第一次用WorkBuddy，是在一个深夜。我急需整理一份复杂的课堂数据，抱着试试看的心态打开了它。

：它读懂了描述，生成了代码，甚至主动优化了结构。那一刻的感觉，就像找到了一个懂技术、有逻辑、还能帮你兜底的副驾驶。

我想，这大概就是AI应有的样子——

于是，我决定把更多任务交给它：写脚本、调试代码、整理文档、分析需求……那几天，我感觉自己的效率翻了三倍。我甚至向同事推荐：“这个工具靠谱。”

二、转折：从“靠谱”到“靠运气”

大概用了一周后，我开始发现一些“不对劲”的地方：

最崩溃的一次，是它反复给出互相矛盾的方案，最后说：“根据您的反馈，我重新理解了需求……”——这句话，我在一个小时内听了五遍。

是不是我的问题太复杂了？是不是我表达不清楚？

 但当我把我问它的同一个问题，拿去问另一个AI工具时，对方一次性给出了正确的方案。

不是我的问题，是它的状态变了。

三、猜测：WorkBuddy的“智商”去哪了？

作为开发者，我尝试从技术角度理解这种现象：

WorkBuddy号称有很长的上下文窗口，但在长对话中，它似乎会“选择性遗忘”早期信息。这可能是工程实现上的取舍——为了控制成本或响应速度，实际上没有真正利用全部上下文。

我猜，WorkBuddy的后台可能采用了“动态算力分配”机制。高峰期或免费用户，可能被分配到“轻量级”模型或“低算力”节点。这能解释为什么同一个问题，早上回答得行云流水，晚上就答得颠三倒四。

在长对话中，早期的错误假设或模糊描述，会像滚雪球一样影响后续回答。WorkBuddy似乎缺乏“重新锚定”的能力，一旦跑偏，就很难拉回来。除非你重启对话——但这又意味着丢失所有上下文。

为了“安全”和“礼貌”，WorkBuddy在某些场景下会过度谨慎。当它不确定答案时，它会选择“给出一个看起来不错的答案”，而不是“承认不知道”。这种“硬答”行为，在技术问题上格外致命。

四、对比：为什么别的AI没有这么明显的“降智”？

我没有严谨的数据，但我有几个猜测：

五、建议：如果WorkBuddy想留住用户

作为一个曾经对WorkBuddy寄予厚望的用户，我提几个建议：

如果算力紧张，可以明确告知：“当前高峰时段，响应质量可能有所下降。”这比让用户自己猜“是不是我的问题”要诚实得多。

提供“重置对话”或“总结上下文”的功能，让用户能在不丢失关键信息的前提下，开启新的对话分支。

当模型不确定时，应该明确说“我不确定，以下是我的猜测”，而不是把猜测包装成确定答案。用户需要的是“可验证的信息”，不是“看起来对的废话”。

用户不怕“弱”，怕的是“不稳定”。如果WorkBuddy平时是90分的水平，高峰期掉到60分，用户可以接受。但如果今天90分，明天60分，后天又80分，用户就会困惑。

六、结语：我还会继续用，但心态变了

我没有放弃WorkBuddy，但我对它的期待，已经从“可靠副驾驶”变成了“需要监督的实习生”。

我会用它来快速生成初稿、整理思路、探索可能性。但在关键决策、复杂调试、最终验证上，我会依赖自己的判断，或切换到其他更稳定的工具。

WorkBuddy的“智商”可能没下降，只是我一开始把它想得太好了。

希望这篇文章，能被WorkBuddy的产品团队看到。你们做了一个有潜力的工具，但离“稳定可靠”还有一段路要走。而这条路，不是靠营销话术能铺平的。

：如果你也用WorkBuddy，欢迎在评论区分享你的体验——是“惊艳”多，还是“崩溃”多？

为什么用WorkBuddy开始和最后，感觉它的智商在下降呢？

一个开发者的真实使用体验：从“惊艳”到“崩溃”，WorkBuddy的智商去哪了？

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开发者真实体验WorkBuddy AI工具：从惊艳到崩溃。初用惊艳，能精准生成代码、优化结构，效率提升3倍。但一周后问题频出：上下文丢失、错误代码、循环论证。对比其他AI工具，发现WorkBuddy存在上下文窗口假象、算力分配不均、对话污染等问题。建议优化长对话体验、区分确定答案与猜测、保持模型一致性。虽仍使用，但已从"可靠副驾驶"降级为"需监督的实习生"。

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为什么用WorkBuddy开始和最后，感觉它的智商在下降呢？

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