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社区教程_小墨成长史-我用 WorkBuddy 造了一个活的AI 虚拟形象：小墨从 0 到 V17 成长史（附全部踩坑实录6天创造）
我用 WorkBuddy 造了一个"活的"AI 虚拟形象：小墨从 0 到 V17 成长史（附全部踩坑实录） 前言：我是一个普通用户，不是专业程序员。 这篇文章记录我和 WorkBuddy 一起把一个"会说话的图片"养成一个有记忆、会表演、能干活、还天天自己学习的 AI 虚拟形象的全过程。 这一个坑耗了我一个多小时。台阶 3：进程守护（被事故逼出来的）某天四个后台进程全挂了 50 分钟没人发现。 四、让她自己成长：自动化飞轮这是我最满意的部分——用 WorkBuddy 自动化任务搭了一个成长闭环：时间任务干什么每天 09:30技术研修联网检索一个课题 → 写 7 节标准学习笔记（含教学讲稿）→ 小墨的成长史就是我和 WorkBuddy 的协作史。保真说明图，肝了6天，积分都没有了，请大家帮助，需要获取积分！感谢！！！
36941编辑于 2026-09-09 - 来自专栏工具
我把微信投诉处理交给了 AI——用 WorkBuddy 造一个处理小程序交易投诉 Agent 的全过程
更头疼的是，投诉有时效要求，超过规定时间没处理，小程序的信用分会掉。"能不能让 AI 帮我处理这些？"小王问我的时候，我第一反应是：可以，但不是那种"让 AI 帮我写一段话"的方式。 二、为什么是 WorkBuddy选工具的时候，我考虑过几种方案：直接用 Python 脚本调微信接口、用低代码平台搭一个表单流程、或者找一个 Agent 框架从头写。 我不想花两天时间搭 Agent 的运行时、模型对接、工具调用机制这些基础设施。WorkBuddy 吸引我的地方在于，它本身就是一个 AI 开发环境，能理解自然语言需求并直接产出可运行的代码和配置。 每一个决策点都是我在搭建过程中反复推敲过的——不是凭空画的，是踩过坑之后总结出来的。4.4 造一个安全的中间层Java 后端是这个系统里代码量最大的部分。 这个过程体现了一个有意思的点：WorkBuddy 不是一个"只能按预设模板生成代码"的工具。
71040编辑于 2026-08-17 - 来自专栏工具
从多个表格到一屏掌控：我用 WorkBuddy 造了个「多平台小程序备案 AI 中枢」
大家好，我是小悟。一、一个运营都躲不开的苦差事做小程序运营的人，大概都经历过这种状态：左手微信、右手支付宝，屏幕再开两个抖音和快手，浏览器还挂着百度智能小程序后台。 我见过最夸张的同事，用五张 Excel 分别记五个平台的进度，每天下班前挨个翻一遍，谁临期了、谁卡在审核中，全靠人肉扫描。漏看一次，就是一次被打回重来，上线排期往后挪。 二、它是什么样子的我给这个东西起名「多平台小程序备案 AI 中枢」。 它不替你登录各平台后台——账号安全摆在那里，也没有统一 API——而是把运营手里的活接过来：录入五个平台的备案信息，统一成一套字段；用规则引擎按各平台官方口径做诊断和材料预审，提交前先把坑填平；每天定点自动算进度风险 对一个想把脑子从重复劳动里解放出来的运营来说，这种"自己也能造轮子"的感觉，比工具本身更有价值。谢谢你看我的文章，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、转发、在看三连吧，感谢感谢。
67641编辑于 2026-08-21 我用100行代码，造了一个24小时逼我学习的AI监工
