学习笔记：AI 工具 WorkBuddy 应用与提效实战课

整理自一场 WorkBuddy 实战培训课的完整记录。 按课程原顺序编排，【金句】为课程原话摘录。

〇、课程总览

这门课围绕 WorkBuddy（腾讯出品的 AI 智能体）展开，结构可以一句话概括：先守住安全，再把活儿沉淀成"技能"，最后用知识库、Excel、会议复盘三块把日常工作接管下来。

一、概念篇：WorkBuddy 功能地图

1. 模型选择

• 按任务难度选模型，不迷信贵的：日常文字工作选免费/便宜模型（hunyuan、DeepSeek、豆包）即可；开发小程序、长任务才值得上贵模型（Kimi K3 约为普通模型 1.62 倍价格）——"模型越贵，脑子越好用，越能干牛的事情"。
• 免费窗口要抓住：hunyuan 曾长期免费、H4 刚上线又有免费额度；豆包新推出 1 个月免费试用。
• AI 时代迁移成本极低：换工具不用怕，因为真正沉淀下来的是"技能"（怎么指挥 AI 干活的方法），不是工具本身。
• 案例：义乌一名快递站小哥用顶级代码模型做量化交易。

2. 助理

• 可连接微信、微信客服号、飞书、WorkBuddy 小程序，实现 24 小时远程布置任务（"让你成为一个 24 小时的牛马——活是他干的，你遥控他"）。
• 前提：电脑要保持开机。低成本方案：一台千把块钱的旧 Mac 常开不关机（"养小龙虾"同理）。

3. 项目（团队协作）

• 项目 = 可分享给多人协作的工作空间。小团队协作更常见的做法是用飞书机器人替代。

4. 专家 vs 技能（重点）

• 专家 = 拥有很多技能的 AI 人格，适合开放性探索（如想做副业、当博主）；对本职工作提效不必依赖专家——专家不熟悉你的业务，且调用技能多、token 消耗快；专家团还会派子 agent（写代码/验收/测试），更贵。
• 技能 = 把自己的一项工作流程沉淀为可复用指令（详见实操一）。
• Skill Hub：类似 GitHub 上的 skills 生态。实用示例：

  • 下载视频（抖音/YouTube/TikTok 等，给链接即下）；

  • 提取视频里"说了什么话"的文字内容。
• 【金句】"一定要相信，就是你的想法一定有人在解决"——没人解决就跟 AI 聊，把业务讲清楚，慢慢调整设计成一个技能。
• 积分制提醒：高级版 140 元/月 = 4000 积分（70 元 = 2000 积分），按积分算"包月"是假包月，重度使用不如直接买大模型官方包月（MiniMax、ChatGPT 等）。

5. 连接器

• 作用：把 AI 与公共服务打通（QQ 邮箱、腾讯文档、腾讯会议、ima 知识库等），在 WorkBuddy 里一句话即可跨服务操作。
• 官方没有的连接，技能库里可能有替代：得到无官方连接器，但"得到大脑/Get 笔记"技能可实现其会员功能——润色、点评（识别自己没意识到的亮点）、拷问（苏格拉底式质疑找漏洞）、回顾（从散乱记录发现模式与盲区）、创作（想法变小红书/公众号/朋友圈）、发芽（概念 × 案例检索 × 理论支撑 → 撞出新想法）。得到会员 199 元的功能，用 AI 对话也能复刻。

6. 自动化

• 定时任务模板：每日 AI 新闻推送、每日工作周报、会议前准备等。
• 实践示例：用飞书 + 自建 agent 每天清晨自动跑 AI 热点，结果存到本地"素材库/每日热点"，并提示与既有课程素材的关联。

二、安全红线（全课最重要的底线）

1. 涉密、敏感业务数据严禁上传外部 AI。WorkBuddy 调用的大模型都在外部，属于外部 AI；一些单位选择内部署自己的大模型（内部 AI），相对安全，但自建内部 AI 半年就可能过时，企业要权衡。
2. 先脱敏再处理：文本用查找替换去掉关键信息；截图给 AI 前手动遮挡敏感列。
3. 拒绝黑箱操作 + 留痕：Excel 不要直接扔给 AI"帮我算总数/平均分"——它怎么算的你不知道、无法复现。正确姿势：让 AI 给出公式或分步操作，自己执行、可复核、可复现。
4. 反面案例：

