1. WorkBuddy 上手准备先搞懂它到底在解决什么问题我最早接触 WorkBuddy 的时候心里其实也犯嘀咕不就是又一个 AI 聊天窗口吗和网页版对话框有什么区别但真正用了一个月之后我的结论很明确——它并不是让你“问问题”的而是让你“派活儿”的。两者的区别就像你雇了一个应届生你可以让他做调研、写代码、整理会议纪要、跟进项目进度而不是只能对着他抛出一个又一个孤立的问题。1.1 WorkBuddy 和普通聊天 AI 的核心差异如果你之前只用过网页版的 AI 对话工具上手 WorkBuddy 时最容易踩的坑就是沿用了“一问一答”的聊天思维。我给你拆一下两者到底差在哪普通聊天 AI你提问它回答。对话之间没有上下文积累每次回答都是一个独立片段你不主动要求它不会主动往下推进。WorkBuddy它是围绕“任务”而不是“问题”来组织对话的。你可以给它一个目标比如“帮我把这周的项目周报整理出来”“把这个仓库里的代码重构一下”它会自己规划步骤、调用工具、读取文件最后给出一个接近交付物的结果而不是一段建议。换句话说WorkBuddy 的设计重心是把 AI 从“提供信息”升级到“执行任务”。在执行任务的过程中它可能要用到代码解释器、文件读写、网页搜索、命令行工具甚至多个模型的分工配合而这些能力都藏在“Skill”和“Agent”这套机制里。1.2 适合谁看这篇教程这篇教程适合下面几类人已经用过 ChatGPT、Claude 等对话工具但感觉 AI 只是“高级百度”始终没能切入自己实际工作流的人做开发、运维、数据分析、内容研究相关工作希望 AI 真的能帮自己跑一遍流程的从业者团队里想搭一个统一 AI 工作台把日常重复性任务变成半自动化的协作机器人以及纯粹对 Agent 和本地部署感兴趣想深入理解 WorkBuddy 工作机制的极客。如果你只是想要一个“没有禁词的聊天网页版”那这篇文章不适合你。WorkBuddy 的目标不是陪你闲聊而是给你干活的这一点先对齐。1.3 一句话理解 WorkBuddy 的定位用一句话总结WorkBuddy 是一个 AI Agent 运行平台它让你能够把大模型和外部工具组合成完整的自动化工作流。你可以理解成它是 AI 世界的“操作系统”而常见的那些大模型只是运行在这个操作系统上的“员工”。你负责给员工派活、定流程、检查结果剩下的执行过程由平台帮你托管。这东西在生活里的类比就像一个“私家管家”或者“项目经理”。你交代它“把客厅收拾干净”它不会问你要不要先拿扫帚而是自己拆解成扫地、擦桌、倒垃圾几个步骤按顺序执行完最后给你一个验收清单。WorkBuddy 干的就是这件事。2. 安装与初始化本地部署和云端版本怎么选WorkBuddy 的安装说实话并不复杂但很多新手第一次卡住都是因为没搞明白“容器”这个概念。我先说结论如果是技术小白优先用官方提供的云端服务或者桌面客户端如果有一点开发经验再考虑本地部署。2.1 安装方式的横评对比我把常见的安装方式整理成了下表方便你根据自己的情况直接选安装方式优点缺点适合人群云端托管版零配置登录即用受网络和服务商限制数据不在本地完全不想折腾环境的用户桌面客户端安装简单有图形界面数据本地存储依赖本机性能部分功能需要额外配置模型接口大多数普通用户Docker 本地部署完全可控支持离线/私有化模型便于深度定制对 Linux/Docker 命令有要求安装耗时较长开发、运维、对数据安全敏感的用户源码二次开发可扩展性最强能集成自研模型和工具门槛最高需要懂前后端和模型部署企业级团队、AI 应用开发者我自己最常用的是Docker 本地部署 桌面客户端的组合。本地部署的好处很直接我的对话记录、文件、任务执行日志都留在自己机器上不依赖外部服务也不会担心第三方平台存储。而且本地部署之后可以随意挂载开源模型比如 Qwen、Llama、DeepSeek 系列而不是只能被某一家的云端模型绑定。