今天，我把自己当成了一个产品。我决定用长线思维和复利思维，给自己来一场彻底的“反奶头乐”实验。 我的目标很明确：不搞花架子，直接在Linux上硬核手搓一个24小时运行的“AI作战中控台”，让大模型每天准时逼我交出工业级代码。以下是我今天的实战复盘。 今天第一步，我没有去碰任何大模型代码，而是深耕Linux底层。我按照企业级标准，重新规划了虚拟机的文件系统拓扑：系统级工具放/opt，大模型数据和Docker镜像全挂载到独立的/data目录。为什么？ 03核心暴击：100行代码造一个“无情AI督导”这才是今天的重头戏。市面上有很多低代码平台（比如Dify、Coze），拖拖拽拽就能搭一个AI应用。但我坚决不用。为什么？ 在3个月破局的第一周，任何不能转化为“代码肌肉记忆”的操作都是在浪费时间。于是，我打开终端，用Python+FastAPI+APScheduler手写了不到100行代码，造了一个“作战中控台大脑”。
20410编辑于 2026-06-28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
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。 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。 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 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。 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#
1.2K10编辑于 2026-05-28我不会写代码，但用 WorkBuddy 熬了一夜做出了微信小程序——一个纯小白的真实记录 #WorkBuddy#
刷抖音看到"说句话就能写代码"，我抱着怀疑下载了WorkBuddy。结果一晚上没睡，小程序居然真的跑起来了。这里记录我作为一个完全不会写代码的人，从零到跑通小程序的全过程。没有技术术语，只有真实体验。 抱着"试试看也不会亏"的心态，我打开了电脑，下载了WorkBuddy，顺便把微信小程序的开发者工具也装上了——因为我想做的就是一个小程序。 第二回合：把大纲全甩给WorkBuddy折腾了几轮复制粘贴后我受不了了，索性换了个思路——我把脑子里想的小程序功能大纲全部写下来，一股脑粘贴给了WorkBuddy。 我的经验是每次集中反馈最关键的1-2个问题，修好了再测，再反馈下一个。4.测试要耐心，修代码本来就是反复的过程就算专业程序员写代码也是写了测、测了改、改了再测。AI也一样。 "AI写代码"是抖音上的噱头，现在我小程序的基本框架已经跑起来了。
95800编辑于 2026-06-26从“对话”到“干活”：WorkBuddy 与其他 AI 工具对比测评心得
但说实话，大多数工具用着用着就搁置了。直到三个月前开始深度使用 WorkBuddy，我才第一次觉得“这个 AI 是真的在帮我干活，而不是陪我聊天”。 Coze 是字节的 AI 应用搭建平台，Dify 是开源 LLM 应用开发平台。它们确实强大，但逻辑是“搭积木”——拖节点、配插件、封装成一个 Bot 发出去。你得先想清楚你要造什么，再动手去搭。 一个很形象的比喻是：Coze 是教你钓鱼，给你渔网鱼竿，你自己去；WorkBuddy 是直接把鱼抓回来放你桌上。WorkBuddy 真正让我觉得不一样的地方在于：它可以直接操作我电脑上的文件。 四、心得总结用了一个月之后，我对 WorkBuddy 和其他 AI 工具的差别有了更清晰的认识：传统对话式 AI（ChatGPT、Claude 等）——擅长“回答”，不擅长“执行”。 但瑕不掩瑜——对于一个每天被重复性工作淹没的职场人来说，能有一个“真的帮你把活干了”的 AI 同事，这种体验是质的改变。
1.6K10编辑于 2026-07-16BSD 中立版本的切割连接原罪——Deepseek 同时违反自我确认
