我用 AI 助手 WorkBuddy 的一周：从零建站、炒股票、跑数据，一个工具全搞定了#WorkBuddy

1. 电商建站：从零到上线，两天搞定

这周最大的工程是给「明道阁」——我自己的 DIY 新中式手串品牌——建了一个完整的电商网站。

划几个重点：

• 技术栈：Vite + React + MUI + Tailwind，前端 + 后台管理面板全部由 WorkBuddy 直接写代码完成
• 功能清单：商品展示、购物车、用户留言、买家秀、后台管理面板（带密码保护）
• 部署链路：本地开发 → CloudStudio 公网预览 → GitHub 托管 → Vercel 部署，绑定自定义域名 mingdaoge.top
• 中途踩坑：论坛发帖功能上线后发现根本发不出去——排查下来是 Supabase 里连 forum_posts 表都没建。WorkBuddy 自己查日志、定位问题、建表、补代码，整套流程不到 10 分钟。

以前这种规模的网站，外包至少 3000-5000 块，两周交付。现在基本是「我说需求，它写代码，我 review」，效率翻了好几倍。

建站过程中还顺手加了敏感词过滤、图片上传、评论系统——这些需求是我边用边加的，它的上下文理解能力不错，不会因为中间插需求就乱掉。

2. 股票投资分析：从基本面到技术面，一站式研究

我最近在关注两只票：贵州茅台（sh600519） 和 腾讯控股（00700.HK），本金不大，千把块钱练手，但偏好高风险高回报。

WorkBuddy 在这块的体验超出预期：

• 茅台分析：它直接拉起了一个 12 人虚拟团队，分 5 个阶段跑完完整分析流程——从基本面到资金流向、筹码分布、技术指标、风险事件，最后给出买入/持有/卖出的具体建议
• 腾讯分析：跨市场数据（港股），财务报表多期对比，机构评级汇总，全都结构化输出
• 日常盯盘：随口问一句「今天茅台和腾讯涨了没」，直接调接口返回实时行情

接入了 neodata 和 westock 两个金融数据源，覆盖 A 股、港股、美股。数据不是网上扒的二手信息，是直接从交易所接口拉的结构化数据，这点对投资决策很重要。

3. 广告数据处理：批量拆分账单，零差错

这是日常工作里的高频刚需。我的广告业务涉及 PUB（13 个渠道结算）和 PayMaya（应用内事件回传），经常要把多 sheet 的 Excel 账单按客户编号拆成独立子表格。

WorkBuddy 的处理流程：

1. 读取多 sheet 的源文件
2. 按客户编号拆分
3. 每个子表格保留完整表头
4. 输出独立文件

从上传源文件到拿到拆分结果，整个流程几分钟。之前手动做这个活儿，光打开 Excel、筛选、复制粘贴就要搞半天，还容易漏数据。 我的使用心得

最爽的几点：

1. 「动手」而不是「动嘴」：它不是给你建议让你自己去执行，而是直接帮你把事做了。写代码、部署网站、拆分 Excel、生成分析报告——说干就干。
2. 上下文记忆：换会话不会丢上下文，它记得我是做手串电商的、记得我的投资偏好、记得我的 GitHub 仓库——不用每次重新自我介绍。
3. 数据准确性：金融数据和 Excel 处理是「差一点都不行」的活儿，目前用下来没出过数据偏差，这点非常关键。
4. 多任务并行：从建站到股票分析到数据处理到行业研究，一个工具全包了，不用在 ChatGPT、Cursor、Excel 之间来回切。

不足的地方：

• 深度研究类任务偶尔需要多轮追问才能拿到满意的深度
• 外部工具链的集成有时候需要折腾（比如 GitHub PAT token 的问题）#WorkBuddy

#WorkBuddy

#WorkBuddy

#WorkBuddy