WorkBuddy 实践指南
面向实际使用者的线上文字操作课：30 篇单元按 TASKER 七步闭环：Task · Assets · Selection · Kickoff · Evaluation · Recovery · Reuse 串成一条从「定义任务」到「可靠自动化」的完整学习路径。
从零开始
- 认识 WorkBuddy：先选一个能交付的工作：用一个具体的小任务认识 WorkBuddy，避免一开始就把它当成万能聊天框。
- 安装与登录：把可用状态先确认清楚：在正式交付任务前完成安装、登录、权限和更新检查，避免把环境问题误以为是 AI 能力问题。
- 任务与工作区：让材料待在该待的位置：理解任务和工作区的分工，把输入、过程和结果放进同一个可回看的上下文。
- 第一个任务：先把完成定义出来：通过一次小任务练习结果导向的表达，让 WorkBuddy 的输出能直接进入你的下一步工作。
配置能力
- 选择能力：先解决高频问题，再增加配置：用频率、损耗和适配度判断要启用的能力，避免为了尝鲜堆叠无关配置。
- 专家分工：不要让一个角色承担所有判断：把研究、执行、审阅拆成不同职责，让 WorkBuddy 的协作过程更清楚、更容易调整。
- 连接器：先画清数据从哪里来、到哪里去：在接入外部工具前确认数据流、权限和失败处理，避免自动化变成不可控的数据搬运。
- IM 助理：把临时消息变成可跟进的动作：为即时消息设计清晰的触发、确认和回写，让助理减少遗漏而不是制造新的噪音。
- 外部 API：先验证一条最小请求：以最小可用请求验证接口、字段和权限，再把它放进 WorkBuddy 工作流。
- 自动化任务：把触发条件和停止条件写在前面：自动化不是让它一直跑，而是明确什么时候启动、做什么、何时停止和谁来接手。
- AI 工作系统：把一次任务放进一条完整链路：理解输入、判断、执行、复盘四个环节，避免只优化某一句指令而忽略整个工作系统。
场景工作流
- 办公交付：先统一结构，再分别生成文档、表格和演示：让 WorkBuddy 先给出统一结论和数据口径，再生成不同格式的办公交付物。
- 文件整理：先建立可解释的命名规则：用 WorkBuddy 辅助盘点和分类，但由你先定义命名规则、保留策略和不可移动的文件。
- 远程操作：把可做与不可做分成两张清单：为远程协作建立权限边界、确认点和回执，优先自动化低风险、可逆的操作。
- 生活助手：减少琐碎，不替你做价值判断：把提醒、归纳和比较交给 WorkBuddy，把取舍、消费和隐私判断留给自己。
- 每日简报：先限定来源，再压缩成行动：把分散信息变成固定节奏的简报，并让每条信息都回答这和我有什么关系。
- 可复用知识：收藏之后必须有下一次使用场景：把收藏变成可调用的知识卡：它解决什么问题、何时使用、下一步怎么做。
- 会后推进：把讨论变成负责人和截止时间：让 WorkBuddy 先区分结论、待办和开放问题，再把会议从记录推进到交付。
- 研究分析：先分开事实、假设和个人判断：使用 WorkBuddy 整理公开信息与研究框架，但不把它当作投资建议或决策替代。
- 视频协作：先确定受众和成片标准：在调用任何视频能力前，先明确受众、信息主线和成片标准。
- 内容增长：把发布后的反馈接回下一次创作：让 WorkBuddy 协助记录选题、发布和反馈，但增长判断必须回到真实受众与可验证数据。
- 内容可发现性：先把事实说清楚，再优化结构：用 WorkBuddy 检查公开内容是否清楚回答主体、服务对象和价值，避免用关键词堆砌替代真实信息。
系统进阶
- 让 WorkBuddy 听懂任务：背景、任务、约束三件套：把模糊要求重写成背景、任务、约束三件套，让 WorkBuddy 在正确边界内工作。
- 组合案例：从一个成功动作开始搭工作流：不照搬别人的整套方案，而是从自己的一个成功动作出发，逐步补齐输入、判断和交接。
- 多 Agent 设计：先定义交接物，再增加角色：多 Agent 的价值在于清晰交接和互相校验，而不是让更多角色同时输出。
- 可靠性：为失败设计一条人工接手路径：任何自动化都可能失败；可靠工作流必须让你知道失败在哪里、影响什么、谁来接手。
岗位与行业
- 岗位路线：从你的高频交付物开始：按岗位选择 WorkBuddy 的第一条工作流，不追求通用炫技，而是先提高一个关键交付物的质量和速度。
- 行业工作流：先写行业约束，再谈自动化：把行业的术语、流程、权限和合规要求写进上下文，避免用通用模板误处理专业工作。
附录
- 常用任务模板：把每次都要解释的部分固定下来：将高频任务的背景、输出格式和限制沉淀成可修改模板，减少重复输入但不让模板替代判断。
- 场景速查：先判断任务类型，再选择下一步：用一张速查表区分整理、研究、创作、协作与自动化任务，减少一上来就用错方式。