WorkBuddy是真的火了不光广告打的多，很多人都在用。不过很多人还是拿WorkBuddy当豆包对话来用，其实这样用10%都没有用到它的潜力。
这篇就写给有这类需求的朋友：已经装上了，却不知道能拿它干嘛的新手。我挑了十个日常场景，从工作到生活，每个都给你三样东西：它能替你做什么、具体怎么做，以及可以直接复制的提示词。
下面这些玩法和提示词，原样搬到 Claude Code、Codex 上也能跑。它们是同一类东西，都是能操作电脑的 AI 智能体。只不过 WorkBuddy 对国内用户更友好，微信扫码就能登录，Windows 和 Mac 都能用，模型也内置好了，不用自己折腾 API。所以下文我只讲 WorkBuddy，知道这些方法是通用的就行，可以灵活使用。
一、WorkBuddy到底跟“聊天 AI”差在哪
不搞懂这一点，你永远只会拿它聊天。
你过去用的豆包、ChatGPT、文心一言，本质上是问答系统：你问，它答，交互到此结束。它像个顾问，告诉你“这个报告该怎么写”，然后你自己打开 Word，一个字一个字敲。
WorkBuddy 是智能体（Agent）：你给它一个目标，它自己拆任务、自己规划步骤、自己打开软件、读写你电脑上的文件、执行命令，最后把做完的成品放到你桌面上。
一个动嘴，一个动手。这是它跟你过去用的 AI 最根本的区别。
腾讯官方给过一个能力分层，我觉得挺准，帮你快速建立预期：
有个真实例子我印象很深。公司资料员手上一份三千多行的用户数据表，字段乱、格式不统一，还有重复和无效行。过去她要在 Excel 里手动筛选、去重、统一格式、做透视表、画图，得四十多分钟。然后这个小美女现在会把表拖进 WorkBuddy，说了句“帮我清洗一下，去重去无效行，按省份统计人数，画柱状图”，然后去倒了杯水。回来时，桌面上多了个文件夹，清洗后的表、统计表、柱状图都在里面，全程三分钟。然后得意洋洋地跟我炫耀。
这就是“动手”的意思。
三种模式，新手最该先分清的一件事
WorkBuddy 的对话框左下角有个工作模式的切换，三档，能力从低到高：
Ask：纯聊天，你问它答，跟豆包一样，不动你的文件。
Plan：先出一份计划给你看，“第一步读文件，第二步按月份合并，第三步生成图表，是否执行？”你逐条确认，它才动手。
Craft：干活模式，直接开跑。
这里有个坑，新手必须知道：WorkBuddy 默认就是 Craft 模式。你随便发一条消息，它就直接开干，积分也跟着开始烧。
所以我的建议很明确：
只想问问题、还没想清楚要它干嘛，先切 Ask；心里有活但不放心它乱改文件，用 Plan 过一遍；确认方向没问题、要它落地，才用 Craft。
我自己日常八九成的任务都走 Plan。多花十秒看一眼它的计划，比它跑歪了推倒重来省太多。
动手前，这几个设置和习惯先立好
安装、登录这些基础操作我就不写了，扫码就完事。下面几条才真会影响后面的使用体验。
第一，改掉默认工作空间路径。WorkBuddy 默认把生成的文件都堆在 C 盘。不改的话，用不了几个月，C 盘可能就满了。进设置，把工作空间存储路径挪到别的盘。
第二，第一次别拿重要文件试。它真会动你的文件。先拿复制出来的副本，或者一个不重要的文件夹练手，摸清脾气再上真家伙。
第三，把“记忆”打开。在设置里开启对话记忆，它会从交流中记住你的偏好：项目叫什么、喜欢什么回复风格、有哪些忌讳。你也可以直接用大白话往里写规矩，比如“回答简明扼要，不要废话”“不要编造数据，也不要用过时信息”“任何任务先想清楚再动手”。不过记忆条目别堆太多，控制在二十条以内，因为每条都要占用它的注意力。
第四，也是最重要的一条：学会写“结构化提示词”。
