WorkBuddy 全域 AI 办公实战：从安装配置到自动化落地，腾讯桌面智能体完整上手指南

本文由 莫潇羽@无忆研习社（www.wuyi.wiki）撰写，转载请注明出处。

快速摘要

WorkBuddy 是腾讯云于 2026 年 3 月正式发布的桌面端 AI 办公智能体——它不是你熟悉的对话式 AI 助手，而是一个真正能在你电脑上"动手干活"的数字员工。根据易观《中国办公智能体平台市场研究报告 2026》数据，WorkBuddy 在 2026 年 6 月的 PC 端月访问量已达 2097 万次，领跑国内 AI 办公智能体赛道。

我自己从 WorkBuddy 内测阶段就开始折腾，到今天已经深度使用了大半年。这套工具最让我震撼的地方不是它"能聊天"，而是它能读取你本地的文件、拆解复杂任务、分步执行、最终交付一个可以直接使用的 Word 文档、Excel 表格、数据看板，甚至是整套 PPT。更关键的是，你可以通过微信小程序远程给它下指令——人在通勤路上，电脑在公司开着，一条微信消息过去，它就能帮你跑完一整套数据处理流程。

这篇文章是我（莫潇羽@无忆研习社）基于个人实操经验，结合 2026 年最新的产品动态，系统梳理的 WorkBuddy 完整上手指南。从安装配置、提示词心法、文件批量处理、文档生成、数据分析、自动化任务，到技能市场与专家中心的使用，一篇文章带你跑通 WorkBuddy 的全域 AI 办公链路。

想看完整拆解，往下翻。

WorkBuddy 到底是什么：不止聊天，是真正能帮你操作电脑的 AI 智能体

如果你用过 ChatGPT、豆包或者通义千问，你大概已经习惯了这样一种交互方式：你问一句，AI 答一句。它给你建议、给你思路、甚至帮你写一段代码——但真正要在电脑上执行的时候，你还是得自己来：复制、粘贴、打开软件、调整格式、保存文件……一切手工操作一步都少不了。

WorkBuddy 跟这些工具最本质的区别就在于：它"长了手脚"。

一个场景帮你理解区别

假设你是一个 HR，手头有 80 份候选人简历（PDF 格式），你需要在下班前整理出一张 Excel 汇总表，包含每个人的姓名、学历、工作年限、核心技能和期望薪资。

用传统的 AI 对话工具，你只能问"怎么批量提取 PDF 简历信息"，AI 会告诉你一段 Python 代码，然后你得自己配环境、调代码、处理报错——搞不好两个小时过去了。

用 WorkBuddy，你只需要在对话框里输入：

「去工作空间下的『简历收集』文件夹，读取所有 PDF 简历，提取姓名、手机号、最高学历、工作年限、最近一家公司及职位、求职意向、期望薪资，汇总成一份 Excel 表格，保存到同目录下，命名为『简历筛选结果.xlsx』。如果某项信息缺失，填『未注明』。」

然后你就可以去倒杯水了。几分钟后，Excel 已经躺在了目标文件夹里。

这就是 WorkBuddy 与传统 AI 工具的核心差异：它不仅告诉你"怎么做"，它直接帮你"做完了"。

WorkBuddy 的技术底色

WorkBuddy 的前身是腾讯云旗下的 AI 编程工具 CodeBuddy。2026 年 3 月 9 日，它正式升级为面向全场景的桌面 AI 智能体产品——内部代号"腾讯版小龙虾"——这个外号源自它对标并完全兼容开源项目 OpenClaw（OpenClaw 由于图标是龙虾，社区习惯称其为"小龙虾"），而 WorkBuddy 的红色龙虾图标也呼应了这一形象，寓意像龙虾一样"两手都能干活"。

从技术架构上看，WorkBuddy 由三层能力叠加而成：

也就是说，WorkBuddy 不是在一个封闭的对话框里跟你对话——它直接在你的电脑文件系统里工作。你给它设定一个"工作空间"（一个文件夹路径），它所有的读、写、创建、修改操作都在这个范围内完成。这个设计既保证了它能真正"动手"，又不会越权触碰你工作空间之外的文件。