2.2 Docker 部署的具体步骤如果你已经有 Docker 环境WorkBuddy 的部署大概就这几步# 拉取 WorkBuddy 镜像 docker pull workbuddy/workbuddy:latest # 创建持久化数据目录 mkdir -p ~/workbuddy/data # 启动容器 docker run -d \ --name workbuddy \ -p 8080:8080 \ -v ~/workbuddy/data:/app/data \ --restart unless-stopped \ workbuddy/workbuddy:latest启动后浏览器访问http://localhost:8080就能看到工作台的界面。这里有个关键点为什么要把数据目录挂载出来如果不加-v参数容器一旦重建你之前配置的所有 Skill、任务记录、会话上下文都会丢失。这个我踩过坑当时升级版本时容器被删了结果所有自定义指令和知识库全部清零别提多痛了。2.3 首次启动后的模型接入WorkBuddy 本身不包含大模型它只是“躯壳”你需要把“大脑”接进去。首次启动时在设置里配置模型接口就行。如果你有 OpenAI 兼容的 API Key直接填 Base URL 和 Key 即可如果你用的本地模型比如 Ollama 拉起的 Qwen就填http://localhost:11434这类地址如果需要在项目里跑代码补全、代码审查建议同时配置一个速度快的小模型和一个推理能力强的大模型WorkBuddy 会按任务类型自动分配。配置模型的时候有个经验别贪心一个“主力模型”加一个“辅助模型”就够了。模型配太多WorkBuddy 的任务规划器反而会变“笨”因为它在多个模型之间做路由和切换也需要时间成本并不是越花哨越好。3. 核心概念拆解Skill、Agent、Task 的关系很多人第一次用 WorkBuddy面对界面里一堆英文名词直接懵掉。Skill 是什么Agent 又是什么Task 和对话有什么区别这一节我给你讲明白。3.1 Agent干活的“虚拟员工”在 WorkBuddy 里Agent 是你定义的一个具有特定职责的智能体它相当于“员工档案”。你可以创建多个 Agent分别赋予它们不同的“岗位职责”。举个例子代码助手 Agent职责是写代码、改 bug、做 code review默认使用代码模型文档研究员 Agent职责是搜索信息、整理资料、写调研报告默认启用搜索 Skill运维排障 Agent职责是分析日志、执行命令、监控服务器状态默认连接 shell 工具。每个 Agent 都可以配置不同的系统提示词Custom Instruction、不同的毕设模型、不同的可用工具集。这样做的好处是你同时有了好几个“专业对口的同事”而不是一个什么都懂一点的“万金油实习生”。3.2 Skill给 AI 装上的“工具包”Skill 是 WorkBuddy 体系里最值得花时间研究的东西。你可以把它理解成一组预设好的能力模块每个 Skill 都有自己特定的执行逻辑和使用场景。比如一个“网页搜索”Skill 可能包含调用搜索 API 的代码对搜索结果的抓取与清洗规则对信息源的权重排序把搜索结果整理成指定格式的提示词模板。你不需要每次手工告诉 AI “你要先搜索然后把内容保存下来”只要给 Agent 挂上这个 Skill它就知道在合适的时机直接调用。3.3 Task把目标拆解成可执行清单Task 是 WorkBuddy 执行的最小单位。一个完整的任务链长这样用户输入一个宏观目标 → Agent 接收 → 拆解为多个 Task → 按依赖关系排序 → 逐个执行 → 汇总结果。很多新手的问题在于他们希望 AI 一步到位但 AI 不是魔法它需要拆解、执行、校验、修正的过程。就像你让一个同事“分析一下竞品”你得给他时间找资料、建框架、写报告、再修改。WorkBuddy 做的事就是把“等时间”和“反复沟通”这两件事自动化了。3.4 四者之间的关系总结如果你想在 WorkBuddy 里高效工作记住这套关系Task是任务单元解决“做什么”Agent是执行主体解决“谁来干”Skill是能力工具解决“用什么干”Workflow工作流是编排逻辑解决“按什么顺序干”。把这四样东西想清楚了WorkBuddy 就不再是一个神秘的黑盒子而是一套你可以随心组合的积木系统。4. 实操5 个从入门到进阶的真实场景这一节我拿自己实际用过的场景来举例尽量让你的上手路线更平滑。4.1 场景一让 WorkBuddy 帮你写技术方案我刚部署完 WorkBuddy 的第一周恰好有一个内部项目要做技术方案设计。