这是新手和高手最大的差距。同样一件事，你只说“帮我规划去杭州的旅行”，它多半会给你一份宽泛、官方，甚至过时的东西。把需求拆成四块说清楚，结果会专业得多。
这四块，记住就够用一辈子：
角色：让它扮演谁？（“你是一位资深的 XX 专家”）
背景：现在是什么情况、有什么约束？
输入：你需要我提供哪些信息？（把已知条件列清楚）
输出：你要以什么结构、什么格式给我？
后面十个场景，你会看到这个框架反复出现。它就是那把万能钥匙。
二、调研：一份能交差的行业/竞品报告
能做什么：给它一个主题，它自己上网搜集、分析、整理，直接产出一份结构清晰的调研报告，甚至一份可以拿去开会的 PPT。过去要开十个网页、看一堆文章，再手动汇总排版；这部分杂活，如今可以先交给它跑。
怎么做：这是 WorkBuddy 最能打的场景之一。它可以让多个 agent 并行工作，一个搜集网上的公开数据，一个总结你上传的资料，另一个把结论组装成报告。
分三步：
第一步，用结构化框架把需求说清楚。别只说“调研一下新能源汽车市场”，试试这个：
你是一位资深的行业研究分析师。
背景：我要在下周的部门会上，用 15 分钟讲清楚 2026 年国内平价咖啡赛道的竞争格局。
请帮我调研并输出一份报告，包含：
1. 赛道概况：市场规模、增速、主要玩家（列出前 5 名及各自定位）
2. 竞争格局：头部品牌的价格带、门店数、核心打法对比（用表格）
3. 关键变量：影响未来 1-2 年格局的 3 个因素
4. 一句话结论：如果我是新进入者，最大的机会和最大的坑分别是什么
所有关键数据请标注来源和时间，无法确认来源的请单独标出。第二步，让它先出提纲再展开。你可以在 Plan 模式下让它先给报告框架，你看一眼结构对不对，再让它填充。方向错了早点掰回来，比写完一大篇再返工强。
第三步，要 PPT 就追一句：“把上面的报告转成 15 页的演示文稿，每页一个核心观点，配上数据图表。”它会直接生成一份 PPT 文件。
判断和坑：调研最怕 AI 编数据。它会一本正经地给你一个“市场规模 480 亿元”，看起来特别可信，来源却可能根本不存在。所以“标注来源、无法确认的单独列出”这句，每次都得带上。凡是要写进报告、拿去汇报的数字，你还得亲自点开来源核一遍。它负责提速，你负责可信，这个分工后面每个场景都成立。
三、工作计划：把“一团乱麻的一周”拆成能打勾的清单
会议录音、聊天记录、脑子里的一堆待办，都可以让它整理成行动清单、项目排期、日报或周报。它还能设成定时任务，每天早上自动整理待办，抓取你要盯的信息。
这里分三个常见场景。
场景 A：会议记录变行动项。开完会一堆决议，谁也没空整理，把会议纪要（甚至录音转的文字）丢给它：
读一下这份会议记录，帮我：
1. 提取所有的行动项（action items），每条注明负责人和截止时间
2. 按紧急/重要四象限分类
3. 把属于我（张伟）的任务单独列出来，转成一份带勾选框的待办清单场景 B：排一周计划。别自己在那儿纠结先做哪个。让它当你的规划参谋，关键是让它反过来问你，别一股脑把所有东西倒给它：
我想规划下周的工作。我手头有这几件事：[列出来]。
请像访谈一样问我问题，把每件事的优先级、耗时、依赖关系、deadline 都问清楚，
问完之后再帮我排一份逐日的时间表，把深度工作和碎活分开安排。结构化提问，往往能逼出你自己都没想清楚的事。
场景 C：日报周报自动化。这是 WorkBuddy 相比纯聊天 AI 的独门优势，它能设定时任务。你可以让它每周五下午自动读取这周的工作文件、提交记录，生成一份周报草稿发到邮箱。通勤路上用手机在微信里给它发一句指令，回到工位，报告已经备好了。