2026 年的市场表现

WorkBuddy 发布后增长极其迅猛。几个关键数据可以说明它的市场热度：

• 2026 年 3 月（发布当月），PC 端月访问量 885 万，是第二名飞书 MyAI 的 2.6 倍，环比增速 831%；
• 2026 年 6 月，PC 端月访问量突破 2097 万，在中国 AI 原生办公智能体赛道持续领跑；
• 腾讯内部，CodeBuddy 已覆盖 90% 的工程师，多数团队超 90% 的代码由 AI 生成，整体编码时间缩短 40%；
• 2026 年 6 月 5 日，WorkBuddy 企业版（WorkBuddy Enterprise）在腾讯云 AI 产业应用大会上正式发布。生态合作方面，WorkBuddy 与中兴通讯达成深度战略合作，推出搭载原生 WorkBuddy 的 AI 云电脑；与美团、平安银行、安克创新等 20 多家企业共建技能与硬件入口。

更值得关注的是，WorkBuddy 全面兼容开源项目 OpenClaw 的技能包，这意味着全球开发者社区积累的海量 Skill 可以无缝迁移到 WorkBuddy 上使用——这直接拉高了它的能力天花板。

谁适合用 WorkBuddy？

从我的实操体验来看，WorkBuddy 几乎覆盖了所有需要跟电脑打交道的岗位：

• 行政文秘：批量生成通知文件、整理会议纪要、归档历史文档；
• HR：简历信息批量提取、入职材料整理、员工信息汇总；
• 财务：发票 OCR 识别与汇总、报销数据清洗分析、财务报表自动生成；
• 运营：竞品动态监控、活动数据复盘、内容素材批处理；
• 销售：批量生成报价单、客户信息整理、合同模板填充；
• 数据分析师：多表合并清洗、可视化看板生成、分析报告自动撰写；
• 自媒体创作者：文章改写润色、视频脚本生成、内容日历维护。

简单来说：只要你的工作中存在"重复的、机械的、需要操作多个文件的"环节，WorkBuddy 就有用武之地。

安装与初始配置：一分钟上手腾讯桌面智能体

WorkBuddy 的安装体验可以用"极简"来形容。官方打出的口号是"免部署，安装即用，一分钟直连微信"——从我实际操作的感受来看，这个描述并不夸张。

下载与安装

WorkBuddy 目前支持 Windows 和 macOS 双平台。安装包可以直接从官网（workbuddy.cn）下载，也可以在腾讯软件中心找到最新版本。安装过程就是标准的"下一步→下一步"，没有任何需要手动配置的环境依赖——这一点对非技术用户非常友好。

安装完成后，桌面会出现那只标志性的红色小龙虾图标（呼应了它"腾讯龙虾"的社区外号）。双击启动，用微信扫码登录即可。

积分体系：了解你的"弹药"

WorkBuddy 采用 Credits 积分制计费。你每下达一次任务、每进行一次对话，都会消耗一定数量的积分——消耗量与任务复杂度正相关。

到了 2026 年 7 月，WorkBuddy 的套餐体系已经比较成熟。我用一张表把当前（写稿时）的主流选项整理如下：

另外，新用户注册时通常会获得一笔一次性赠送积分（早期是 3,000，2026 年中已调整至 5,000）。每日签到还能额外领取积分。需要留意的是，上表中的价格为"连续包月"折扣价，标准月付价格会更高（如个人标准版标准月付为 99 元/月），开通时请留意计费页面的实际扣费方式。 注意，以上价格变动很快，请以 WorkBuddy 官方定价页面的实时数据为准。

一个省积分的重要认知：积分消耗和你写指令的"精准度"直接相关。指令越模糊，AI 就越需要多轮尝试和纠偏，消耗的积分就越多。反过来，如果你把需求描述得足够清晰（后面章节会详细讲），往往一轮就能拿到理想结果，积分消耗反而更少。