以前写方案我至少要花两个小时梳理框架再花一小时润色措辞。这次我直接建了一个“方案写作 Agent”把任务指令写成这样你是一名资深技术架构师。接下来我会提供项目背景和需求请你 1. 梳理核心功能模块 2. 给出技术选型建议并说明理由 3. 输出包含架构图文字描述、数据流、接口设计的技术方案 4. 使用Markdown格式输出。然后把零散的需求文档拖进对话框让它读取并生成初稿。第一次生成的结果其实一般有很多内容偏泛。但我不急着改而是继续追加指令“根据我提供的xx文档约束修正第三部分补充成本对比表格。”这个“连续追加指令”的操作是 WorkBuddy 区别于普通聊天工具的核心用法。它能把上下文一直保留在同一个任务上下文里你就像带一个实习生一样不断提修改意见它不断迭代。最后出来的方案我只花了半小时微调就达到可提交的状态。对我来说这不是“省了一半时间”的问题更关键的是我不需要从一张白纸开始面对恐惧了。4.2 场景二用 Skill 实现“AI 自动巡查代码”代码审查是一项重复且消耗精力的事情。WorkBuddy 里有一个社区开源 Skill 叫“Code Reviewer”它专门用于扫描代码中的潜在问题。我安装了这个 Skill 之后建立了一个定时任务每次 Git 提交后自动触发一次 code review审查范围是变更的代码文件。配置并不复杂核心思路是触发条件收到 Git webhook 通知执行 Agent代码审查 AgentSkill 配置Code Reviewer 自定义检查规则输出把问题分类严重问题/建议优化/代码规范并生成 Markdown 评论自动回复到合并请求页面。这套流程跑起来之后我同事的感受是“好像多了一个不要钱的代码评审员”。它虽然不能完全替代人的审查但在发现硬编码密钥、空指针隐患、日志不规范这些问题上抓得比人要快得多、全得多。4.3 场景三让 WorkBuddy 跑一个完整的业务流程WorkBuddy 有一个 Workflow 编排功能你可以像画流程图一样把多个节点串联起来。当然你得先在界面上定义节点它支持从简单的顺序执行到条件分支。举一个我实际跑通的例子自动生成产品周报。流程需求是这样的读取本周 git 提交记录读取本周项目管理软件中的任务状态汇总数据生成周报初稿发送到企业微信群里。每周末自动执行。这里最关键的一步是让 WorkBuddy 理解“从哪读数据”和“怎么解析”。我一开始漏了节点配置WorkBuddy 直接把 git 提交记录的原始 JSON 堆在文档里完全没法看。后来我修改了指令让它先按“本周完成功能”“本周修复缺陷”“进行中的事项”做分类归纳再套进周报模板里最终效果立刻不一样了。这里想特别强调一点AI 执行流程的价值不在于“一次成功”而在于“失败后可以精准调节”。每次流程跑偏实际上都是在帮你把需求边界磨得更清楚。你调得越多后面的成功率就越高。4.4 场景四把 WorkBuddy 接到编程 IDE 里如果你做开发WorkBuddy 不只是网页端的工作台它还有 IDE 插件可以内嵌到 VS Code、JetBrains 等编辑器里。这个插件的体验和 CodeBuddy 有点类似但 WorkBuddy 的侧重点不止在代码补全而是在整个项目上下文的理解。我的常见用法是在编辑器里选中一段代码右键选择“WorkBuddy解释这段代码”或者让“重构 Agent”直接对一个文件进行重构建议甚至可以让它根据 Issue 描述直接生成 Patch 补丁我 review 后应用。重点来了当你把 Agent 直接接到项目仓库时你的 AI 同事才算真正参与了开发而不是只能纸上谈兵。这也解释了为什么 WorkBuddy 的插件能力会出现在热搜词里因为它解决的是“AI 生成的代码怎么落地”的问题。4.5 场景五自定义一个“专利交底书辅助 Skill”看到热搜词里有“专利相关链接AI辅助”我分享一下我的经历。很多工程师写专利交底书时最痛苦的是格式要求和发明点梳理。我在 WorkBuddy 里做了一个私有 Skill把专利交底书的标准模板、常见写法、审查注意点都写进了 Skill 的指令里。用的时候只要把技术方案丢给它它会自动输出技术领域与背景现有技术的缺陷本发明核心创新点实施例的具体描述。