1. 先别急着装先搞懂 WorkBuddy 到底“多干”了什么这年头AI 聊天工具一抓一大把大家早就习惯了“我问一句、它答一段”的模式。但你要是只把 WorkBuddy 当成一个更聪明的对话框那就真的白瞎了。我第一眼看到这个项目名字的时候脑子里跳出来的问题是它和 CodeBuddy 到底啥区别它到底是怎么从“聊天”跨到“干活”的先说结论WorkBuddy 的定位不是一个问答助手而是一个AI Agent 工作台。它做的事情不是“给你答案”而是“帮你执行任务到一半甚至执行完”。你可以把它想象成一个新入职的同事——你不需要告诉它“什么是 HTTP 协议”你只需要告诉它“帮我把这个接口文档整理成 Markdown顺便把对应的测试用例也写了”它会自己拆解步骤、调用工具、生成文件、甚至检查结果。我实测下来最直观的感受是普通聊天 AI 是“你问它答你推一步它走一步”WorkBuddy 是“你交代个目标它自己拆分任务清单一项一项去落实最后给你交付物”。这里面的关键差异有三个上下文不是对话片段而是项目级状态。它知道当前项目目录下有哪些文件知道你已经定义过的变量、函数和风格约定甚至能记住你上次让它“统一用某个命名规范”这件事。能调用外部工具而不只是生成文字。比如读写文件、执行 Shell 命令、调用 API、操作 Git。这意味着它能把“建议”变成“改动”把“答案”变成“产物”。有 Skill 机制可以沉淀个人工作流。这是我最看重的部分后面专门讲。所以如果你想找一个“聪明点的聊天框”WorkBuddy 大概率会让你觉得小题大做。但如果你手上有一堆重复性、流程性的工作——比如整理文档、批量改代码、按固定格式生成报告——那 WorkBuddy 就是冲这个来的。这篇文章我会按照我自己从零开始部署到真正用起来的顺序把安装、配置、Skill 编写、工作流搭建、常见坑一次讲清楚。2. 环境准备与安装Windows、Linux 其实都能跑2.1 先确认你手里的“材料”很多人一上来就卡在安装环节其实多半是没先想清楚工作场景。WorkBuddy 的安装方式取决于你打算在哪一层用IDE 插件模式适合日常写代码、改项目直接在 VS Code / JetBrains 系列里集成安装和普通插件一样。命令行 / CLI 模式适合做自动化任务、集成到脚本里或者像我一样在 Linux 服务器上跑批量任务。本地服务模式适合对数据敏感、需要私有化部署的场景模型也可以选择本地模型或内部 API。我自己主力场景是代码项目和文档自动化所以 Windows 上装了插件Ubuntu 服务器上装了 CLI。两条路都走通了下面分别说。2.2 Windows / macOS 下的插件安装安装插件本身没什么技术含量跟装任何扩展一样打开你的 IDE在扩展市场搜 “WorkBuddy”点安装然后重启窗口。装完以后它会要求你登录或配置 API Key。这里要提醒一句别急着拿自己的主 Key 去试我建议先在环境变量里配置或者用 WorkBuddy 自己的凭据管理功能单独建一个 Key把权限范围控制住。尤其是它要执行 Shell 命令、读写文件权限给大了万一提示词写崩了后果自负。插件装好之后你会多出一个侧边栏面板。这个面板不是聊天框而是任务工作台。你可以在里面看到当前项目的文件树、任务执行历史、Skill 列表以及 Agent 的“内部推理过程”。我第一次打开的时候反而有点不适应——它不像 ChatGPT 那样“你说一句我回一句”而是主动把任务拆成步骤列在面板里做完一步更新一步。2.3 Ubuntu / Linux 环境下的 CLI 部署服务器场景下我的做法是直接用官方提供的安装脚本或者拉二进制文件。大致流程是这样# 拉取安装脚本并执行如果网络环境受限下载二进制手动放到 PATH 也可以 curl -fsSL https://download.workbuddy.dev/install.sh | bash # 安装完成后验证版本 workbuddy --version # 初始化配置这一步会引导你填入模型 API 地址和密钥 workbuddy initworkbuddy init是个交互式命令它会问你几个关键问题模型服务商、API Key、默认工作目录、是否开启工具执行权限。