界面布局速览

WorkBuddy 的主界面采用三栏式工作台设计，这个布局本身就是为"严肃办公"场景优化的：

• 左侧栏：任务列表 + 工作空间入口 + 专家中心 + 技能市场 + 自动化入口。这是你的"指挥中心"。
• 中间栏：对话区。你在这里输入指令，AI 在这里展示思考过程和执行步骤。
• 右侧栏：成果区。这是 WorkBuddy 区别于传统聊天 AI 的关键——这里会展示生成的文件、变更记录、可预览的 HTML 页面，甚至内置浏览器视图。

三栏结构最大的好处是降低了 AI Agent 产品的"黑箱感"。你不仅能看到最终结果，还能追溯每一步的执行过程——这在需要校对、复核和版本管理的办公场景里非常重要。

工作空间：给 AI 画一个"活动范围"

工作空间是 WorkBuddy 操作文件时的根目录。你可以在创建任务前选择一个文件夹作为工作空间，之后 WorkBuddy 所有的文件读写操作都会被限定在这个目录内。

我的建议是：

1. 不同项目用不同工作空间。比如"Q1 销售数据分析"和"竞品监控"各建一个文件夹，避免文件混在一起。
2. 不要用桌面作为工作空间。桌面上文件杂乱，AI 容易误操作，而且风险较高。
3. 目录命名清晰。AI 会根据你的指令中的路径描述去定位文件，清晰的目录结构能让它更快找到目标。

一个推荐的工作空间目录结构大概是这样：

工作空间根目录/
├── 01_原始数据/
├── 02_处理脚本/
├── 03_输出结果/
└── 04_参考资料/

这种分层的结构，无论是你自己管理还是 AI 理解，都很直观。

三大工作模式：Craft、Plan、Ask 分别怎么选

WorkBuddy 的对话框底部有一个模式切换按钮，提供了三种工作模式：Craft（全自动执行）、Plan（分步确认）和 Ask（纯问答）。这三种模式的设计很好地覆盖了从"完全信任 AI"到"每一步都要过目"的不同需求层次。

Craft 模式：放手让 AI 干

Craft 是 WorkBuddy 的默认模式，也是最"凶猛"的模式。你发出指令后，AI 会自动规划执行路径，然后一路执行到底——读取文件、处理数据、生成结果、保存到指定位置——全程不需要你点任何确认按钮。

什么时候用 Craft？

• 任务目标非常明确，你清楚自己要什么结果；
• 操作不涉及不可逆的敏感文件修改；
• 你已经验证过类似任务，AI 的执行路径靠谱。

比如"帮我把这个文件夹里的 PDF 全部分类归档"、"读取销售明细表，生成一份月度趋势分析 HTML 报告"这类需求，用 Craft 模式最合适。

注意事项：Craft 模式下 AI 会真实修改你工作空间内的文件。如果是重要文件，建议先手动备份，再让 AI 操作。

Plan 模式：每一步都要点头

切换到 Plan 模式后，WorkBuddy 会先生成一份完整的执行计划，列清楚每一步要做什么，然后停下来等你确认。你确认后它才执行第一步；第一步完成后，它再展示第二步的计划……以此类推。

什么时候用 Plan？

• 任务比较复杂，你不确定 AI 的理解是否准确；
• 第一次尝试某个新类型的任务，想看看 AI 的思路对不对；
• 操作可能造成较大影响，你需要全程把控方向。

Plan 模式消耗的积分和 Craft 模式差别不大（因为最终执行的步骤数相同），但它多了一层"人工把关"，可以避免 AI 在一个错误方向上越跑越远。

Ask 模式：只动口不动手

Ask 模式就是纯粹的智能问答——AI 只给你建议和答案，不会操作任何文件。这跟传统的 AI 聊天工具基本一致。

什么时候用 Ask？

• 你只需要查询信息、征求意见、获取灵感；
• 你拿不准该怎么下手，想让 AI 先给你捋一捋思路；
• 想省积分——Ask 模式每次消耗的积分最少。

三种模式的对比，我用一张表说清楚：

实战建议：我自己的习惯是——新类型的任务先用 Plan 跑通一次，看看 AI 的思路对不对；确认没问题后，后续同类任务就直接用 Craft 执行。对于纯信息查询和思路梳理，一律用 Ask，省积分又高效。