这里别犯一个错：AI 把计划排得再漂亮，执行的还是你。它不知道你今天状态好不好，也不知道会临时插进来什么急事。让它帮你把混乱理清楚就够了，人生优先级别交给它。理清楚之后，怎么取舍，还是你说了算。
四、健康：把看不懂的体检报告，翻译成人话
这一节先把丑话说前头，因为它比别的场景都敏感：AI 可以帮你理解报告，诊断必须交给医生，没有别的方式，记住这条。
它适合做这些事：把一份密密麻麻、全是箭头和英文缩写的体检报告翻译成人话；追踪几年的指标变化；提供基于常识的生活方式建议；查询药物的基本信息和注意事项。
解读体检报告，可以用下面这个框架。上传之前记得脱敏，把姓名、身份证号这些遮掉。
你是一位擅长把专业医学信息讲给普通人听的健康科普顾问。
以下是我的体检报告主要指标 [贴上或上传，遮掉个人身份信息]。
请帮我：
1. 逐项解释每个偏离正常范围的指标，是偏高还是偏低，通常意味着什么
2. 把这些指标关联起来看，有没有需要重点关注的信号
3. 给出可以立刻调整的生活方式建议（饮食、运动、作息）
4. 明确告诉我：哪几项建议我尽快去医院找医生进一步确认
请用大白话，不要用我看不懂的术语。你的建议仅供参考，不构成诊断。如果你有连续几年的报告，可以让它做趋势分析：“这是我 2023 到 2026 年的血脂四项，帮我看看变化趋势，哪个方向在恶化。”AI 很擅长从一堆数字里找规律，这活比你自己翻旧报告快得多。
健康场景的红线很清楚。AI 提示某项异常需要就医，就真去医院确认，别自己上网对号入座，吓自己或安慰自己。健康数据也非常私密，处理前一定脱敏。还有，AI 会产生“幻觉”，对某个指标的解释可能是错的。把它当成读报告的第一道工序就好，最后的诊断要由医生来做。
五、营养学：算清楚“吃什么、吃多少”
增肌、减脂、控糖，不同目标都可以让它先算一版：每天摄入多少热量、多少蛋白质，一周怎么吃，采购哪些食材。出门吃饭时，拍张照也能粗估这顿的热量和三大营养素。
国外健身圈里有条被反复验证过的完整链路，我拆成三步，你照着用。
第一步，让它算基础方案。把条件说全：
你是一位营养师。我的情况：男，32 岁，175cm，78kg，久坐办公，
目标是 12 周内减脂到 70kg。
请帮我制定饮食方案：
- 以未加工的天然食物为主
- 每天热量控制在 [目标值] 大卡以内
- 每天蛋白质至少 130g
- 排一周的三餐食谱，尽量让菜品跨天复用，减少备餐工作量第二步，按实际情况让它改。这一步最关键，AI 第一版几乎不可能刚好合适。有食材你不爱吃、当地买不到，或者你懒得开火，就直接反馈：“把牛油果换掉，我不爱吃。”“食谱按北方超市能买到的家常菜来。”来回调几轮，方案才会贴近你的生活。
第三步，转成购物清单：“把这周食谱需要的食材整理成购物清单，按‘可冷冻的生鲜 / 不可冷冻的生鲜 / 常温干货’分三类。”
出门吃饭想估热量，还有个小技巧：拍下餐盘，食物尽量分开摆，再用文字描述份量，让它“保守估算，脂肪和碳水往高了算，蛋白质往低了算”。有人靠这招在旅行的一周里目测饮食，回来体重没变。
营养这块，AI 给的数字必须核。国外健身论坛上有人让 ChatGPT 算减脂餐，要 2780 大卡，它给出 3100，偏差不小；还有人让它推荐低卡食材，它把热量比普通面粉更高的杏仁粉列了进去。这都是很基础的错误。
所以我有两条铁律。热量、营养素这类数字，用薄荷健康、MyFitnessPal 等专业工具交叉核对；计算时别让它一次算一整餐，拆开问，一次只算一样东西。它不会一次就对，你得帮它看看漏了什么。
六、健身：一份长在你身上的训练计划
把身体状况、器械条件和时间告诉它，它可以先排一套训练计划，后面再根据每天的执行情况继续调整。
