夜雨聆风AI Action Hero
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第一节：下载与安装
官方下载入口
1官方地址：https://www.workbuddy.ai/ 点击"立即下载"
2网站会自动检测你的设备（Mac ARM64 / Mac x64 / Windows x64）。
⚠️ 切记：只从官方入口下载，不从网盘或不明镜像获取安装包。
Windows 安装步骤
11. 双击下载的安装文件
22. 如弹出安全提示，核对发布者与下载来源
33. 按安装向导完成安装
44. 启动后进入准备运行环境
5macOS 安装步骤
11. 打开安装文件，将WorkBuddy拖入"应用程序"
22. 从"应用程序"启动
33. 首次打开如提示"无法验证开发者"，前往系统设置→隐私与安全性→允许打开
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登录与更新
登录
11. 点击登录按钮
22. 自动跳转网页
33. 微信扫码登录 或 手机号登录
44. 完成后即可使用
5更新
1左下角个人中心 → 检查更新 → 有新版本则更新
2常见问题速查表
建议收藏，安装遇到问题时查。
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主界面三区导航
WorkBuddy 主界面分三个区域：
任务 vs 工作空间
关键认知： 工作目录既是效率设置，也是安全边界。
把发票、周报、客户材料混在同一个大目录里，会增加误读、误改和信息串用的风险。
工作区隔离最佳实践
建议收藏，按任务建目录。
1workspace/
2├── invoices/ ← 发票处理任务
3├── weekly-report/ ← 周报任务
4├── meeting-notes/ ← 会议纪要任务
5├── research/ ← 行业调研任务
6└── temp/ ← 临时任务
7权限设置：
默认只操作工作区目录内的文件 "允许完全访问"需谨慎开启（开启后可读写授权目录外文件） 优先按任务限定目录
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模型选择指南
默认模式 vs 手动指定
默认为自动模式（Auto），也可以手动指定模型：
模型选择决策树
1你的任务是什么？
2│
3├─ 理解/改写文本 → 混元（均衡）
4├─ 复杂推理/代码 → DeepSeek
5├─ 超长文档处理 → GLM/Kimi（上下文长）
6├─ 图文混合任务 → MiniMax（多模态）
7├─ 不确定 → Auto模式
8└─ 想省钱 → 每日签到积分 + 免费体验期模型
9👀
接入外部 API 与本地模型
为什么接入外部 API？
1场景1：积分用完了，但你有自己的LLM API Key
2场景2：数据敏感，想用本地模型（数据不出机器）
3场景3：特定模型擅长特定任务（如DeepSeek擅长代码）
4接入 DeepSeek API
11. 设置 → 模型选项 → 点击添加模型
22. 选择DeepSeek
33. 输入API Key
44. 保存
5接入本地 Ollama 模型
1前提：本地已安装Ollama，默认端口11434，OpenAI兼容接口
2
31. 本地启动Ollama：ollama serve
42. WorkBuddy → 设置 → 模型选项 → 添加模型
53. 选择本地Ollama
64. 填入地址：http://localhost:11434
75. 保存
8本地模型优势： 数据不出本机、可离线、零 Token 成本本地模型劣势： 能力弱于云端模型、硬件要求高
API 接入检查清单
1□ API Key来源可靠（官方获取）
2□ API Key不在代码中硬编码
3□ 本地模型端口正确（默认11434）
4□ 测试连接成功（发一条简单消息）
5□ 了解不同模型的积分消耗差异
6□ 知道如何切换回默认模型
7👀
新手第一个任务 checklist
建议收藏，安装完成后照着做。
1□ 已从官网下载并安装WorkBuddy
2□ 已完成登录（微信扫码或手机号）
3□ 已检查更新（确保最新版本）
4□ 已创建第一个工作空间（或使用默认任务）
5□ 已选择合适的模型（不确定就用Auto）
6□ 已用黄金六要素写好第一个任务描述
7□ 已选择合适的工作模式（Ask/Craft/Plan）
8□ 已设置约束条件（不删除/不覆盖原始文件）
9□ 已确认输出目录
10□ 已验收第一个任务结果
11👀
本篇要点回顾
只从官方下载，不从不明渠道获取安装包 工作目录是安全边界，按任务建独立目录，不要混在一起 模型按需选择，Auto 不是最优解，手动指定往往效果更好 外部 API 扩展能力，接入 DeepSeek 或本地 Ollama，数据不出机器 安装后第一件事，创建工作空间、选好模型、用黄金六要素写第一个任务
下一篇：AI 只会一问一答？这个 AI 已经能直接干活了
安装只是第一步，周末抓紧安装试试。下一篇带你理解 WorkBuddy 的本质：它是执行引擎，不是聊天工具。
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