我的建议是模型服务商如果你有内部 API 或者本地模型比如 vLLM 部署的 Qwen、Llama直接填兼容 OpenAI 的接口地址就行如果没有用官方默认的也行但注意用量和费用。默认工作目录一定要单独建一个目录给 WorkBuddy 用不要直接指向根目录或者/home下的全域目录。它干活的时候会在当前目录里读文件、生成文件目录隔离能省掉很多后悔药。工具执行权限第一次用建议选“每次询问我”等摸清了它的执行逻辑再放开为“自动允许”不然它连ls都要弹窗体验很差。我是在一台 Ubuntu 22.04 的 4 核 8G 小机器上跑的内存不大但只说跑 WorkBuddy 代码生成任务没有任何压力。如果你要让它并行跑很多任务或者跑大上下文比如整个仓库级别的理解建议至少 16G 内存。2.4 配置模型别忽略“模型决定能力上限”这件事WorkBuddy 再强也只是个框架真正干活的还是底层的模型。我在实际对比中发现不同模型在 WorkBuddy 里的表现差距比在普通聊天里大得多。原因很简单Agent 任务需要模型有很强的指令跟随能力和长上下文管理能力。聊天场景里你问一个知识点模型答偏了你自己能纠正但在 Agent 场景里模型要自己拆任务、自己判断下一步如果它理解偏差后面所有步骤就全歪了。我的配置经验分三层日常聊天和简单文件操作用中小型模型就够了比如 7B ~ 14B 的量化模型响应快成本低。代码生成和项目级重构建议用 32B 以上的模型或商用大模型代码正确率明显高一截。长任务、多步工具调用必须用支持长上下文的模型上下文窗口至少 32K最好 128K 以上。否则任务拆到一半前面的信息就被截断了它会“失忆”。配置方式一般就是有一个配置文件里面填模型名称、API 地址、Key。我自己用的是这样一段# 示例配置一个本地模型端点 workbuddy config set model.provider custom workbuddy config set model.base_url http://127.0.0.1:8000/v1 workbuddy config set model.name qwen2.5-coder-32b workbuddy config set model.temperature 0.2temperature一定要调低。我之前默认 0.7 跑生成任务结果同一个任务每次跑出来的代码风格都不一样后来把 temperature 调到 0.2 左右稳定了很多。Agent 干活需要确定性和一致性不是需要创意写作。3. Skill 机制把“会聊天”变成“会干活”的关键钥匙3.1 Skill 到底是什么如果你用过 ChatGPT 的 Custom Instructions或者 Claude 的 System Prompt大概能理解“预设指令”的概念。但 WorkBuddy 的 Skill 比这个更重它不只是“记住我的偏好”而是一整套可复用的任务执行方案。我打个比方普通预设相当于告诉一个实习生“写报告要用三段式”。Skill 等于告诉他“写报告的时候先去查 A 数据、再按 B 模板填、然后检查 C 项、最后输出到 D 文件夹”而且这套流程可以被保存下来下次几分钟内重新跑一遍。Skill 的典型结构包括触发条件什么时候激活这个 Skill比如检测到要生成周报、检测到要新增 API 接口。执行步骤明确的、有序的指令告诉 Agent 先做什么、再做什么。输入输出约定期望接收什么参数、产物放哪里、用什么格式。约束与偏好比如“代码里统一用单引号”“注释用中文”“不要修改测试文件”。3.2 一个具体的 Skill 示例我自己第一个写的 Skill 是“新 API 接口开发”。以前我每写一个接口都要经历写 handler → 写 service → 写 model → 写路由 → 写参数校验 → 更新 API 文档。这套流程每次都要在心里过一遍很烦。现在写成了 SkillWorkBuddy 可以在几分钟内把整套骨架搭起来。