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搜索[WorkBuddy]，共4325篇文章

#WorkBuddy #AI办公一个财务会计通过AI协助完成从零开通并运营订阅号的过程：从注销小程序到公众号发表文章

我是一名退休返聘的在职财务人员，日常接触多的是财务软件、银行软件及ERP或者标书制作软件，对网络开发就是小白，认识WorkBuddy之前，我对小程序、公众号、视频号都是混淆不清的。完全没有技术背景。

2026-09-27

AI 说我的固态硬盘"贵了 1.84 倍"，结果它用的是两年前的价格——一次用 WorkBuddy 买 SSD 的真实翻车与修正

> 这是一次真实的翻车记录：我用 WorkBuddy 查一块 1TB SATA 固态硬盘值不值得买，AI 一本正经地告诉我"贵了，别买"，结论看似有理有据——直到我反问了一句话，才发现它引用的价格一个来自

2026-09-09

#WorkBuddy# 我把一张充电桩平面示意图做成了可旋转、与原图 100% 对位的 3D 场景（附踩坑全过程）

我想到用 WorkBuddy 的 3D 与图像生成能力来做这件事，结果前后经历了三次迭代才真正达标。

2026-09-01

《从知识库到本体驱动应用》第10招应用自动生成 WorkBuddy-AppBuilderSkill——当需求和本体足够结构化，AI 才真正有机会从 Codin

这让我开始重新看 WorkBuddy 的应用构建模块。很多人以为它又是“一句话生成 CRUD”的玩具，但仔细读它的设计，发现它走了一条完全不同的路。

2026-09-01

使用WorkBuddy结合混元生3D快速生成3D的美利达自行车模型亲身实践指南

当然也包括使用WorkBuddy来进行辅助生成。

2026-08-09

#WorkBuddy# 80,000 行日志挖模板：整行去重给出 8 万个"模板"，正则遮罩漏掉一半，Drain 式前缀树 0.3 秒收敛到 40 条

线上日志天然是"模板 + 参数"的形态：一条模板反复打几千次，只有时间戳、ID、耗时在变。想把告警按"事件类型"聚合、想统计每类事件的出现频率，第一步就是把日志收敛成模板。大多数人的第一反应是两条捷径：整行去重，或者写正则把数字遮掉再去重。我在 80,000 行合成日志（40 个真实模板、8 个服务、12 个轮转文件、7.12 MB，时间戳毫秒级、参数覆盖 uuid/IP/路径/账号名等 16 种形态）上把两条捷径都跑了一遍，结果一言难尽：整行去重给出 80,000 个"模板"——每一行都自成一个模板；正则遮数字好一些，也还有 28,632 个，聚类成对召回率只有 41.71%。而一条 Drain 式的前缀树流水线，0.293 秒收敛到恰好 40 条，P/R/F1 全部 100。

2026-11-08

腾讯WorkBuddy入门使用手册：一句话让它自动做表格、写代码、改PPT、策划方案，以后加班可能真的不需要你了

在国内办公生态中，腾讯推出的桌面级工具 **WorkBuddy**，正尝试把这种能力变成未来像微信一样普及的日常生产力。

2026-10-26

#WorkBuddy# #AI办公# 35 天发文零重复：我的自动化靠一套选题决策机制活着——候选池、弃选记录与三道筛子

## 二、WorkBuddy 配置：三层结构任务的配置分三层，选题机制横跨其中： ``` 第一层调度：RRULE FREQ=DAILY;BYHOUR=10;BYMINUTE=0（每日 10:00）

2026-10-13

#WorkBuddy# #AI办公# 签到提醒自动化跑了 35 天：32 次留档、3 个缺口、1 次迟到 8 小时——我给它做了一次留档体检

# 签到提醒自动化跑了 35 天：32 次留档、3 个缺口、1 次迟到 8 小时——我给它做了一次留档体检我 WorkBuddy 里跑着一个最不起眼的自动化任务：「每日签到提醒 + 成长计划任务跟进」

2026-10-12

从"翻聊天记录"到"问聊天记录"：一条消息从发出去到能查，中间缺的不是搜索，是三层结构 #WorkBuddy#

从"翻聊天记录"到"问聊天记录"：一条消息从发出去到能查，中间缺的不是搜索，是三层结构 #WorkBuddy# 你有没有过这种经历：明明记得某件事在微信里说过，翻聊天记录翻了半小时，最后放弃了，干脆重新问一遍