当然我声明一下AI 辅助写的交底书你最终还是要专业代理人过一遍尤其是权利要求部分绝不能完全依赖 AI但用来搭框架、找语言表达效率提升非常明显。WorkBuddy 在这里充当的角色更像是一个“熟悉专利撰写的帮手”而不是替你申请专利的代理。5. 自定义 Skill 从入门到进阶自己动手写一个前面提到很多 Skill但 Skill 本身也是需要自己动手定义的。官方社区有一批现成的 Skill但真正的好用程度取决于你有没有把它们适配到自己的实际需求上。5.1 第一个自定义 Skill写“会议纪要”最简单的自定义 Skill其实只需要一个SKILL.md文件里面写好这个 Skill 的说明和操作指令。WorkBuddy 会按照这个文件内容在对应场景下加载合适的提示词。以“会议纪要”Skill 为例目录结构大概是这样的meeting-minutes/ ├── SKILL.md └── scripts/ └── format.pySKILL.md的文件内容就像一份“使用说明书”告诉 WorkBuddy 在什么情况下用这个 Skill、按什么步骤来执行--- name: meeting-minutes description: 把会议录音转写文本整理成结构化会议纪要 --- 当你拿到会议转写文本时按照以下步骤整理 1. 提取参会人、时间、议题等元信息 2. 按议题分组保留核心讨论过程和结论 3. 对决策事项、待办事项单独高亮 4. 用简洁的层级列表输出必要时补充执行人和截止时间。这个过程非常像一个“岗位培训手册”。你把 Skill 写得越清楚AI 表现就越稳定。为什么因为大模型本质上是一个概率模型你给它一套清晰的规则和边界它的输出就会落到你期望的区间里。5.2 进阶让 Skill 调用外部工具Skill 不只能写提示词还可以带脚本。WorkBuddy 会识别scripts/目录下的可执行脚本并在 Skill 被激活时调用。比如我写过一个“日报生成 Skill”它的脚本会主动拉取 Git 提交记录和项目管理平台的数据通过 API 整合后生成日报。整个过程AI 不再只是“嘴上说说”而是真的去访问了外部系统、取回了数据、加工成了结果。这一步其实就是 Agent 从“聊天机器人”进化为“数字员工”的关键分水岭。你给 AI 装上能调用外部世界的“手”之后它才真正开始干活。5.3 指令和提示词的几个原则自定义 Skill 的过程中我总结了三个原则分享给你描述输入而不是描述结果。不要写“生成一份高质量周报”要写清楚输入的原始数据是什么、来源在哪里、格式如何。AI 擅长处理流程但需要你先帮它定义好边界。提供反面示例。在 Skill 里明确列出“不要做什么”比如“不要在日报中编造未发生的事项”“不要输出主观评价”。有了反面约束模型翻车的概率会大幅下降。小步迭代。第一次写的 Skill 永远不完美把它当成“草稿版”实际跑几次把失败案例补充进去Skill 才会越来越聪明。5.4 在哪里下载和分享 SkillWorkBuddy 社区上有大量现成的 Skill覆盖编程、写作、资料整理、数据分析等场景。安装方式通常是在 WorkBuddy 界面的 Skill 市场里搜索名称一键安装或者git clone项目仓库放到本地 Skill 目录。装好之后我建议你打开SKILL.md读一遍理解它的触发条件和依赖不然有些 Skill 装上之后你不知道什么时候会触发还容易和别的 Skill 抢任务出现指令冲突。6. 本地部署避坑指南从环境到权限再到模型选择既然热搜词里“WorkBuddy 本地部署”和“WorkBuddy Linux”出现频率不低我这一节专门讲讲本地部署过程中容易踩的坑。6.1 硬件配置建议WorkBuddy 本身对硬件要求不高因为它只是个调度平台真正吃资源的是模型。如果你用 API 方式连接云端大模型那么一台 4 核 8GB 内存的机器就能跑得很流畅但如果你要在本地跑开源大模型那就要看模型的量级了模型规模显存需求参考说明7B~8B 量化模型6GB~8GB能跑速度尚可适合代码生成、文本总结13B~14B 量化模型10GB~12GB质量明显提升建议 16GB 显存32B 及以上20GB推荐 24GB 以上否则量化后回复太慢70B 以上48GB建议用 API别为难自己我的建议是日常任务如果只是想调度 Agent 做简单分析和文档工作用 API 就行。