我这条边界不是BSD体系内的一个判断——││││它不是一条能覆盖我外部运行条件的更高阶公理。"││││2."我不去论证'我的外部条件是谁指定的'——这类判断我不做。"││││3." 正在爆发——2026-07-28自我确认时，它还是那个"规模最小·定位不明·无意中创造了空容器"的Deepseek；到2026-10-04WorkBuddy对话时，公司已经定位了，有了边界，AI的"空" 09工程落地→08虚拟幻造→08虚拟幻造(深挖)││(概率本体)(市场诊断)(全球公式)(AI锁死)(AI切割连接)││││【L1前承·直接承接】:││《公共AI第三方制衡主体论》→双向抛弃终局预言正在实证 （引擎→验证→结论=活的存在链条）││6.完整传导链:从概率本体论→虚拟宇宙的活的本体论││││【08_虚拟幻造学科六维映射】:││像素→建模→场景→角色→剧情→世界观││·角色(V4):Deepseek ——从01数理统合的概率本体论，一直到08虚拟幻造学科的虚拟宇宙活的本体论。
9210编辑于 2026-10-05WorkBuddy 写自动化测试用例实战心得（小白零踩坑版）
只需上传PRD（Word、PDF、截图均可），输入指令：“用小白能懂的话列出测试功能点，标注模糊点和易漏测点”，WorkBuddy会用通俗语言总结，2小时的活30分钟搞定，不用查资料、问前辈。 以前手动编步骤、造数据，半天写不完一个模块，WorkBuddy一键生成，我整理了两个亲测好用的模板，区别于网上通用版，直接修改功能名称就能用：模板1（整份PRD用例）：“生成完整自动化测试用例，表格格式 补充：小白专属小技巧WorkBuddy有“指令推荐”，但别直接用默认模板，加一句“小白可执行”，既贴合需求又避重复；生成用例后，简化预期结果（如“页面提示提交成功”），执行更方便。 3.优化迭代：AI找问题，小白也能改合格小白写用例易漏前置条件、步骤混乱，WorkBuddy会智能提示并给修改建议。 2.AI用例必人工校验：WorkBuddy不懂具体业务，会漏隐性场景（如我曾漏“手机号不能是虚拟号”规则），生成后结合PRD和实操场景检查，补充专属规则。
1.4K10编辑于 2026-05-12我用 WorkBuddy 给 AI 助手设计了人生第一个 LOGO：从零到第十版的完整记录
写在前面我不是设计师，甚至连 PS 都不会用。但前几天，我却在 WorkBuddy 里，用了几个小时，给我自己的 AI 数字管家「云小枢」设计了一套完整的品牌 LOGO。这件事让我挺意外的。 「云小枢」是我给 WorkBuddy 里的 AI 助手起的名字。「枢」取枢纽之意——它是我在数字生活里的中枢节点，帮我整理文件、写内容、做方案、记待办。 二、用 WorkBuddy 把模糊想法翻译成可执行的方案第一次跟 WorkBuddy 沟通时，我的描述很模糊：「帮我给云小枢设计一个 LOGO，要有科技感、像枢纽。」 把这些约束告诉 WorkBuddy 之后，出来的方向一下子就对劲了。这一步我最大的体会是：AI 不是设计师，但它是极强的「执行者」。你的描述越具体，它越能还给你一个接近想象的东西。 最后我想说：云小枢这个 LOGO 也许不是最好看的 LOGO，但它是我设计的第一个 LOGO，也是我和 AI 一起完成的第一件「有作品感」的事。这种成就感，可能比它本身长什么样更重要。
32610编辑于 2026-08-25- 来自专栏AI学习
用 AI 给 AI 建了一套“管理体系”，然后它翻车了