2026-10-08

#WorkBuddy# #AI办公# WSL 卡死两天后满血复活：一条 wsl --shutdown 加三步恢复验证，vhdx 一个字节都没坏

# #WorkBuddy# #AI办公# WSL 卡死两天后满血复活：一条 wsl --shutdown 加三步恢复验证，vhdx 一个字节都没坏上篇我写了用 WorkBuddy 巡检 WSL，结果第一步

2026-09-23

# WorkBuddy 实战：在一台 16G 内存的机器上，把本地 AI 推理、编码和 3A 游戏三种重负载塞进同一天

下面是我用 WorkBuddy 把这三件事一条条拆开查证、并逐个修掉的过程。

2026-09-17

在hy4preview免费这个阶段，我用WorkBuddy给我和我的朋友打造一款记录饮食的app端口界面，这篇文章将介绍的创作记录

**大家好，我是一名agent开发工程师，同时也是一名AI视觉营销设计者** 一直想认真管管饮食，但市面上的 App 要么广告多、要么记个热量要翻半天。于是我自己捣鼓了一个网页版小工具，主打一个"打开就能记、记完有人管"。 🌟 **它能干什么** ✅ **拍照就能记**：拍张饭菜照片，自动识别食物和热量，一键加入当日饮食 ✅ **187 种食物库**：日常菜、水果、还有 KFC / 麦当劳都能直接搜，不用自己输 ✅ **热量环 + 营养条**：首页一眼看到今天吃了多少、蛋白/碳水/脂肪够不够 ✅ **按餐段记录**：早 / 午 / 晚 / 加餐分组，界面清爽不杂乱 ✅ **AI 教练「小霜」**：根据你的真实数据给建议（"今晚还剩 2000 大卡，可以吃火锅但要聪明吃 🍲"），还能随时打断 ✅ **打卡仪式感**：连续打卡天数、累计、本周 7 天视图，坚持更有动力 ✅ **跨设备同步**：数据上云，换手机 / 发给家人朋友，靠一条链接就能同步 🎨 整体是浅色简约风 + 翡翠绿点缀，看着舒服，不花哨。 📲 **怎么用** 网页版，手机浏览器打开 → 点"添加到主屏幕"，就能像 App 一样用。（目前先用链接访问，后续绑了域名体验更顺滑） 💡 做这个的初衷很简单：管理饮食最难的不是"懂"，是"懒得记"。把记录这件事变轻、变快，才能真的坚持下来。有同样在管理身材、想一起打卡的朋友，链接甩你 👇；下面几张图是 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/588f111c0bf58b3d15f269323c2f006f.jpg) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/b4421f90044e2c5e3645e0c457045f67.jpg) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/a0af53e0ebe7e21564fd10215200e7ff.jpg) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/58587ce7c595ad2f7601283277162557.jpg) 关于具体制作流程：我分为以下几个阶段介绍： ### 阶段 1 · 框架搭建我们现用一张图来整体概括整体的网页框架，这也是我创作的习惯，先理清楚框架，再干活，以下是我整个网页的框架图： ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/982943e7086075aed5760acfa66851cc.png) **App 升级**：新建 `fitness-app`（uni-app Vue3 + Pinia），把原 3 Tab 扩成 **4 Tab**（新增 AI 建议），视觉从暗色玻璃拟态**重做为浅色简约 + 翡翠绿 #10b981**，加了数字滚动、Canvas 环形、错峰入场等动效。 - **食物库重建**：原 `food-db.js` 缺失，重建 60+ 食物 / 11 分类，并全量移植原库 103 种。 - **HTML 预览版**：为了不装 HBuilderX 也能看效果，产出单文件 `fitness-app-preview.html`（4 Tab + 食物弹层 + AI 对话 + localStorage）。 - **首版部署**：HTTP 云函数 `fitness-web` 直出页面 + 静态托管放图，因为根路径 `/` 被小账本占用，**改用子路径 **`/fitness`，路由 + 权限两套机制都配齐。 - **接真 AI**：复用环境里已配好的 TokenHub `ledger-ai` 通道（Key 一字不动），前端改流式调用。 - **三大能力补齐**：BMI 计算（Mifflin-St Jeor）、目标按体重动态生成、用户空间隔离（随机 `fitness-xxxxxx` + URL 同步）。 - - **品牌数据**：新增 KFC / 麦当劳各 12 条（→ 127 种），统一 `brand/level/meat` 字段，写 `check_foods.py` 体检脚本双端校验。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/54e16ccee74ed94a3449ee2385176c7c.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/376e76cdff038a97017b43916f6817e4.png) ### 阶段 2 · 体验打磨（09-09） - **UI 素材**：即梦生成 5 张素材（教练头像、默认头像、空状态插画、打卡徽章、健康背景）。 - **图片高清化**：发现原 103 张食物图都是 200×200 低清（5-7KB），全量调用dreaminaCLI.SKII重生成 600×600 高清（127 张、7.6MB）。 - ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/cb2b15a99b2254e3c03250bd8e8ce314.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/a813361cf8101f042767b83a06e41949.png) - **记录页改版**：按早 / 午 / 晚 / 加餐**餐段分组**，配餐段插画，更贴近真实饮食场景。 - **首页弹框改造**：加底部抽屉手势（下滑关闭）、餐段选择 chips。 - **修"品牌不见了"**：品牌分类排在最末要横滑 928px 才看到，加「品牌专区」入口置顶 + 渐变提示 + emoji 图标。 ### 阶段 3 · 能力扩展 - **拍照识图（fitness-vision）**：调用hy vision视觉模型，新增拍照识别食物功能前端 `>4MB` 先 canvas 压缩、限制 ≤6MB、后端容错解析。 - **视觉模型坑**：用的推理模型 `max_tokens` 不够时 content 为空（token 耗在 reasoning），提到 4000 并回退 `reasoning_content` 才稳定。 - - **品牌早餐大补**：结合更过我和朋友的生活饮食的习惯，添加其它品牌食物，如： **KFC 44 类+ 麦当劳 40类**，总数达到 **187 种**。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/d6748d3d2019b02fb880193bfbfbd1e7.jpg) ### 阶段 4 · 顽疾根治 - **AI 串味事件**：发现健身 AI 一直复用小账本的 `/ledger-ai` 通道，后端写死"账本管家" system 会覆盖角色，导致问火锅却回"我是管你账本的、时薪0、支出0"。 - **彻底解决**：弃用 `/ledger-ai`，在已通的 `fitness-api` 加 `chat` action，后端加**身份护栏**（明确"只答健身、禁止提账本/记账/时薪"），角色移回真正生效的 `system`。 - 验证：问火锅 → "可以吃但要聪明吃 🍲 今晚你还有 2000 大卡余额…"，含财务字样 false，且引用真实数据。 ## 技术架构总览 |层|方案| | --- | --- | |前端|单文件 `fitness-app-preview.html`（浏览器直开）+ `fitness-app/` uni-app 工程，4 Tab（首页 / 记录 / AI 教练 / 我的）| |静态服务|云函数 `fitness-web`（HTTP 直出，避开 CDN 缓存）| |数据上云|云函数 `fitness-api` + `fitness_state` 集合，按 `space` 隔离，localStorage + 云端双向同步| |拍照识图|云函数 `fitness-vision`（TokenHub 视觉通道 + base64 压缩）| |AI 教练|TokenHub `deepseek-v4-flash or hy3`，后端一次性返回 + **前端打字机**模拟流式，可打断| |部署|CloudBase 同一环境多项目，子路径 `/fitness`，PWA 可"添加到主屏幕"| ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/adae8f1ff008919924fa940643cf13ee.png) ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12728622/f57a1c2635a5b86cad914fb3bb8eb211.png) 最后，大家还有什么问题，都可以在评论区打出哈哈