远程操控实战：用微信小程序指挥电脑上的 AI 替你干活

WorkBuddy 有一个让我觉得"这才是未来办公"的功能——Claw 远程控制。简单说就是：你可以在手机上通过微信小程序（或者微信服务号、企业微信等），给电脑端的 WorkBuddy 下达指令，电脑收到后自动执行任务，完成后把结果推送回你的手机。

远程控制的工作原理

Claw 的通信链路是这样的：

手机微信 → 腾讯云 Claw 中转服务 → 你的电脑（WorkBuddy 客户端）
                ↑                        ↓
                └────── 执行结果回传 ──────┘

几个关键前提：

• 你的电脑必须处于开机联网状态；
• WorkBuddy 客户端必须正在运行；
• 手机和电脑不需要在同一 WiFi 下——手机用移动流量，电脑连公司网络，完全没问题。

本机模式 vs 云上模式

WorkBuddy 的远程模式分两种：

• 本机模式：指令发给你的电脑，AI 在你本地的文件系统里操作。功能完整，能处理本地文件，支持自动化任务。缺点是你电脑必须开着。
• 云上模式：指令发给腾讯云上的沙箱环境。不依赖你的电脑是否在线，但无法访问本地文件（只能处理你上传的文件），功能相对基础。

对于大多数办公场景，本机模式是首选。云上模式更适合人在外面、电脑关机时做一些简单的信息查询。

绑定流程

操作路径很简单：打开电脑端 WorkBuddy → 点击左侧栏的"Claw"图标 → 点击"配置"→ 用微信扫描二维码 → 完成绑定。

绑定后，你可以在微信里直接给 WorkBuddy 发消息。目前支持的接入渠道包括：

• WorkBuddy 微信小程序
• 微信服务号
• 企业微信机器人
• QQ 机器人（部分内测）
• 飞书/钉钉机器人

一个典型的远程操控场景

场景：早上 8 点你在地铁上，突然想起下午有个汇报，需要把上一周的销售数据汇总成一张各地区销售额的地理分布图。

操作：打开微信上的 WorkBuddy 小程序，切换到"电脑模式"，输入：

「读取 D 盘工作空间下『销售数据/2026Q1-销售明细.xlsx』，按城市汇总销售额，生成一张中国地图热力图，保存为 PNG 放到同目录。」

发送后，你公司电脑上的 WorkBuddy 自动开始执行。到公司后，图片已经生成好了。

这里有一个实用技巧：在手机上打字效率远不如电脑，所以我强烈建议用微信的语音转文字功能来输入指令。说一段话比打一段话快得多，而且现在的语音识别准确率已经很高。

另外，你可以把常用的指令模板收藏到微信收藏夹里，需要时直接调出来微调几个参数就能用，比每次都重新组织语言高效很多。

安全性说明

关于隐私问题，Claw 的机制是这样的：它只转发你主动发送给 WorkBuddy 的消息，不会读取你的微信聊天记录。文件操作也仅限于你预设的工作空间范围内。绑定是"一对一"的——只有你用自己微信扫码绑定的那个账号发出的消息才会被 WorkBuddy 处理，别人的消息不会触发你的电脑上的任务。

写出高质量指令的核心思维：做什么 + 有什么 + 怎么样

如果你只用一句话总结 WorkBuddy 的使用心法，那就是：AI 不会读心，你给它什么信息，它就给你什么结果。 指令越模糊，AI 越需要"猜"，一来二去积分也耗了，结果还不对。指令越精准，AI 执行得就越到位，往往一轮就能拿到理想结果。

我在大量实操中提炼了一个"三要素公式"，写好指令基本就靠它。

三要素公式

一个模糊指令 vs 精准指令的对比，最能说明问题：

❌ 模糊指令：

「帮我整理一下文件。」

AI 不知道：哪个文件夹？哪些文件？按什么规则整理？整理完放哪？——完全没法执行。

✅ 精准指令：

「去工作空间下的『下载文件夹』，把所有 PDF 文件移动到『文档/PDF』子文件夹，把所有 Excel 和 CSV 文件移动到『文档/表格』子文件夹，图片文件（jpg、png、gif）移动到『素材/图片』子文件夹。如果目标文件夹不存在，先创建。移动完成后告诉我每个类别分别移动了多少个文件。」