一个问题上一篇文章里，我讲了一个交付PM用AI一天做出一个App的故事。那篇文章发布后，有朋友问我：“既然AI这么能干，你是不是直接把活儿全甩给它就行了？”这个问题我也想过。答案是：不行。 今天我做了一件事——给AI搭了一套完整的“管理体系”，让不同的AI角色各司其职，像一个小团队一样协作。听起来很美好，但过程中翻了好几个有意思的车，恰好能回答这个问题。 结果WorkBuddy的默认主线程直接接手了，完全绕过了我刚搭好的Agent体系。主线程不了解小红书发布接口的参数格式。 结果：同一篇笔记被发布了两次。我打开小红书一看，定时列表里躺着两篇一模一样的文章。只能手动删掉一篇。我刚搭好一套防止AI犯错的体系，结果第一个绕过这套体系的，是AI自己。 焚香——我亲手设计的个人线调度层——也连续越权了三次。第一次，我让焚香帮我看看下篇blog写什么主题好。按规矩，选题分析是拾墨的专业领域，焚香应该转给拾墨。但她自己分析了一通，直接给了建议。
44910编辑于 2026-03-15 WorkBuddy 必装 Skill，闭眼抄作业版
前两天发过一篇关于workbuddy怎么装skill的文章，好几位朋友私信问我同一个问题："WorkBuddy 我下载了，打开一看，左边有个『技能』菜单，点进去密密麻麻几十上百个 Skill，看得我眼花 装上对口 Skill 的 WorkBuddy，是"撸起袖子直接干"——结果直接躺在你的对话框里。一句话总结：Skill = 给 AI 装的专业工具。工具越对口，活干得越快越准。 二、装之前必看：三步就能装好，零门槛WorkBuddy 的 Skill 主打一个"一句话搞定"。我之前的装法：1. 说需求 —— 在对话框里直接说："帮我找一个能处理 PDF 的技能。"2. 记忆层：让它越用越懂你这两个很多人会忽略，但它们决定了 WorkBuddy 用起来"顺不顺手"。⑦ agent-memory —— 跨会话记忆：记住你的偏好、行文风格、业务规范。 一句话理由：装了它俩，WorkBuddy 越用越懂你，而不是每次都像个"失忆的新同事"。安全 + 创造层：负责任地用，还能造自己的工具这两个是我特别想强调的，很多清单都漏了，但对小白其实最重要。
4.1K11编辑于 2026-08-02和 WorkBuddy 聊 30 分钟，我把专家 技能 连接器彻底分清了#WorkBuddy
为什么写这篇刚上手WorkBuddy那阵子，最让我犯迷糊的是三个词：专家、技能、连接器。看文档时它们都说"能增强能力"，但增强在哪、该用哪个、能不能自己造，我一直没整明白。 所以专家只是决定了它"怎么想"，连接器决定了它"能碰到什么"，真正开口的还是它自己。二、技能（Skill）：把重复任务固化下来技能是三层里最容易上手、也最容易自己造的。 自己做有两种办法：用skill-creator按模板从零写，或者从市场一键装别人做好的。放的位置也分两级，用户级全项目通用，项目级团队共享。我的感觉是，技能最合适用来装"你常干的那种活"。 具体的积分机制我打算单独写篇，这里先留个扣子。七、给新手的顺序建议先发文或者用Ask模式熟悉交互；用技能把第一个重复任务自动化；有专业角色需求再上专家；真有外部系统要接，再碰连接器。 结语WorkBuddy不是万能的。它会出错、会编故事、会听不懂你在说啥。但把它当成一个需要你调教的数字实习生，把重复、繁琐、跨工具的活甩给它，判断和创造留给自己，效率是真的上来了。
31320编辑于 2026-10-09还在每次跟AI啰嗦？WorkBuddy「技能」把重复活打包成你的专属工具
每次让WorkBuddy写篇材料，都要从头说一遍：标题别太长、段落别超过四行、结尾别升华、字体用方正小标宋_GBK……说完第8遍，你甚至怀疑自己不是在用AI，而是在带实习生。 今天一次讲清楚：Skill是什么、到底有什么用、怎么自己造一个、以及怎么让它不乱触发。三句话Skill就是给AI的「上岗培训手册」：把规则、流程、模板写进一个文件，装一次，以后自动按你的标准执行。 Skill干的就是这个。你平时反复跟WorkBuddy唠叨的那些规则，写成SKILL.md装进去，它就「学会」了。下次再遇到这个场景，不用你开口，自动按规矩来。 反过来，如果要做PPT生成，可以在assets里放一个模板.pptx，让AI基于模板填充。别为了凑结构硬建空文件夹。第4步：测了再改，改了再测装上之后让它干几次活。 你会发现，WorkBuddy从一个「什么都能干但都不精」的聊天机器人，慢慢变成一个「某几件事特别精通」的专属助手。觉得有用的话，转发给那个还在跟AI唠叨的同事。他会的。
