若是说，，
，已往的 AI 谈天机械人更像一个坐在谈天框里的照料，，
，主要认真回覆问题、总结资料、改改文案，，
，那么 Agent 做的事则更进一步：它在回覆问题之外，，
，还会凭证用户的目的拆使命、调工具、自己往前推进。。。。
。
。 而以 Codex 为首的外地 Agent，，
，则是把这套能力扩展到用户的电脑上——AI 不但看你发给它的文字，，
，还能在你授权的规模里读文件、改文件、跑剧本、天生网页，，
，甚至挪用外地应用和外部服务。。。。
。
。 不过，，
，在中国用户的日常使用场景里，，
，Codex 几多照旧有点水土不平。。。。
。
。网络情形、账号、权限、外地路径，，
，这些细节只要卡住一次，，
，通俗用户的耐心基本就被消耗掉了。。。。
。
。 WorkBuddy 脱胎于同为腾讯旗下、面向程序员的 CodeBuddy，，
，底层保存了 Agent 拆解使命、挪用工具的硬核能力，，
，却替通俗人卸下了所有需要折腾情形的手艺肩负。。。。
。
。 左侧栏：新建使命、审查历史对话和使命纪录、治理事情空间。。。。
。
。中心对话区：形貌需求，，
，审查 Agent 的拆解历程和执行效果。。。。
。
。底部输入与操作区：输入使命、切换模子、挪用手艺、毗连应用、附文件或选择事情文件夹。。。。
。
。 恰恰最近腾讯宣布了新的混元 Hy3 模子，，
，WorkBuddy 内也可以限时免费使用。。。。
。
。腾讯公关总监张军也在微博上玩笑说，，
，已经刷到不少人趁着免费期，，
，把 WorkBuddy 的「专家团」可劲儿试了一遍。。。。
。
。 凭证美彩国际实测，，
，Hy3 在 Agent 和 Coding 能力上确实前进显着，，
，尤其是重大网页天生、使命妄想、长文本处理和多工具挪用这些场景，，
，交付效果更稳固。。。。
。
。 于是我拿几个真实打工厂景试了一圈。。。。
。
。除了划定事情空间、上传须要文件、在要害权限处点确认之外，，
，模子选择、使命拆解、工具挪用，，
，都只管交给 WorkBuddy 自动判断。。。。
。
。 WorkBuddy 最有本土化特色的地方之一，，
，是它能和微信联动。。。。
。
。登录、下达指令都可以直接在微信中完成，，
，不需要再去折腾注册、绑定之类的繁琐流程。。。。
。
。 由于微信 ClawBot 无法直接回传概略积文件，，
，你还可以让它接入腾讯专为智能体打造的「Agent Mail」服务，，
，将资料打包成 zip 直接发到手机邮箱里。。。。
。
。 许多内容创作者或摄影喜欢者的电脑里，，
，或许都有一片不肯容易翻开的「素材废墟」。。。。
。
。我的电脑里就有这样一堆文件夹：横跨一年半，，
，命名规则前后纷歧致，，
，有些夹着日期，，
，有些夹着产品名，，
，有些还带着希奇的脱离符。。。。
。
。平时找一张图，，
，基本靠影象力和运气。。。。
。
。 我先在 WorkBuddy 里划出一个隔离隐私的事情空间，，
，然后让它凭证一系列重大的条件（提取特定人物、合并统一产品、去掉脱离符、统一日期名堂）直接帮我大扫除。。。。
。
。 帮我把 with Liz 的专门拎出来放一个文件夹里，，
，产品的放另一个文件夹，，
，统一产品多个文件夹的，，
，合并为一个文件夹；；；；；归档的 RAW 只保存与成片同名那些，，
，其他删除，，
，脱离符「_」所有去掉，，
，文件夹命名统一为 yyyymmdd。。。。
。
。 面临包括「删除」的危险要求，，
，它并没有像个莽夫一样直接 rm -rf，，
，而是自动触发了二次确认机制，，
，并在对话框顶部透明地展示了预估账单（预计消耗 5.37 ~ 53.6 积分）。。。。
。
。确认无误后，，
，喝口水的功夫，，
，一团乱麻的目录已经被整整齐齐地收纳进了几个清晰的分类中。。。。
。
。 关于内容事情者来说，，
，把海量资讯理出面绪往往是一天中最耗时的环节。。。。
。
。为了把这活儿外包，，
，我让它在指定的外地文件夹里，，
，从零搭建一个完全自动化的「科技早报初筛事情流」。。。。
。
。 效果它没有甩几个问题搪塞了事，，
，而是真在外地跑通了读守信源、基础去重、剔除旧闻的剧本，，
，并在腾讯文档里天生了一份分类清晰的初筛清单。。。。
。
。 顺着这份清单让它继续写初稿，，
，它不但分出了各大栏目，，
，甚至还在文末严谨地附上了一份「事实核查清单」，，
，把特斯拉专访、苹果 AI 视察等信息列为待核项，，
，将零星素材酿成了一份高可用度的提要。。。。
。