这条指令清晰地给出了三要素：做什么（按类型分类移动）、有什么（工作空间下『下载文件夹』中的文件）、怎么样（移动后统计，不删除原文件）。AI 拿到这样的指令，基本不需要任何额外猜测，直接就能执行。

进阶技巧一：给 AI 一个身份

在指令开头为 AI 指定一个专业角色，可以显著提升输出质量。比如你需要审核一份合同：

「你是一位有 15 年经验的劳动法律师，擅长处理企业合同纠纷。请帮我审核以下服务合同中的付款条款，重点分析是否存在对我方不利的条款，用非法律专业人士也能听懂的语言给出修改建议。」

指定角色后，AI 会以该领域的专业视角来分析问题，给出的回答会更聚焦、更有深度。WorkBuddy 专家中心里预置了上百个不同领域的专家角色，涵盖法律、财务、技术、营销、HR 等几乎所有常见领域，你可以直接"召唤"使用，省去自己写角色提示词的麻烦。

进阶技巧二：给样本比写要求更管用

有时候你用文字描述"风格要活泼但不失专业"、"句子要短有节奏感"，AI 其实很难精确理解你想要的感觉。这时候直接给一个参考样本，效果立竿见影。

「参考下面这段周报的结构和语气风格，把我本周的工作内容整理成格式一致的周报。」
（附上一份你满意的历史周报）

AI 对"模仿"这件事非常擅长。给一份样本，比写五百字的要求描述更高效。

进阶技巧三：小步快跑，别一口吃成胖子

复杂任务一次性全交给 AI，很容易出现"一步错、步步错"的情况。正确的做法是把大任务拆成多个小步骤，确认上一步结果正确后再推进下一步。

比如你要做一份完整的竞品分析报告：

1. 第一步：让 AI 先搜索竞品最新动态，整理成一个 Markdown 表格；
2. 第二步：确认信息无误后，让 AI 基于这些动态做深度分析；
3. 第三步：确认分析方向没问题后，让 AI 生成最终的 Word 报告。

每一步你都有机会纠偏，最终产出的质量远比一次性全自动生成高得多。

常见错误与纠正

建立个人提示词库

随着你使用 WorkBuddy 的时间越来越长，你会积累一批反复使用的高质量指令。我建议在工作空间下建一个 提示词库.md 文件，按场景分类保存这些指令模板。比如：

## 文件处理类
### PDF 简历批量提取
（指令模板）

### 文件按类型归档
（指令模板）

## 数据分析类
### 销售月度趋势分析
（指令模板）

下次遇到类似任务时，从提示词库里复制出来微调一下就能用，既省时间又省积分。如果团队里有多个人都在用 WorkBuddy，共享一个提示词库的价值就更大了。

文件批量处理实战：从简历提取到发票识别，解放你的双手

文件批量处理是 WorkBuddy 最硬核的能力之一。以往需要花几个小时重复操作的事情——比如从 100 份 PDF 里逐份复制信息到 Excel、把几百个杂乱文件按类型归档、对多个月份的数据做合并清洗——现在可以在几分钟内自动完成。

WorkBuddy 支持的文件类型几乎覆盖了日常办公的所有格式：Word（doc/docx）、Excel（xls/xlsx）、PPT（ppt/pptx）、PDF、TXT、Markdown、CSV、图片（jpg/png）、代码文件（py/js/html/css）等等。下面我用四个典型场景来拆解它的文件处理能力。

场景一：批量提取文件信息并汇总

这是最高频的使用场景。你的文件夹里有一堆格式相同的文档（简历、合同、报告等），你需要从每份文档中提取出关键字段，汇总成一张表格。

一个实战示例：工作空间 招聘管理/简历收集/ 下有 50 份 PDF 格式的候选人简历，需要提取以下信息：姓名、手机号、最高学历（学校+专业+学位）、工作年限、最近一家公司及职位、期望薪资。