   • 2023 年三星把图纸传给 ChatGPT 导致严重泄密——事后甚至能从 ChatGPT 里问出图纸信息；

   • 上传的资料可能成为 AI 训练语料；

   • 部分单位出于安全考虑，不允许长期挂机的自动化 agent：这类 agent 权限很强（可操作文件/浏览器/网络），模型能力不足时会误删文件（"优化电脑"变删库）。
5. AI 会偷懒：干重复活时会自己总结经验、生成批量处理命令，之后不再逐条阅读思考，活越干越糟（扫描版 PDF 逐页识别场景尤甚）——批量任务必须抽检。

三、实操一：写材料（经验沉淀 → 技能化）

1. 基础提示词四要素

角色 + 任务 + 要求 + 格式。例："你是一个国企办公室文秘，帮我起草一份办公培训报名通知……输出正式通知格式。"

2. 经验沉淀两条路

• 有范例：把现有文档扔给 AI——"请你认真阅读这份文档，总结它的格式规则和行为规范，等一下我给出别的培训方案，你给我做出类似的东西。"
• 没范例：边聊边调，慢慢磨出规范。

3. 技能化闭环（本课核心方法论）

1. AI 学习范例 → 输出格式规范总结；
2. 指令："你把这个标准规范给我沉淀为一个技能，再展现一遍，我要复核"；
3. 以后只需触发词（如"出一份义乌培训方案"）即可按规范自动产出文档。

• 讲师实例：

  • 公众号写作技能：选题 → AI 给访谈框架提问 → 你拍板观点 → AI 按规范写作 → 配图、调格式 → 推送公众号后台；

  • 培训方案技能：先做行业专家调研（如本地直播电商协会负责人、跨境大卖等），再替换原方案师资并补齐专家介绍。
• 【金句】"判断怎么样？也是可以拿走的"——工作流程交给 AI 之后，随着深入沟通，判断标准也会被 AI 学走。
• 行业案例（判断被拿走的完整推演）：

  • 背景：某光伏企业的屋顶光伏审核（房屋结构、屋主身份核查）是人力密集环节，AI 化后月度审核人力翻番 → 公司全力投入；

  • 亮点：该企业的 HR 让愿意拥抱 AI 的员工先减负，腾出的时间用于训练 AI；

  • 进一步推导：员工训练 AI → 经验被拿走 → 员工觉得被背叛 → 若公司不能安排新任务，部门裁员/员工跑路。

  • 启示：无人售货机的商品识别一年前用人工更便宜，现在 AI 更便宜——判断"哪些活该交给 AI"本身就是最有价值的判断。
• 技能要定期整理：技能越积越多会乱，且每次对话都要载入记忆、持续消耗算力。

4. 提效细节

• 能说就不打字：微信输入法按住（如 Fn 键）语音输入，还会自动整理口语；【金句】"所以就是能用嘴巴说我们就不动手啊"。进阶：智能遥控器远程语音布置任务。
• 并行开任务：一个任务在跑，同时开新任务（WorkBuddy 任务集中在同一窗口）。
• 产出质量与模型智力强相关：格式细节常跑偏（字体、结构变化），对策——"骂"它（明确指出没干好）、要求在原文档基础上改内容、勾选 docx 技能再试；WPS AI 自带党政公文排版可作补充。
• AI 推测的内容必须人工复核：时间等小细节、调研来的"专家"是否真实能来上课，都要核实。

四、知识库：让 AI 输出不空泛

1. 为什么必须有知识库

• 没有历史积累，AI 输出必然空泛（让 AI 直接写"AI 提质增效建议"→ 空话；向领导建言必须结合本单位历史问题才真实）。
• 飞轮模型：建库 → 调用写材料 → 汇报/分享 → 收同事建议 → 反馈给 AI 修正 → 越滚越准（写公众号看评论数据同理）。

2. 两套方案

• ima 实战案例：某地商务局窗口人员用政策法规问答（权威资料入库，只从库内检索，避免网上自媒体乱讲）；问库外问题（"15 分钟跑完 5 公里"）会拒绝回答——限定检索范围是知识库的核心价值。
• ima 通过连接器接入 WorkBuddy，直接在 WorkBuddy 里查询库内容；还有订阅知识库（公共知识库：炒股、教育等）。
• 取舍：个人资料主力已迁 Obsidian，共享场景仍用 ima。

五、实操二：数据汇总（Excel）

1. 先预处理再给 AI：合并单元格、日期/金额格式不统一是两大杀手；规范成通用格式后处理效率高很多。
2. 先用 Excel 自带能力：透视表（强烈推荐学透）、插入图表——"不要什么事情一上来就问 AI"。
3. 公式策略（安全第一）：