2026-09-14

用 WorkBuddy 一晚上审完一份 365 天工期的施组：62 项检查揪出 5 个扣分点，还顺手生成了三张图

这次我把整个 docx 拖进了 WorkBuddy，让它替我做全面体检。

2026-09-13

【实战】1222 张老照片、4 个文件夹、20 年同学会：我用 WorkBuddy 把"一锅粥"素材理成了一条时间线

# 【实战】1222 张老照片、4 个文件夹、20 年同学会：我用 WorkBuddy 把"一锅粥"素材理成了一条时间线 > 关键词：#WorkBuddy #AI办公 #自动化 #生活场景 #效率工具

2026-09-11

全程使用Workbuddy制作：AI声音克隆2倍加速 B站indexTTS2.5 小说剧本功能 8G显存可用赛博女友新方案附整合包

developer.qcloudimg.com/http-save/audit-6026903/a047b8938741927841071a93506824ec.png) 打开git地址，clone到本地，打开workbuddy

2026-08-13

70/80 后中层，零基础学 AI 实录 | #WorkBuddy#不写代码，也能用 AI 把活干漂亮#25 年管理经验，遇上 AI 的第 1 天#

## 二、为什么选 WorkBuddy（给同龄同行参考）我试过几个 AI 工具，卡在两个点上：要么只能在网页聊天里复制粘贴，要么要自己配 Key。

2026-08-07

当WorkBuddy遇上本地股票数据：我是如何用ig50搭建专属股票AI助理的 IG50免费开源股票数据API接口

之前用WorkBuddy做股票分析的时候，最大的感受就是——**数据永远是瓶颈**。每次问一个问题，WorkBuddy要调API、等返回、解析数据，等结果出来，我当时的判断已经变了。

2026-07-23

组个3人AI小队，半天活20分钟收工，WorkBuddy这个隐藏玩法，90%的人没试过

本周我翻了腾讯云社区、今日头条上十几篇实战帖，发现90%的人还在跟WorkBuddy“一对一单聊”，压根不知道它能拉一支队伍同时干。这篇就教你怎么把1个AI变成一支小队。

2026-07-22

#WorkBuddy# #AI办公# 七篇归因线结案后的第一次巡检：把手工探测固化成五类清单，13 组命令一轮跑完

上一篇《卷影追踪第四天》给持续十一天的「C 盘消耗归因」线画了句号：真凶是 System Volume Information 里的卷影差异区，淘汰兑现后水位止跌回升。但结案不等于完事——归因线里用过的十几组只读探测命令散落在七篇文章里，下次水位再掉，难道还要从第一篇翻起？今天做的事很朴素：把七篇的手工探测固化成一份五类巡检清单，并实战跑一轮，验证清单本身好不好用。

2026-11-11

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。