核心指令大概是这样的Skill 名称api-scaffold 触发条件用户请求新增一个 API 接口或者说“按标准流程加接口” 执行步骤 1. 询问用户接口的路径、方法、功能描述、请求字段、响应字段。 2. 在 handlers 目录下创建对应的 handler 文件遵循现有代码风格。 3. 在 services 目录下创建对应的 service 文件处理业务逻辑先留 TODO。 4. 在 models 目录下创建数据模型文件字段按照用户描述定义。 5. 在 routes 目录下注册新路由。 6. 检查所有文件是否有语法错误是否有未定义的引用。 7. 更新 API 文档文件补充接口说明。 8. 输出本次改动涉及的文件清单和简要说明。 约束 - 所有命名使用 snake_case。 - handler 中不做业务逻辑只能调用 service。 - 注释使用中文。 - 不要修改测试目录下的任何文件。写完之后你只要跟它说“帮我加一个获取用户订单列表的接口GET /v1/users/{id}/orders分页参数 page 和 size”它就会按这个流程一项一项跑。第一次跑可能还会问几个问题多跑几次之后配合经验沉淀整个流程会越来越顺。3.3 Skill 编写要避开的三个坑Skill 不是写得越长越好我第一版写的时候就是犯了贪多的毛病洋洋洒洒几百字指令结果模型根本记不住执行到一半就乱套。踩过几次坑之后我总结出三个原则步骤数量控制在 5 ~ 9 步。太少了没有沉淀价值太多了模型执行不过来到后面就开始糊弄。如果流程真的长拆成多个 Skill 串联而不是一个 Skill 里塞几十步。每条指令都是“可检验的动作”。别写“理解用户需求”这种虚的要写“列出用户提供的关键字段并回显确认”“检查文件是否存在”。模型对动作类指令的遵循程度远高于对抽象要求的遵循程度。必须有“收尾动作”。很多 Skill 写到最后一句是“完成任务”这是废话。要给一个明确的产物形式比如输出文件清单、更新文档、打印摘要。这样你才知道它到底干完没干完。3.4 自定义指令的推荐配方除 Skill 之外WorkBuddy 也支持更轻量的自定义指令适合那种不需要整套流程、但是希望你每次都能记住的偏好。我根据自己的使用习惯推荐一套比较通用的配方语言风格要求它回答时先给结论再展开代码块里不用中文注释解释性文字用中文。代码规范指明缩进、引号风格、命名方式。模型默认的代码风格经常和你项目不一致指定得越明确改代码越少。范围限制明确哪些文件不要碰比如dist/、build/、node_modules/哪些操作必须提前确认比如删除文件、执行写操作。知识边界让它遇到不确定的信息时须明说“这个我没有把握”而不是编造一个像模像样的错误答案。有人会问这些写在指令里真的有用吗说实话效果不是 100%小模型经常“看了就当没看”。但在大模型加持下遵守度能达到八成以上。剩下两成就靠你的人工 review 兜底。4. 实操从“我问你答”到“你替我干完”的完整任务演示4.1 先定场景让 AI 替我做一份“本周工作汇报”理论讲太多没用我直接拿一个真实场景来走一遍完整的实操过程。这个场景难度适中既涉及读文件、生成文字、整理信息还涉及输出格式化文档非常适合演示 WorkBuddy 的价值。背景是我每周都要给团队写工作周报内容包括本周完成的代码任务、遇到的难点、下周计划。以前我都是自己对着 Git 提交记录一个一个翻写起来非常耗时间。这次我打算让 WorkBuddy 自己去看 Git 历史、读代码提交流程、分析我改了什么文件最后生成一份周报草稿。4.2 写一个“周报生成”的 Skill为了让 WorkBuddy 干得标准我给它配了一个周报 Skill。内容很简单核心就是让它“先查后写”Skill 名称weekly-report 触发条件用户说“生成周报”“写周报”“weekly report” 执行步骤 1. 执行 git log --since7 days ago --prettyformat:%h|%an|%s 获取最近一周的提交记录。 2. 