前段时间我对国内的部分Agent产品做了一个初步的横向测评
最后发现,WorkBuddy在国内横向产品中太能打了
易观分析的一份报告也证明这不是我的一家之言,用户用脚投票,workbuddy的日活已经把第二名远远甩开在了身后。

一方面WorkBuddy的生态太强了,这是腾讯系产品发展至今的先天优势,我相信没有人不用微信,不用微信你也看不到这篇文章。
另一方面就是WokrBuddy作为Agent产品本身就很出色,内置模型多,有国内最强的模型K3也有性价比极高的模型ds,还有限时免费的自家模型Hy3,还有大量其他模型。同时配套设施极其完善,可以说到了应有尽有的程度。
因此,我决定为可能会用到WorkBuddy的朋友们,写上一篇最新的入门保姆级教程。
相信我,即使你是小白,看完你也能快速上手。
我会从下载安装开始介绍,到各个功能模块的详解,开始实战前带大家改一下个性化设置,最后用两个案例带你全方位了解该如何使用WorkBuddy
下载安装
任意浏览器检索「workbuddy」
点击进入官网,就是以下页面

Mac、Windows、鸿蒙系统全都支持,根据你的电脑系统选择相应的版本就行。
我的电脑系统是Mac,所以选择下载Mac版本进行演示,安装完成后打开是这样一个页面。

点击登陆

会出现一个微信扫码登录的页面
如果你的电脑上已经登陆了微信,那就直接点击快捷登录就行,这个对我来说是真的很方便。
认识主界面
下面这张图就是登陆后的页面,有主界面也有侧边栏,不用担心,今天全部为你介绍一遍。
先来看看中间这一大块主界面有哪些功能。

红色圈出来的是你能够选择的三种主要模式,分别是:日常办公,代码开发,设计创意。
这三种模式基本上覆盖了使用中的大多数场景,绿色部分与三种模式关联,会随着你选择的模式不同有差别。
选择日常办公,就是文档处理、金融服务、数据分析等等。选择代码开发,就是网站开发、Agent应用等等

选择设计创意,就是网站设计、PPT设计和视觉海报等等

选择某种技能,比如选择了日常办公下的文档处理,还会出现各种更加详细的技能供你选择,这里就有财报分析、文档格式转化、竞品分析等等。

任意选择一个,比如说财报分析全流程,。就会出来一段财报分析全流程的提示词模版

提示词是什么呢,我们日常所说的提示词其实就是对话框中你向AI输入的那些语句,提示词越具体越明了,AI最终产出的效果就会越如意。
而WorkBuddy为了防止大家刚开始使用不太会写提示词,直接给了相应场景下的提示词模板,只需要根据自己的实际需要进行改动就行。

点击左下角的➕,会出现图中这些选项,点击添加文件。

可以选择添加本地文件、腾讯文档、ima知识库、乐享知识库。
本地文件就是你在使用workbuddy的设备上存放的文件,腾讯文档就是腾讯自家的在线文档,其余两个暂时放在一边,日常使用场景不多,属于进阶使用。
将文件上传后,你可以指挥workbuddy给你修改文件,转化文件格式等等。

添加文件下面是选择模式,可以看到有两个模式可以选择
其实原本是三个,只是craft模式现在变成默认模式了
craft模式也就是默认模式下,当你给workbuddy发送指令后,workbuddy就会按照你的需求直接开始干活,也就是Agent模式,这会是使用场景最多的模式,所以直接被设为默认了
FBI warning,当workbuddy开始干活的时候,你的积分就在被消耗了
Plan模式下,当你提出需求后,workbuddy不会直接干活,而是和你讨论如何实现这个需求,先规划好
如果你在开始一个任务前,自己也不是很清楚自己的需求,我建议你先用Plan模式,防止Agent做任务的时候偏离了你的目标
Ask模式其实就是和AI聊天了,你问它答,不会动手操作,和用手机端豆包一样