指令可以这样写：

「读取工作空间下『招聘管理/简历收集/』文件夹中的所有 PDF 文件，从每份简历中提取以下字段：姓名、手机号、最高学历（包含学校名称、专业、学位）、工作年限（年）、最近一家公司的名称和职位、期望薪资。将所有提取的信息汇总成一张 Excel 表格，保存到同目录下，文件名为『简历筛选结果.xlsx』。如果某项信息在简历中没有找到，填写『未注明』。手机号中间四位用星号代替。」

WorkBuddy 接到这个指令后，会依次完成：扫描文件夹找到所有 PDF → 逐份读取内容 → 用 AI 解析出关键字段 → 汇总写入 Excel。整个过程全自动，你只需要在最后验收即可。

场景二：文件自动归档与智能重命名

如果你的下载文件夹（或者某个项目文件夹）堆积了各种类型的文件，手动整理非常痛苦。WorkBuddy 可以按你设定的规则自动归档。

比如，我常用这样一条归档指令：

「整理当前工作空间下的所有文件，按以下规则分类移动：
PDF 文件 → 移动到『文档/PDF』子文件夹
Excel 和 CSV 文件 → 移动到『文档/表格』子文件夹
图片文件（jpg、png、gif、bmp）→ 移动到『素材/图片』子文件夹
压缩包（zip、rar、7z）→ 移动到『素材/压缩包』子文件夹
其他类型文件保持不变
如果目标子文件夹不存在，请先创建。移动完成后告知我每个类别分别移动了多少个文件。不要删除任何原文件。」

这里有一个进阶玩法：智能重命名。假设你的工作空间里有一批扫描合同，文件名杂乱无章（如 scan001.pdf、img2026.pdf），你想把它们重命名为"签约日期-甲方简称-乙方简称.pdf"的格式。指令可以这样写：

「读取工作空间下『合同文件/』中的所有 PDF，提取每份合同的签署日期、甲方名称和乙方名称。将原文件复制一份（保留原文件不动），复制件命名为『签署日期-甲方简称-乙方简称.pdf』。同时生成一份 Excel 对照表，记录原文件名和新文件名的对应关系。」

场景三：多文件数据清洗与合并

场景：你有 1 到 12 月共 12 个 Excel 文件（每月销售数据），每个文件的列结构相同但数据行数不同。你需要把它们合并成一张年度汇总表。

指令示例：

「读取工作空间下『销售数据/每月明细/』中的所有 Excel 文件（共 12 个月份文件），合并为一张总表。要求：
统一所有文件的列名（如有差异以第一个文件为准）；
新增一列『数据月份』，记录每条数据来自哪个月份；
去除完全重复的行（如有）；
空值处理：数字列用 0 填充，文字列用『未知』填充；
在同一个 Excel 的第二个 Sheet 页中，按月汇总统计订单总数和销售总额；
保存为『2026年度销售汇总.xlsx』放在同目录下。」

WorkBuddy 在执行这类任务时会自动编写 Python 脚本（使用 openpyxl 或 pandas），处理完后再把脚本清理掉。整个过程你对代码零感知，只看到最终结果。

场景四：OCR 发票识别与信息提取

WorkBuddy 本身不内置 OCR 引擎，但它可以调用外部 OCR 接口来完成图片文字识别。一个典型的发票识别场景：

「读取工作空间下『财务/发票/』中的所有发票图片（jpg/png），调用 OCR 识别每张发票的信息，提取：发票号码、开票日期、购买方名称、销售方名称、金额、税额、价税合计。汇总到 Excel 表格『发票汇总.xlsx』中。识别失败或信息不全的发票，在备注列标注原因。」

需要注意的是，WorkBuddy 在首次执行 OCR 任务时可能需要安装相关依赖库或下载模型文件。如果你的网络环境访问境外资源受限，可以改用国内可用的 OCR 云服务接口（如百度云 OCR），告知 WorkBuddy 调用对应的 API 即可。