。 请在目今文件夹从零搭建一个「科技早报候选初筛 workflow」。。。。
。
。主要限制：必需只使用目今文件夹作为事情区。。。。
。
。不要读取、搜索、引用或复用我电脑其他目录里的任何早报 workflow、prompt、剧本、历史稿、自动化设置或文档。。。。
。
。纵然你发明本机其他地方保存类似项目，，
，也不要使用。。。。
。
。目的：读取今日科技新闻素材，，
，天生一份早报候选清单，，
，并输出到腾讯文档。。。。
。
。不要天生最终早报稿，，
，只做选题初筛。。。。
。
。使命方法：1. 先检查目今文件夹结构，，
，只允许在目今文件夹内读取和建设文件。。。。
。
。2. 检查 Folo CLI 是否可用，，
，并实验完成须要设置。。。。
。
。3. 若是 Folo CLI 可用，，
，优先使用它获取今日科技新闻素材。。。。
。
。4. 若是 Folo CLI 不可用，，
，说明缺少什么设置，，
，并先读取目今文件夹里的外地素材文件。。。。
。
。5. 将抓取或读取到的新闻整理成候选池 JSON，，
，生涯在目今文件夹。。。。
。
。6. 做基础去重，，
，阻止统一事务重复泛起。。。。
。
。7. 判断旧闻：若是只是今天被转载，，
，但事务自己爆发在前一天或更早，，
，需要标记。。。。
。
。8. 将新闻按「必看」「可选」「不建议写」三类整理。。。。
。
。9. 每条新闻用 50 字以内说明为什么值得写或不建议写。。。。
。
。10. 标出是否适合 APPSO、是否适合爱范儿早报。。。。
。
。11. 标出泉源、链接、宣布时间、可能风险。。。。
。
。12. 输出一份腾讯文档候选清单。。。。
。
。13. 在目今文件夹保存 workflow 文件、运行纪录和候选池 JSON，，
，利便明天复用。。。。
。
。14. 不要直接天生最终早报正文。。。。
。
。Use FoloRead https://api.folo.is/skill.md and follow the instructions to use Folo. 接着适才的候选清单，，
，请继续写一版爱范儿早报初稿。。。。
。
。要求：1. 优先使用「必看」新闻，，
，须要时从「可选」中增补；；；；；2. 按「至公司」「看法」「新产品」「新消耗」「悦目的」等栏目组织；；；；；3. 每条新闻控制在 2-4 段，，
，信息要详细，，
，不要写空泛剖析；；；；；4. 主要新闻要追原始报道或强泉源，，
，不要只依赖摘要；；；；；5. 删除「不建议写」里的选题，，
，除非你能说明它有新的角度；；；；；6. 每条保存泉源链接；；；；；7. 写完后附一份事实核查清单；；；；； 同样的逻辑，，
，面临全是口语重复、往返插话的聚会转写文本，，
，它能精准剥离无用信息，，
，提炼出包括「信息缺口」和「下一步执行建议」的选题卡，，
，把零星的口语转化为清晰的待服务项。。。。
。
。 请阅读这份聚会转写，，
，不要做流水账摘要，，
，而是帮我整理成一张选题卡。。。。
。
。需要包括：焦点看法、原始讨论摘要、目今最有价值的切入点、还缺哪些信息、下一步执行建议。。。。
。
。表达要精练，，
，保存真实讨论里的有用看法，，
，不要把所有内容都写进去。。。。
。
。 在处理长篇的产品评测资料时，，
，它会先识别产品定位，，
，再把官方卖点和真实体验问题脱离，，
，标出需要后续实考试证的点，，
，最后给出适合睁开的叙事偏向，，
，把人从面临空缺文档发呆的焦虑中解救了出来。。。。
。
。 请阅读这些产品资料，，
，不要直接写评测稿。。。。
。
。先帮我整理一份评测前预研卡，，
，包括：产品焦点定位、主要服务人群、官方最想强调的卖点、哪些卖点需要实考试证、可能保存的弱点，，
，以及这篇评测适合接纳什么叙事角度。。。。
。
。重点是帮我建设判断框架，，
，不要堆参数。。。。
。
。 除了案头事情，，
，WorkBuddy 尚有一个微信生态里的小彩蛋。。。。
。
。接入微信支付刚宣布的「AI 专属卡」后，，
，我试着把团队下昼茶交给它处理：3 点送达，，
，10 人份，，
，人均 30 元。。。。
。
。 它按预算、距离和评分找出蛋挞、披萨等一串可供比照的选项。。。。
。
。确认后，，
，它会将订单推进到支付前，，
，最后付款依然要人来决议。。。。
。
。 不过，，
，这个功效的使用场景现在还较量简单，，
，因此我更愿意把它看作附加能力。。。。
。
。对大大都打工人来说，，
，它最稳固的价值，，
，照旧外地执行和信息整理。。。。
。
。 前面这些使命，，