健身和营养连在一起，但训练计划有自己的讲究：伤病、器械、时间，一个都不能少。有个减重成功的真实案例，当事人给 AI 下了八百多字的指令，把身高体重、近期作息、饮食习惯、运动能力、有没有旧伤全说清楚，再要求 AI 每天监督、分析可以改进的地方。
你可以照这个思路来：
你是一位私人健身教练。我的情况：
- 身体：[身高、体重、体脂、有无旧伤，比如左膝半月板旧伤]
- 条件：家里只有一对可调哑铃和一张瑜伽垫，没有器械房
- 时间：每周能练 3 天，每次 40 分钟
- 目标：增肌 + 改善含胸驼背
请给我一套 4 周的训练计划，按周一/三/五排，
每个动作注明组数次数和休息时间，避开会压迫左膝的动作。
每周结束时我会向你汇报完成情况，请根据我的反馈调整下一周。这里有几层判断。涉及旧伤和身体极限的动作，AI 给的计划先打个问号，拿不准就别做，或者问真人教练。减肥速度因人而异，也别被它排的激进计划带着走；真要大幅减重，最好先咨询医学人士。
说到底，AI 只是搭子，最后靠的还是你自己坚持。它能给计划、每天提醒，甚至给点情绪价值，但它替你举不了那个哑铃。
七、旅游：像专业规划师一样，排出一条不踩坑的行程
给它预算、步速和兴趣，它几秒钟就能先出一份 Day-by-Day 的行程。交通怎么搭、地点怎么整理成 Google 地图清单、总预算多少，也都能一起算。
旅游最适合“分步骤迭代”。别指望一句话出完美行程，一层层来：
1：出雏形：“帮我设计东京 5 日行程，主题是米其林美食 + 网红打卡，每天步行不超过 1.5 万步，每人每天餐饮预算 500 元，请按地区分配，先给我一个整体框架。”
2：分区优化：“把行程按地区重排，每天集中一个区域，减少来回坐车的时间，并列出每个区域的交通路线。”
3：填餐厅：“每个区域加 2-3 家餐厅，附完整地址、预订链接和一个点评网站链接，价位控制在预算内。”
4：加个性化：“每个区域推荐 3 个适合拍照的机位，附最佳拍摄时间。”这块可以换成亲子活动、历史古迹或动漫圣地，随你。
5：配交通：“主要用 JR 山手线 + 地铁，避免多次换乘，列出每段的最近车站和耗时。”
6：导入地图：“把所有景点和餐厅转成 Google 地图链接，整理成一个清单方便我导入。”
7：算预算：“生成一份出发前预算清单，交通、住宿、餐饮分开列，给出总额。”
旅游行程有个硬伤：AI 的信息可能过时。餐厅可能倒闭，景点可能改了营业时间，票价、汇率也一直在变。框架和路线可以让它搭，但涉及花钱和时间的信息，比如门票、营业时间、汇率，出发前一定用官方渠道再核一遍。行程是它排的，风险是你担的。
八、理财：让 AI 当“财务教练”，拍板留给自己
理财和投资这两节，我得说得重一点，因为这是最容易出事、也最容易被 AI 忽悠的地方。
先记住一个数字：研究显示，AI 在金融相关问题上的“幻觉率”高达 41%，差不多每三个回答里就有一个含不准确的信息。MIT 的金融学教授 Andrew Lo 说过一句话：“用 AI 做个人理财，是一门艺术。”这话没有在夸 AI 聪明。他提醒的是：问题问错了，你会拿到一个听起来极其权威、实际却有错的答案。
AI 用在理财上，最有价值的是四件事：用大白话解释看不懂的概念；推演“如果每月多存 5000 元，三年后会怎样”；摘要很长的文件；帮你理清“该先还房贷还是先存钱”。至于买什么，别让它替你决定。
最实用、风险最低的起点，是先做一次财务健检：
你是我的财务教练。我的情况（都用约数，不用精确到个位）：
- 30 岁，月税后收入约 2 万
- 月支出约 1.2 万
- 存款约 15 万，有一笔约 20 万的房贷
- 目前没有投资
请依序帮我评估：
1. 我的储蓄率健康吗？和同龄人建议水平比如何？
2. 我的应急备用金够不够？
3. 债务需要优先处理吗？