文件操作安全原则

让 AI 直接操作你的文件，安全是绕不开的话题。我总结了四条铁律：

1. 操作前先备份。重要文件在交给 AI 处理前，手动复制一份到其他地方。AI 偶尔会"手滑"（比如误删段落、改错格式），有备份就能秒恢复。
2. 先分析，后执行。复杂任务可以让 AI 先告诉你它打算怎么操作（用 Plan 模式），确认无误后再让它执行。
3. 明确禁止删除原文件。在指令里加上"不要删除任何原文件"、"操作失败时不要继续，先报告问题"等保护性语句。
4. 分批处理，逐步验收。100 个文件一次处理完，中间出了问题可能很难排查。可以分 3 到 4 批处理，每批完成后检查结果。

文档生成与编辑：周报、方案、PPT 一站式交付

如果说文件批量处理是 WorkBuddy 的"体力活"能力，那文档生成就是它的"脑力活"能力。WorkBuddy 可以直接产出结构完整、格式规范的 Word 文档、Excel 报表、PPT 演示文稿，甚至是可直接在浏览器中打开的数据看板。而且，这些文档不是"聊天框里的文本"——它们是真正保存在你指定文件夹里的、可以直接使用的文件。

从素材到结构化报告

最常见的场景：你有一堆零散的记录（日报、会议录音、数据表格），需要把这些素材"加工"成一份完整的汇报材料。

场景：从每日工作日志到周报

假设你的工作空间 工作记录/ 下存放了周一到周五共五天的日志文件（TXT 格式），每天记录了完成事项和明日计划。

指令示例：

「读取工作空间下『工作记录/』中本周所有日志文件（周一至周五），整理成一份本周工作周报（Word 格式）。要求：
文档标题：本周工作周报，居中加粗，宋体二号；
正文宋体小四，1.5 倍行距；
包含以下章节：本周完成事项（逐条列出，标注完成日期）、本周亮点成果（3 到 5 条，量化描述）、遇到的问题与解决方案、下周工作计划、需要协调的事项；
保存到『工作记录/周报/』，文件名为『本周工作周报_第X周.docx』。」

WorkBuddy 会自动读取所有日志文件，理解其中的内容，按照你给定的结构生成一份完整的 Word 周报——字体、字号、章节结构全部就位。

场景：从会议录音转写稿到会议纪要

如果你有一段会议录音的转写文本（TXT），想让 WorkBuddy 提炼成标准会议纪要：

指令示例：

「读取工作空间下『会议记录/产品评审会议记录.txt』，整理成一份正式的会议纪要（Word 格式）。要求包含：
会议基本信息（主题、时间、形式、参会人员）；
各议题讨论摘要（每项议题包含讨论要点、达成的共识、存在的争议）；
会议决策事项；
待跟进事项（含责任人和截止时间）。
语言风格：专业、简洁，避免口语化表述。
保存到同目录下，文件名为『产品评审会议纪要.docx』。」

从零生成完整文档

当没有任何素材、完全从零开始时，你需要给 WorkBuddy 更详尽的背景信息和结构要求。

场景：撰写项目立项方案

「你是一位资深 IT 项目经理。请撰写一份电商核心系统架构升级的立项方案（Word 格式）。背景：当前系统在促销期间频繁出现性能瓶颈，用户投诉增加，已造成营收损失。方案受众是公司高管（非技术背景）。文档结构要求：
项目概述（200 字以内，说清楚做什么、为什么做）；
问题与痛点分析（量化现有问题，列举 3 到 5 个痛点）；
解决方案概要（用非技术人员能看懂的语言描述技术方案）；
预期收益（分短期/中期/长期量化 ROI）；
项目里程碑（六个月内完成，绘制甘特图文字描述）；
风险分析与应对（3 到 5 个主要风险点）；
资源需求（人力、资金、时间）；
申请事项。
写作风格：简洁有力、用数据说话、避免技术黑话。
保存为『系统升级立项方案.docx』。」

这个任务看起来复杂，但只要你把每个章节的要求描述清楚，WorkBuddy 能一次性生成完整的文档。关键还是那句话：你描述的越具体，AI 产出的越靠谱。

基于模板批量生成文档

这是效率提升最明显的场景之一。假设你有一份标准的服务合同模板（Word 格式），还有一张包