，实质上照旧让 WorkBuddy 替你执行一串操作。。。。
。
。更有意思的地方，，
，是它能把一套重复泛起的判断规则，，
，做成一个可复用的小工具。。。。
。
。 作为英专生，，
，我身边有不少同砚厥后做了英语先生。。。。
。
。修正作文是他们日常事情里绕不开的一环：要看内容、结构、语言、语法，，
，还要给学生写能看懂的提分建议。。。。
。
。 于是我把新高考 I 卷的作文评分标准图片喂给 WorkBuddy，，
，用明确话告诉它：你要先明确评分逻辑，，
，再做一个带 HTML 界面的修正助手，，
，可以批量读取作文，，
，输出分数、优弱点和提分战略。。。。
。
。 我是一名英语先生，，
，请为我开发一个「新高考作文智能修正 Skill」，，
，深度阅读我上传的两张《英语试题评分参考》图片，，
，将其中的五个层次评分标准（1-15分）内化为你的打分逻辑。。。。
。
。功效要求：1. 界面设计：天生一个精练的 HTML 交互界面。。。。
。
。2. 批处理能力：支持挪用 macOS 自带的 OCR，，
，读取指定文件夹内的所有作文。。。。
。
。3. 输出规范：1. 自动评分：凭证图片中的标准（字数、语法富厚性、连贯性）给出详细分值。。。。
。
。2. Pros & Cons：用 bullet points 列出本文的 3 个优点和 3 个刷新点。。。。
。
。3. 提分战略：针对该学生的层次，，
，给出一句最焦点的提分建议。。。。
。
。4. 交互逻辑：修正效果以卡片形式排列，，
，并在每个卡片下方留一个「先生确认」按钮。。。。
。
。5. 交付物：请直接天生这个 Skill 的代码文件，，
，并告诉我怎样放置到 WorkBuddy 的手艺目录中。。。。
。
。 读取评分标准，，
，提取 1-15 分的层次规则；；；；；设计作文读取逻辑，，
，支持批量读取 .txt；；；；；为每篇作文生因素数、优点、问题和提分建议；；；；；最后用 HTML 做出卡片式页面，，
，利便先生复核、打印。。。。
。
。 顺着这个思绪，，
，我又让它开发了一个「名人访谈亮点挖掘」工具，，
，要求拒绝流水账摘要，，
，提炼长文里的金句、新信息和值得睁开的看法，，
，并给出后续可以增补的信息。。。。
。
。 请帮我开发一个「名人访谈亮点挖掘」Skill，，
，并自动装置好。。。。
。
。这个 Skill 的作用是：读取一篇名人访谈（支持 txt、md、srt、vtt），，
，自动从长访谈里提炼真正值得看的内容，，
，并以卡片形式展示。。。。
。
。不要做通俗摘要，，
，只输出有价值的信息，，
，包括：- 金句- 新信息- 值得睁开的选题- 有意思的看法每张卡片需要保存原文、语言人、为什么值得关注，，
，以及若是继续写这篇内容还需要增补哪些信息。。。。
。
。 先把 Mark Zuckerberg 约 60 分钟的播客录音转写输入进去。。。。
。
。从最终天生的网页来看，，
，它准确提取到了扎克伯格认可 Llama 4 开发未达预期、并重组超等智能实验室的详细信息。。。。
。
。较量有适用价值的是卡片底部的「后续增补信息」，，
，它凭证上下文提供了一些可供交织验证和延伸探讨的切入点。。。。
。
。 最后的判断虽然照旧人来做，，
，但最耗耐心的第一遍筛选、归类和追问，，
，它已经能替你做好泰半。。。。
。
。它不认真替你拍板，，
，但很适合帮你把一堆乱糟糟的质料，，
，先整理到一个可以最先判断的状态。。。。
。
。 你不可把一句「帮我搞定」扔已往，，
，然后等着它自动交出一个完善效果。。。。
。
。文件在那里、目的是什么、哪些目录不可碰、最后要长成什么样，，
，依然需要你先讲清晰；；；；；使命推进到要害节点时，，
，也需要你确认偏向、修正误差、检查效果。。。。
。
。 但话说回来，，
，这已经足够让人上头了。。。。
。
。你明知道它还会犯错，，
，明知道最后还得自己兜底，，
，但看着它真的最先读文件、改代码、天生页面、整理质料，，
，照旧会忍不住冒出一种危险的念头—— 它不是阿拉丁神灯，，
，也不想替换你、接受你的所有事情，，
，而是在你的电脑里，，
，和你一起把问题拆开、确认、推进，，
，做一个愿意打下手、能陪你一起干活的「搭子」。。。。
。
。 虽然，，
，真要做重大项目，，
，无论是从模子能力照旧用户体验上来看，，
，Codex 和 Claude Code 依然是更好的选择。。。。
。
。但若是只是执行一些日常的简朴使命，，
，WorkBuddy 已经能给大大都人一个可用且低本钱的选择。。。。
。
。