4. 根据我的情况，最该优先做的 3 件事是什么？
请显示你的计算逻辑，让我能自己验算。不要给我具体的投资标的建议。还有个能立刻提升质量的技巧：让它标注哪些是确定的事实、哪些需要再验证，并写出计算过程。你也可以用“苏格拉底式”逼它别急着给答案：“不要直接告诉我答案，用提问引导我思考，最后帮我理出一个决策框架，但决定权在我。”
理财这块的红线，比任何场景都硬。
第一，有五类信息绝对不要输进任何 AI：银行账号密码、完整卡号、身份证或护照号、精确到元的资产金额、姓名 + 地址 + 生日的组合。全部换成“月薪约 2 万”“存款大概 15 万”这类脱敏说法，效果一样，风险小得多。
第二，所有数字自己验算。AI 没有法律上的“受信义务”，人类持牌顾问给错建议要担责，可能吊销执照甚至坐牢。AI 给错了，你关掉窗口，它转头服务下一个人。这个责任差距，每次用的时候都得记着。
第三，知道什么时候该停下来找真人。涉及金额超过你年收入两倍的决策，以及退休规划、遗产信托、跨国税务、保险选择，都超出了 AI 该管的边界。可以带着它整理好的资料，去找持牌顾问谈。有个调查很说明问题：55% 的美国人已经用 AI 辅助理财，但只有 18% 愿意让 AI 独立做决定。这个直觉是对的：AI 是工具，决定要由人来做。
九、投资：让它当你的研究员，你来当基金经理
过去判断一家公司值不值得投，要下载财报、用 Excel 整理、算一堆指标、读券商研报，几天时间就没了。如今同样的流程，几个指令、几分钟就能先跑出结果。但有件事得认清：AI 整理资料很快，投资判断它替不了你。
这里有一套被专业人士验证过的六步法。我以分析一家公司为例拆给你看，换成自己关注的标的就能用：
第 1 步 — 设定角色和边界：
"你是一位专业的财务分析师，擅长解读财务报表。你的分析只能基于我提供的数据，不要自行假设或编造数字。"
第 2 步 — 摸清近况：
"帮我整理 [某公司] 近一年的重要经营变化：最近 5 个季度的营收趋势、主要客户和技术进展、市场对它的主要看法，并标注每条信息的来源。"
第 3 步 — 财务指标深挖（关键：自己贴数据，别让它去搜）：
"以下是我从 [数据源] 拿到的近 5 年财务数据【贴数据】。请依序分析：毛利率和营业利益率的趋势及原因、EPS 增长是否稳定、ROE 的杜邦三因子拆解、自由现金流是否充足。用表格呈现关键数字的年度变化。"
第 4 步 — 看竞争格局：
"比较它和主要竞争对手在核心业务上的市占率、技术差距、资本支出。它的护城河体现在哪？未来 3 年这些优势可能被缩小吗？"
第 5 步 — 估值：
"根据当前股价和财报，用两种方法估算合理价位：历史市盈率区间法、现金流折现法（DCF）。请给出一个价格区间，而不是一个精确数字，并说明每种方法的假设和局限。"
第 6 步 — 存成模板：
把前五步存成提示词模板，下次只换公司名和数据，就能快速产出一份标准化分析。这一节的核心就四个字：防它胡说。四道防线得立起来：
自己提供数据。别让它在网上大海捞针，捞回来的内容很可能过时，甚至是编的。真实数据从正规的金融数据源取，再喂给它分析。
要求标注来源。给不出来源的内容，自己再查。
别开放式提问。“分析一下这家公司好不好”会得到一篇面面俱到的废话；“用杜邦分析拆解它的 ROE”才会得到聚焦、可验证的东西。
交叉验证。关键结论换个模型再问一遍。
说到底，投资的本质是“在不确定性中做判断”。对商业模式的理解、对行业变化的直觉、对自身风险承受力的掌握，这些 AI 替不了。让它做那个不知疲倦、几分钟读完十份研报的研究员；拍板买卖的人，必须是你。
十、读书：让一本书“讲”给你听
