果把这些打通，就是护城河。

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## 五、总结

| 维度 | 评价 | 说明 |
|------|------|------|
| 专业能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Skill体系让领域知识可封装可复用 |
| 干活能力 | ⭐⭐⭐⭐ | 文件操作、搜索、工具调用实战有用 |
| 交互效率 | ⭐⭐⭐⭐ | 口令体系简洁高效 |
| 记忆能力 | ⭐⭐⭐ | 能用但不够智能，期待进化 |
| 生态集成 | ⭐⭐⭐ | Connector框架好但深度不足 |
| 多模态 | ⭐ | 基本缺失，工程场景刚需 |
| 主动性 | ⭐⭐ | 纯被动响应，期待Agent化 |

**一句话**：虾虾是目前我用过的AI助手里，最接近"工作伙伴"而非"聊天工具"的产品。方向对，基础好，但记忆、集成深度、多模态、主动性上还有明显gap。继续打磨。

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*写于 2026年5月，持续更新中。*

# 虾虾（WorkBuddy）使用体会

开发工具

职业发展

虾虾是一款专业级AI助手，通过Skill体系封装工程规范实现专业咨询，支持文件操作、本地搜索及Connector工具调用，提升工作实战效率。交互采用简洁口令体系，但记忆机制、深度集成及多模态能力有待完善。

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