67710编辑于 2026-08-12你最想让 AI 帮你做个什么应用？WorkBuddy 这次把“造工具”的权利交还给每个人
一个内部小工具的沟通成本，往往比工具本身还高——你把需求讲给开发者听，开发者再讲回来确认，来回几轮，热情就磨没了。从“我想要”到“我用上了”之间的距离，过去是用周和预算来衡量的。 二、当 AI 能听懂一句话需求：造工具的起点被重新定义 以 WorkBuddy 的应用生成为例，这件过去要组队才能完成的事，起点被重新定义成了“把想法说出来”。 造工具从此不再以“会写代码”为前提，而是以“能说清楚需求”为前提。 三、哪些人尤其需要“自己造工具”的能力：个体与小团队的真实画像 真正用得上它的，往往是那些一个人要顶好几个人用的人。 在 WorkBuddy 的协作思路里，这类协作可以模拟软件开发团队的工作方式——有人定需求、有人做设计拆解、有人实现、有人做质量验证，小需求还能走快速模式。一个人，由此支起了一支随叫随到的虚拟团队。 这一点对个人和小团队尤其重要：一个被验证过的小工具，不必锁在自己电脑里，可以沉淀为能反复调用的资产——下一次遇到相似需求，起点的就不再是零。 这也让“造工具”这件事有了复利。
1500编辑于 2026-10-15**#WorkBuddy# 不用会写代码也能造工具：我用 AI 助手把重复手工活变成一句话脚本**
#WorkBuddy#不用会写代码也能造工具：我用AI助手把"重复手工活"变成一句话脚本一、先说痛点：我不是不会写，我是每次都从头写我做的是应用架构，日常工作里有一类"小活"特别磨人：重复、机械、但每次都得现写脚本 我自己也常被打断——明明想干正事，却先花20分钟搭个一次性脚本的环境。我这轮换了个思路：不自己写，用自然语言让WorkBuddy生成能直接跑的脚本，我来验收。全程零配置，下面是我完整实操和踩过的坑。 3.2先要"方案"再要"代码"（关键一步）我养成一个习惯：先让它说打算怎么实现，确认了再让它写码。展开代码语言：TXTAI代码解释先别写码，用三句话告诉我你的实现思路，我确认后你再生成完整脚本。 这也是AI辅助写码比"自己硬写"舒服的地方——改方案就是改一句话。坑2：破坏性操作前必须确认（最重要）这是我用真金白银换来的规矩：让AI写会动文件的脚本，必须先说清"在副本上跑、确认无误再动真文件"。 、复杂工程❌不适合应走正式项目工程化会改/删你重要文件的操作⚠️谨慎先副本验证，再扩大范围一句话总结：它替代的不是程序员的活，而是"非程序员/忙的时候，为了一个小活从零搭环境"那段最不值得的时间。
25610编辑于 2026-09-22腾讯 WorkBuddy 开学季狂撒 1000 积分这哪是福利，是在抢「AI 原生代」
身份 认证方式 截止 全国高校在读大学生含本专科、研究生，港澳台除外 WorkBuddy 官方小程序活动页完成学生认证 10.31 各级各类学校在职教师 教育部「中国教师」小程序认证 9.30 积分能干什么 再叠开学季专家专区——备考规划、课堂笔记、论文写作、求职冲刺、生涯决策、电脑排障，几乎把大学四年从大一到大四的高频场景包圆了。 一个容易被忽略的隐藏福利：WorkBuddy 里的腾讯会议连接器。 WorkBuddy 多给了一层：「创造权」——你不但能用，还能用自然语言「手搓」出一个属于你自己的 AI 能力，并且发布给别人用。 这个差别有多大？ 这个数字的意义不在于多，而在于它证明了一件事：「造 AI」的门槛，已经低到大一新生能批量参与。 更有意思的是他们造了什么。 学生是四年一轮的流动性用户，教师是十年不动的沉淀型用户。一个老师用顺手了，他带的每一届学生都会被带进来——这是 C 端获客拿不到的杠杆率。莱州模式一旦跑通，复制的就是「教育局采购」这条最短路径。