一本几十万字的书，可以让它先整理成结构规整的读书笔记；也可以请它当“讲书人”，梳理全书脉络，就某个知识点跟你深入对话，甚至出题检验你是不是真懂了。
核心是一个能反复用的“读书笔记生成器”提示词。结构固定，以后归档、检索都方便：
你是一位专业的读书笔记助手。请为我上传的这本书，按章节生成规范的读书笔记，每章包含：
## 章节概述（2-3 句话概括本章）
## 关键内容（主要主题，每个主题下列 2-4 个要点）
## 主要观点（作者在本章的 5 个核心论点）
## 结论与启示（本章结论 + 2-3 条可实际应用的建议）
## 思考问题（3-5 个能引发深入思考的开放问题）
## 重要引用（摘录原文，切勿修改）
## 关键术语（本章重要概念 + 简短解释）
要求：语言简洁、保持客观、准确反映作者观点、不加入你自己的评论。几个进阶玩法：
梳理全书：让它对照目录把全书脉络理一遍，再就某一章展开细讲。
扮演作者：读难懂的书时，可以问：“请你扮演这本书的作者，用他的思路给我讲讲第三章到底想说什么。”
费曼检验：“把这一章的核心，讲给一个 10 岁小孩听。”讲不清楚的地方，就是你和它都没真懂的地方。
出题测试：“就这本书出 5 道题考我，我答完你再告诉我对错和得分。”
这里留意两点。书太长会超过模型能处理的长度，这时候一章一章喂；输出被截断，就发个“继续”。AI 的摘要也会丢东西，偶尔还会曲解。让它快速“过一遍”“建索引”很好用，真正要引用的核心观点，最好回原文对一眼。读书这件事，捷径能帮你走快，路还得自己走。
十一、日记：给自己请一个“会提问的复盘教练”
最后这个场景，很多人没想到 AI 能帮上忙。日记写着写着很容易变成流水账，真正有价值的部分往往是复盘，而这恰好是 AI 能搭把手的地方。
它可以把零散的一天整理成复盘，帮你梳理情绪，看清某个反复出现的困扰，也能追踪一段时间里的状态变化。
关键只有一个：让它问你，别让它代写。可以给它套一个成熟的复盘框架：
你是我的每日复盘教练。每天我会跟你聊聊今天，请用提问的方式引导我复盘，规则：
1. 每次最多问我 2 个问题，别一次性倒一堆
2. 按这个框架带我走：
- 今天做成了哪件值得记住的事？
- 有什么没做好、被什么绊住了？绊在哪？
- 明天可以做一个什么小改进？
3. 如果我提到情绪，帮我把它命名清楚，并区分"发生的事"和"我对这件事的解读"
4. 最后帮我把今天整理成一段 200 字以内的日记，用第一人称，语气是我的语气想做长周期复盘，可以每周让它读一遍这周的日记：“帮我看看这一周，有没有反复出现的情绪或困扰，我可能没意识到的模式是什么。”AI 从一堆文字里找模式的能力，用在自己身上，有时候会让你吓一跳。
日记是最私人的东西，尽量写在本地，也要注意脱敏。更重要的是，日记的核心永远是你自己在想、在写。AI 像一面会提问的镜子，帮你把模糊的感受问清楚，但别让它变成代写心情的工具。你对着它说出来，被它追问，再自己想明白，这个过程才是日记的意义。
写在最后：别把WorkBuddy当豆包
十个场景写下来，你应该能感觉到，它们背后是同一套东西。
一头是“怎么让它把活干好”：说清角色、背景、你有什么、你要什么；一步步来，别指望一次到位；把跑通的好指令存成模板反复用。
另一头是“哪些活它干不了”：所有数字要自己核，所有判断你自己拍板，所有隐私你自己护住。理财的钱、健康的身体、投资的决策、日记里的自己，最终责任都在你手上，AI 分担不了，也不该分担。
你也一样，看完这篇，就不要等着下次去做了。挑一个跟手头任务最沾边的场景，马上派给它。只要跑通一次，你就很难再回到“一个字一个字自己敲”的日子了。
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