接下来的专家、技能以及连接器有两个入口,除了在左下角➕处可以选择,也可以在左边侧栏中点击进入
这个后面单独展开细说

Auto边上的两个键,一个是语音输入,打开之后你对着电脑说话,对话框中就会出现对应的文字
另外一个就是发送了,点击就可以将你的提示词发送给大模型

左下角的工作空间可以理解为项目文件夹,你可以新建一个工作空间完成一个项目,也可以选择本地已有的文件夹进行,如果你都不选,项目就会在默认路径输出。
一个项目放在一个工作空间中处理会更加便捷
如果你需要对自己的项目进行一个细致的管理,我也建议你还各个项目的工作空间隔开,不然产出都在默认路径输出,会混在一起,最后可能找不到自己需要的那个文件
权限设置

旁边点开可以设置权限,默认权限下更加安全,有风险的操作workbuddy会在询问过你,且你同意之后再进行
允许完全访问就是放开电脑上基本所有的用户权限给workbuddy,这样它可以利用一切工具来完成你的任务,也不需要中途一直请求你的许可。
这两种权限都有利有弊,默认权限下相对更安全,但是得有人看着,给它权限,不然workbuddy的工作可能会因为无权限进行下一步而中断。允许完全访问的话就可以交代清楚任务就不管了,但是可能会有未知风险
刚开始使用我建议大家还是选择默认权限,后面再根据自己的需求进行必要的改动。
模型选择
右下角红框内是选择模型的地方

点击Auto,就进入了模型选择页面。
workbuddy原生接入了大量的国产模型,如果你不知道该如何选择,你可以选择Auto不变,这也是默认选项。Auto模式中,进行任务时workbuddy会自动根据任务难度分配合适的模型。
简单说一下,日常工作中我会怎么选择这些模型。
一些简单的任务比如说做做研报、简单的编程,我会选择Hy3,这是腾讯自研的大模型,一直到八月底都限时免费。稍微复杂一点的我会选择DeepSeek,性价比之选。如果是一些比较复杂的任务,我会选择GLM5.2,这属于国内大模型中上一代的顶级王者。如果有GLM5.2也无法妥善处理的任务,我会选择Kimi的K3,这是目前国内综合最强的大模型。
大家也可以在自己的使用过程中,根据自己的偏好选择喜欢的大模型处理任务。
如果觉得这些大模型不足以满足自己的需要,也可以点击「配置自定义模型」,会出现以下页面

在API Key处填写从别的大模型开放平台处导出的Key就可以了
大家注意,这个Key一般只会出现一次,也就是你刚创建出来的时候,之后就看不见了
所以要赶紧复制下来,可以保存到自己信任的文档中,也可以直接导入workbuddy中
千万不要将这个Key泄漏出去,任何人复制了这个Key都可以花你用自己钱买的token了。
侧边栏介绍

首先是「新建任务」,点击这个就会新建一个任务,即使你在别的对话窗口,也会跳到新页面,重新开始一段对话。
然后是「助理」,这个我觉得很实用,也很好玩。

点击助理,会出现一个二维码,扫码绑定自己的手机之后,你就可以通过微信小程序在手机上控制workbuddy工作,也可以直接在微信对话框中与workbuddy进行对话。
注意,这必须保证你登陆着workbuddy的电脑是开机状态,对话和工作也会正常消耗你的积分
在介绍「项目」之前,我先介绍它下方的这个功能区

一个一个来,首先是,专家
专家就是将该垂直领域的知识、技能都封装了进去,workbuddy中内置了大量的专家,你可以根据自己的需要选择,比如日常工作如果需要数据分析,就可以选择召唤数据分析师辅助工作。

技能,也就是通常所说的skill,和专家不一样的是,专家是涵盖了一个领域的知识,广度和深度并重。

skill是彻底抛弃广度,专注于一个角度深挖,装上技能后,workbuddy在某个角度处理问题的能力会大大提升。workbuddy中有一个skillhub,中文意思就是技能市场,其中收录了基本上日常能用到的所有skill,数以万计。当你的任务用专家表现一般时,不妨试试skill,反之亦然。