   • 自己会写 → 自己写（范围明确、不出错）；

   • 不会写 → 让 AI 写公式，不要让 AI 直接算：截图（敏感列先遮挡）+ 目标单元格描述（"帮我写一个公式，放在 G18，计算需支付金额的总和"）；

   • 用豆包等对话工具写公式不消耗 WorkBuddy 算力；

   • 看不懂的公式 → 反手让 AI 解释（含等价写法）；

   • 现场实录：豆包连续翻车（F13:F19 / F10:F16 / E 列，三次都错），说明 AI 写的公式必须人工核对。
4. 【金句】"我们的答案一定要从表格中自然的用公式给它生成出来"——即答案在表格内可复现，而非 AI 嘴里报一个数。
5. 趋势图：让 AI 教你做，而不是替你做（数据相关操作要人手可控）。
6. 结论由人做：AI 可以拟稿、描述现象，但原因判断尽量由人下。
7. 纸质表格：拍照 OCR 可行，但必须人工核验（现场示例：书页扫描首行顶格错行）；百度 OCR 比腾讯聪明些，百度 agent（"搭子"）已收积分，豆包免费。
8. 对话与任务的记忆会传递：同一任务里 AI 会基于旧结果修修补补省算力，陷入死循环——重开新任务往往立刻变好。

六、实操三：会议整理与自我复盘

1. 线上会议

• 腾讯会议自带 AI（会中实时总结字幕、会后自动纪要+待办），但收费；飞书会议纪要/待办/文档协同目前免费且领先，但多数单位未用；WorkBuddy + 连接器可"弯道超车"把腾讯系串成生态。
• WorkBuddy 连接器接腾讯会议后：一句话查历史会议、拉取纪要与时间轴内容。

2. 线下会议

• 方案 A：开单人腾讯会议（免会员要求但需全程开机）；
• 方案 B（更可靠）：录音笔（约 100 元，不受来电/没电干扰）+ 千问 App（"更多→音视频速读/录音纪要"）。
• 选千问的原因：手机端中断场景下只有千问能一直活下来（豆包等会自己停掉）；电脑端各家都没问题。
• 纪要模板可切换：日常学习（核心概要/难点/课堂 QA/课后作业，可直接发学生）vs 行业讲座（精华摘要/金句/核心概念/内容详述）。
• 进阶闭环：千问导出 txt 纯文本原文 → WorkBuddy 用"消化吸收"技能整理成笔记/方法论/复盘（可自动对应到自己的课程）。
• 纪要 vs 流畅稿：纪要压缩细节；"录音转流畅稿"技能去废话、保内容，适合"看比听快"的自学场景。

3. 腾讯文档玩法

• WorkBuddy 连接腾讯文档，AI 每天把工作日报写入固定地址的同一份文档：团队扫码即看当日安排、可在文档里写进度，AI 再分析文档变化——稳定发布的工作日报机制。

4. 自我复盘（点睛）

• 【金句】"在客户认可的前提下，我们都是可以录音的"。
• 做法：录音（腾讯会议 + 录音笔双备份）→ 拿录音内容与原课程设计/拜访计划对比 → AI 发现出入（如跳过的章节）并追问原因（不想上？没意义？）→ 课堂交流内容再沉淀为案例、新课程素材。

七、收尾：AI 结合业务的两种思路

1. AI + 老业务（提效）：例：电商专业学生用 AI 修图——看似提效，但从未来看"处理图片"这件事本身已无意义：消费者买前问 AI，AI 不看商品图，只看评论（小红书帖子、电商评论区）。【金句】"其实很多时候我们说它能提高你的效率，但最后 AI 会把你的工作拿走"。
2. AI First（颠覆）：跟 AI 讨论"这件事如果由你来做，你会怎么做？"——先想清楚 AI 能不能直接把这个业务干掉。
3. 割韭菜警示：GEO"让豆包推荐我家瓷砖"式选品课极难落地（消费者根本不想瓷砖，只想问题被一次解决；哄好老板手机里的豆包≠哄好所有消费者的 AI）。
4. 怎么学好提问：直接问 AI——"我该怎么问你，才能获得好的结果？"

Q&A 精要

划重点·7 句话拿走

1. "一定要相信，就是你的想法一定有人在解决"
2. "判断怎么样？也是可以拿走的"
3. "所以就是能用嘴巴说我们就不动手啊"
4. "我们的答案一定要从表格中自然的用公式给它生成出来"
5. "结论是需要人来做的"
6. "其实很多时候我们说它能提高你的效率，但最后 AI 会把你的工作拿走"
7. "在客户认可的前提下，我们都是可以录音的"

曹前 / 某高校·创业学院 / 曹前同学