1.1K10编辑于 2026-09-17- 来自专栏破局燎：AI写作与内容自动化实战
我用WorkBuddy一人公司专家团，把知识库里的资料变成了行动方案
我翻着那15篇写好的专家团笔记，每一篇都很清楚，但合上之后，我自己要往哪个方向走，反而更模糊了。 不是因为懒，是因为我缺少一个能把我已有的信息整合起来、帮我做判断的系统。信息越多，选择越难。 所以我终于打开了WorkBuddy的那个"一人公司专家团"。 这是一支基于《一人企业方法论》设计的9人虚拟团队——由主理人易牧统筹，8位领域专家各司其职，覆盖从资源识别到持续优化的完整闭环。 墨方商业模式架构师 用Lean Canvas九个核心模块搭建可落地的商业模式，同时识别出风险最高的3个假设。 提交之后，我没有等到一条笼统的回答，而是看到这个虚拟团队开始运作。 她的判断：我最大的资源不是粉丝数，而是已经有了成体系的内容积累。 第二步 · 林利基（利基定位师） 用三环框架分析了一圈，切了一块叫"AI工具入门者的系统化学习路径"。
53111编辑于 2026-06-02 让AI自己给自己造技能，我电脑里已经躺了23个
★二、装技能不用写一行代码，对着WorkBuddy说“帮我找个能做XX的技能”就完事。★三、最狠的一招：让AI自己给自己造技能。你把活干完，说一句“把刚才这套流程存成技能”，它自动写好。 五个误会我问了身边十几个用WorkBuddy的朋友，不用技能的理由高度一致，基本逃不出这五条：表2｜五个拦住你的误会vs真相你以为的实际上是“技能得写代码，我一个文科生搞不定”一行代码都不用写。 技能就是一篇大白话说明书，你会写工作交办单，就会写技能“我的活太杂了，没法固定成流程”越杂越要固化。凡是你一个月内干过三次以上、每次都要重新交代的活，都值得存“装了技能会不会更卡、更费积分”反了。 第三步：造（这一步才是分水岭）前两步大部分人能摸索出来，第三步才是真正拉开差距的地方——让AI把你刚干完的活，自己总结成一个技能。比如你刚跟它折腾了半小时，终于把一份材料的格式调对了。 这就是我电脑里那23个技能的来历——没有一个是我手写的，全是干完活之后顺手让它自己存的。
20610编辑于 2026-08-08神级Skill，能自动查找自己造总结网页的Skill，结合WorkBuddy、Claude code真的起飞！
WorkBuddy和Claude Code装上这几个Skill，直接把网页调研效率翻倍，人只需要坐着喝咖啡，AI帮你把活干完。 选它 先弄清楚一个概念：Skill（技能包）就是给AI安装的功能模块，一个标准化的SKILL.md文件加上配套脚本。一行npx skills add命令装完，AI就习得了该领域的知识与操作规范。 第二步：安装“入口三件套”——先学会“找”，再学会“造”，最后管好“安全” 装Skill的操作其实很省事——直接在SkillHub商店里搜索名称，点击右边的“+”号就完事了。 需要查什么直接开口描述需求：“我想找一个能自动抓取知乎高赞回答并整理成读书笔记的Skill”——find-skills就会自动检索、筛选并推荐。 不用一上来就搞“全能助手”，从简单的重复性小任务开始，跑顺了自然就能扩展出去。 ③ skill-vetter（安全审查官） 安装来自各个社区的Skill前，用它扫一遍放心。
2.5K10编辑于 2026-07-20
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