连接器,其实就是MCP,一种和外部软件打通的协议,通过它你可以将workbuddy与其他软件连接起来,比如飞书、企业微信。
连接之后,workbuddy就能够读取授权软件中的信息,也可以在其中进行权限内的操作,这能够帮助你的workbuddy更便捷地辅助工作。
如果有什么产品你想接入,但是workbuddy中没有,你也可以自己定义。
总之,在确保基本设施可以满足用户日常需求的情况下,workbuddy的开放度同样很高。

「自动化」就是给你的任务加个前置条件。当该前置条件被触发时,比如定了六点作为前置条件,六点到了,那么就会自动开始任务。

这个资料库是workbuddy刚上的功能,算得上一次重磅升级,这个功能带来了两个大的提升。
一是在workbuddy中,大家可以对同一个网页进行编辑,就像编辑腾讯在线文档一样。
二是以前只能本地运行的的个人DIY工作台可以多设备同步数据了,你在电脑上更新了数据,手机上也能看见,反过来也是,甚至可以变成团队工作台。
不知道工作台怎么做的同学,一会就给你做个示范。

最后介绍左边侧栏中的最后一项,项目
打开项目后,你可以选择新建一个项目,也可以根据模板创建一个
选择新建项目

就会来到这个页面,在这你可以邀请自己的朋友、同事一起加入这个项目,共同协作,也可以在其中配置项目背景、MCP、专家、skill等等功能。
在我看来,这就是专门一个留给团队的协作空间。
改设置
介绍到这,距离实战演练只剩最后一步了,改设置。

点击自己的头像,选择设置,我们来调整一下设置。

我在使用每个Agent前,都会自己调整一下系统提示词,你可以在系统提示词中写一段话,workbuddy会在所有的任务中记住它,这样就不用在每次开始任务前重复提醒了。
我常用的系统提示词放在这了,需要的朋友可以自取。
一、底层开发思维
坚决杜绝闭门造车、重复造轮子
- 启动项目或制定较大方案前,优先去 GitHub(代码托管平台)查找同类项目、文档、实现思路和源码
- 有成熟现成项目时,优先评估 license(许可证)、维护状态、安全风险和适配成本后复用
- 简单 bug(问题)修复、明确小改动或离线任务可不强制调研
- 多检索、多看、多拆解学习开源项目,可复用内容直接取用,有参考价值的方案借鉴参考
- 多套开源方案交叉对比,取优势、剔除缺陷糟粕
二、文档同步
- 功能开发、业务逻辑、接口协议、数据结构、产品交互或模块职责发生变化时,必须同步检查相关 README、开发规范、接口文档和当前状态文档是否需要更新。
- 文档同步属于开发收尾的一部分,不能只在用户提醒时才做;准备说明“完成”、运行 test通过或 commit前,都要检查文档是否过期。
- 如果只是内部实现细节调整,且不影响使用方式、接口、数据、交互和模块边界,可以说明“无需更新文档”。
- 如果发现旧文档会误导后续 Agent 或人工开发者,必须更新或归档,不能让过期文档继续留在默认阅读路径。
- 文档更新要优先更新当前执行入口和模块 README;历史设计、历史计划类文档如已归档,只在需要保留背景时补充归档说明,不作为当前执行依据。
- 更新当前执行文档时,优先把正文改成当前真实规则,不要用“修订说明”“当前改为”“之前如何”这类补丁式语气堆在顶部或正文里。
- 只有归档文档、migration note、changelog或用户明确要求保留历史脉络时,才记录历史修订说明;当前执行文档应保持像正式说明书,而不是更新日志。
三、临时残留代码清理
- 功能开发完成、test(测试)通过、准备 commit(提交)前,必须自动检查本轮是否留下临时残留代码。
- 明确属于临时验证的内容,Agent(代理程序)应自行清理,不需要用户判断。
- 可直接清理的内容包括:debug print(调试打印)、临时 file(文件)、一次性 script(脚本)、临时 mock(模拟数据)、临时 API(接口)、写死假数据、临时开关、临时注释和没有正式引用的验证代码。
- 不得清理正式业务代码、正式 regression test(回归测试)、正式 fixture(测试夹具)、正式 document(文档)、关键运行 log(日志)和为排查问题有意保留的诊断日志。
- 拿不准的内容必须单独列出,说明文件位置、用途、风险和建议,由用户决定。
- 如果用户要求 git commit(版本提交),先完成临时残留代码检查和必要清理,再运行 test(测试),最后 commit(提交)。
- 如果用户要求开发下一个功能,但发现上一轮可能还有残留,先提醒用户是否清理上一轮残留,再进入新功能。

