夜雨聆风你有没有过这种体验——跟 AI 说完需求，它回你一大段话，可你真正要的文件、脚本、发布动作，还得自己动手？WorkBuddy 想解决的就是这件事。
它不是一个"只会聊天的机器人"，而是一个会行动、能调用工具、有记忆的 AI 工作操作系统。你说"把这篇文档做成 PPT""调研 XX 出报告"，它直接把成品交给你，而不是一段需要你再加工的文字。
过去一年，AI 助手遍地都是，但大多数停在"问答"这层。WorkBuddy 的差别在于：它把"对话"当成了"工作流入口"。下面用一张图 + 几个模块，把它的核心能力讲清楚。
一、三种工作模式：做、想、问随便切
WorkBuddy 提供三种模式，对应你不同的状态：
默认模式（高效执行）：当前为默认模式，可高效执行并完成任务。目标明确时直接上手，读文件、写代码、跑命令、交付成果，不中途打断你。
计划 Plan（先规划）：任务复杂时先拆解步骤、给出方案，你确认后再执行，避免跑偏。
仅问答 Ask（只回答）：只想分析和解读、不想改动任何文件时，它只读不写。
切换也很简单，在对话左下角菜单 → 模式 → 开启对应开关即可。默认以默认模式快速推进——这也是它"行动优先"的性格。
二、技能系统：专业能力插上就用
真正让 WorkBuddy 变强的，是 Skills 技能系统。你可以把它理解成"即插即用的专业能力包"：
内置 100+ 技能：写作、数据分析、PPT、设计配图、公众号发布、代码审查、文献调研，覆盖日常大部分工作。
找不到就搜：遇到能力缺口，它会先调用 find-skills 从市场检索可安装的技能，而不是硬扛。
可沉淀可复用：完成一个多步任务后，它会把可复用流程存成技能，下次一句话就能复用。
安装前安全审计：新增技能会先做安全审查，发现高风险项会明确提示你确认。
当任务再复杂一层，单靠一个对话线程不够。WorkBuddy 用 Task 工具把大任务拆成可追踪的步骤清单，用 Agent 工具派生子智能体——Explore 探代码库、Plan 做规划、general 跑多步任务，彼此独立的子任务还能并行、后台跑。它遵循"信任但验证"：Agent 改完代码，它会核对实际改动再汇报，不盲信摘要。
三、连接器、自动化与记忆：越用越顺手
连接器 Connectors：打通企业微信、腾讯文档等外部系统。已连接企业微信（通讯录、文档、会议、日程、待办），其他按需启用；自定义 MCP 写到 ~/.workbuddy/mcp.json，在连接器页点"信任"即生效。
自动化 Automations：把规律动作设成定时任务。每天 09:00 汇总热榜、每周一生成复盘——用 rrule 描述频率，或设一次性的"明天下午 3 点提醒我开会"。定义存在本地 SQLite，运行时状态可追溯。
我之前还用它来自动发布小说,效果也还不错.
三层记忆：云记忆（跨项目长期画像 + 历史对话检索）、本地记忆（~/.workbuddy/MEMORY.md 存跨项目偏好）、工作区记忆（当前项目按日日志）。它是补充而非替代，让协作越久越懂你。
四、今天就能上手的 5 件事
1. 用一句话派活：直接说目标，如"把这篇文档改成 PPT""调研 XX 并出报告"。
2. 切模式控节奏：复杂任务时在左下角菜单开启「计划 Plan」，先看方案再执行。
3. 建自动化：把规律动作设成定时任务，如每日热榜汇总、每周复盘。
4. 连连接器：把企业微信、腾讯文档接上，在对话里直接调用。
5. 让记忆沉淀：遇到偏好或约定，说"记住这个"，我写入长期记忆，下次照做。
WorkBuddy 不是又一个聊天框，而是一个把"你说"翻译成"你拿到"的工作操作系统。从今天起，试着把需求直接丢给它——剩下的，交给工作流。
你们用上了吗?评论区聊聊