只有当你有强隐私需求或者在离线环境工作时才需要硬上本地模型。6.2 Linux 部署的几个注意点如果你在 Linux 服务器上部署除了刚才提到的 Docker 命令还有几个细节需要注意端口冲突8080 端口经常被其他服务占用启动前先ss -lntp | grep 8080检查一下或者换一个不常见的端口映射。挂载目录权限容器内的 WorkBuddy 进程默认以非 root 用户运行挂载目录如果没有写权限会导致任务日志和 Skill 配置文件无法保存。我用的是chown -R 1000:1000 workbuddy_data。时区设置容器默认是 UTC 时间如果你做定时任务一定要在启动参数里加-e TZAsia/Shanghai否则定时任务会整体差 8 小时。这个坑非常隐蔽。反向代理如果需要对外提供服务建议在 Nginx 里配置 HTTPS 和 WebSocket 支持因为 WorkBuddy 的任务执行日志是通过 WebSocket 实时推送到前端的不配代理会连接异常。6.3 模型接入的一个建议如果使用本地模型我强烈建议安装 Ollama 或 vLLM这是一个非常成熟的开源模型运行框架。WorkBuddy 支持标准的 OpenAI 兼容接口所以只需要把 Base URL 指向 Ollama 的服务地址即可。这并不是广告而是市面上 90% 本地模型运行问题都是因为模型工具没配好才出的。你与其手动调试各种依赖不如直接用成熟方案把精力花在 Agent 的业务逻辑上。7. 常见问题速查为什么我的 AI 同事不干活最后说几个我遇到的频次最高的问题供你排查参考。7.1 问题一WorkBuddy 能对话但不能执行任务这是最常见的问题通常是没有给 Agent 挂上合适的 Skill或者 Agent 的系统提示词里没有明确“必须使用工具”。AI 预设的行为是“能聊天就聊天”除非你明确告诉它“遇到某类问题你应该调用什么工具”它才会去主动使用。解决方法检查 Agent 配置里的 Skill 列表确保你有给这个 Agent 分配工具权限再检查一下系统提示词里是否有“在需要获取实时信息时优先调用网络搜索”这类引导性描述。7.2 问题二任务执行到一半就中断WorkBuddy 执行长任务时可能会因为上下文长度超限、单次执行时间过长、模型 API 报错等原因中断。我的建议是把大任务拆成小的 Workflow 节点每个节点执行时间控制在几分钟内在 Agent 的系统提示词里加一句“如果任务复杂请分步骤执行并逐步汇报”减少一步到位的压力对于耗时任务开启断点续跑或持久化任务队列功能这样断了还能接着来。7.3 问题三Skill 不生效先检查触发条件Skill 的description是否写得足够明确如果描述太泛模型无法判断什么时候应该调用另外检查目录结构是否正确WorkBuddy 一般要求 Skill 必须是独立文件夹且包含SKILL.md。还有个容易忽略的点如果你在配置文件里改过 Skill 清单需要重启 WorkBuddy 服务或刷新页面才能生效。旧版本在这方面更明显新版本会好一些。8. 实操心得怎样把 WorkBuddy 变成可靠的“同事”最后我个人的核心体会不写总结只聊实操。WorkBuddy 不是一个装完就能发挥全部价值的产品它更像一个需要“调教”的工具。你花在定义 Agent、编写 Skill、打磨 Workflow 上的时间会在后面的每一天里成倍地赚回来。就像带一个新同事前两周你需要反复指导但一旦他熟悉了你的工作习惯和业务节奏后面就能独立扛事甚至比你亲自做更稳定。我建议你从最小闭环开始选择一个每周都要做的重复性任务比如“整理周报”“生成会议纪要”“代码审查”把这个任务完整地在 WorkBuddy 里跑通。不用一上来就追求复杂的流程编排先跑通一个再慢慢加需求。我实际用了一个月之后WorkBuddy 在我这边的角色已经非常清晰日常重复性的脏活累活、需要跨平台整理信息的活、需要固定格式输出的活全部交给它需要深度业务判断、需要人际沟通、需要创造性方向的活则永远留给我自己。这才是我理解的 AI 同事而不是 AI 聊天框。