如果你之前使用过别的AI产品,可以在此处导入记忆,让你的workbuddy一上手就很懂你
现在,基本上所有的界面、功能都介绍完了,设置也调好了
可以开始实战了
实战演练
个人工作台
不妨让我们先来搭建一个属于自己的个人工作台,这可比上来就处理工作有意思得多
你可以在其中记录自己的开销、运动、看了什么书什么剧等等

权限上我没动,默认权限,模型上我选择了Hy3,毕竟它免费,这个任务也不复杂,然后选择了工作台搭建师这个专家

一切准备就绪后,还是有些无从下手,该怎么和workbuddy描述才能搭建一个工作台呢
不用担心,官方早就考虑到了这个问题
点击上方的「个人工作台」

可以看到出现了一排工作台让你选择,这里我选择了生活工作台。
选择完毕后对话框中自动出现了一大段提示词,大家可以根据自己具体的需求再改一改。改完后点击发送,等待一会。

不到一刻钟,一个生活工作台就搭建好了,这次在我是没有改模板内容的情况下生成的,可以看到功能还是比较齐全的。
现在这个工作台只能在本地运行,别的设备上是无法查看的,想要升级就要用到新上的资料库功能了


升级的方法很简单,跟workbuddy说上一句就行,接下来你就拥有了一个属于自己的,可以带出门的工作台了。如果你需要做一些轻量的应用,都可以复刻同样的操作。
接下来让workbuddy处理一下本地的文件。一般我会将提前需要处理的文件统一放置在一个文件夹中,分好类,这样可以让workbuddy工作时更加迅捷,直观。

这里我选择了一个本地文件夹进行数据的处理,这是一个较为复杂的任务,需要workbuddy从PDF中抓取我需要的信息,这需要它先进行OCR再定位重点信息,还要可以进行语义理解,最后与另外一个文件进行匹配。
我事先已经把所有的逻辑整理好写入了一份MD也就是markdown格式的文件中,接下来只需要在对话框中说清楚你的需求,就像这样

注意,真的建议大家在描述自己需求时尽量清晰,清晰的需求会让Agent更好地明白你要做什么,特别对于一些不是很聪明的模型,如果你的需求模糊,可能会出现一些比较糟糕的结果。
为了保证任务完成率和质量,打磨提示词是有必须性的。砍柴不误磨刀功。
能够看到半个小时后workbuddy输出了结果,我检查后发现质量完全没问题,同样的任务我之前人工肝了一个星期。
对于重复任务,AI还会越干越快,第一遍写的脚本它能够复用,前面踩的坑它也会总结,防止下次再犯。
小结
Agent确实大大解放了生产力,作为工具它很棒,如何使用确实还是一件需要学习的事情。
好的工具可以帮助我们完成任务,但是任务本身需要人类提供。一个好的任务、好的想法,会让你的Agent创造出更加优秀的产出。
人在这条链路上始终是主导者,所以不要担心AI,放心大胆地去学习它、使用它吧!