对每条提交记录提取对应的变更文件git show --stat commit-hash。 3. 根据文件类型归纳前端代码、后端代码、文档、配置、测试。 4. 根据提交信息和文件变更推断每项工作属于哪一类新功能、修复、优化、重构、文档。 5. 输出周报草稿包含本周完成按模块分类、重点难点、下周计划基于未完成事项自动推测。 6. 将周报保存到 reports/ 目录文件名格式为 周报-YYYY-MM-DD.md。 约束 - 只统计当前分支不统计其他分支。 - 对于 merge commit 合并进来的内容可以忽略。 - 不要编造提交记录如果没有记录就如实写。 - 语气用第一人称“我”。写完之后我在项目根目录敲了这样一句话帮我生成本周的工作周报WorkBuddy 收到指令后面板上陆续亮起步骤状态先跑git log再跑git show然后把文件分类最后生成一篇 Markdown 周报。我全程没有额外干预。4.3 实际产物长什么样质量如何生成的周报长这样# 本周工作汇报 ## 本周完成 - 新功能新增用户订单列表接口GET /v1/users/{id}/orders支持分页查询。 - 优化重构订单状态机的 switch 分支提取为策略类降低圈复杂度。 - 修复修复导出的 Excel 中长数字被科学计数法显示的问题。 ## 重点难点 - 订单超时自动关闭逻辑在多实例部署下存在并发问题本周改为基于 Redis 分布式锁实现。 ## 下周计划 - 推进订单详情页的前端联调。 - 补充订单模块的单元测试提升覆盖率。说实话这个初稿的质量已经超过我预期了——它不但读懂了 commit message还根据文件的变更内容做了分类。更让我意外的是它推断“订单详情页前端联调”和“补充单测”这两个下周计划确实是我接下来要排期的事。当然我不是说它有什么魔法它只是根据近期提交里暴露的未完成事项做了合理推测但能做到这一步已经很能省时间了。4.4 人工检查是不可省的一环不过要泼一盆冷水AI 生成的周报初稿我并不能直接用。原因有两点对工作量的描述偏“技术视角”。它描述的是代码层面做了什么但老板更关心的是业务价值比如“订单列表接口”要说成“支持了用户在小程序端查看历史订单”这个转换它做得不够好需要我手动润色。对“重点难点”的判断不够准。它挑的分布式锁问题确实是个技术难点但可能当时最耗时的是跟产品对需求扯皮这个模型不知道写不进来。所以我的定位是WorkBuddy 负责“素材梳理”和“初稿生成”我负责“价值重述”和“信息补充”。两相结合周报这事从原来的 40 分钟压缩到 10 分钟以内而且质量更稳定。4.5 让 Agent 干“带副作用”的活要格外小心周报这种任务本质是“读数据、写文件”副作用不大。但如果你让它做更多“具备副作用”的操作——比如批量修改代码、删除文件、执行迁移脚本——那就得设置好“人工确认”这一关。我的做法是在配置里把危险操作设置为“每次询问”。这样当它执行到rm、git push、pip install之类的命令时会停下来等我同意。刚开始会觉得有点烦但习惯之后你会发现这一步拦截了很多“低级事故”。我自己就经历过一次它想把一个临时调试文件的改动一并提交那个文件里面有一行我写死的 token。如果没设置询问就直接 push 上去就是一个安全事故。从那以后危险操作一律询问谁劝都不好使。另外给它一个“撤销/回退”的备用方案。每次它开始动手改文件之前我会先用 Git 建一个分支或者打个 tag。这样就算跑崩了也能随时回到干净状态。这就跟你写论文先 CtrlS 是一个道理成本极低但关键时刻能救命。5. 实战中必然会遇见的几个坑帮你提前排雷5.1 模型上下文“失忆”做到一半忘了前面说了啥在长任务中最常见的问题是任务拆了七八步跑到第五步的时候模型已经不记得第 1 步确认过的关键信息了。比如我让它生成项目里十个模块的代码它做到第三个模块之后已经忘了前面模块的命名规范。排查思路很简单选中它的某一步点开“推理上下文”面板看它当前能看到的上下文是不是被截断或压缩了。如果是模型上下文窗口不够就换大窗口模型或者把任务拆小一次只处理两个模块处理完确认结果再让它继续下一批。我自己的经验是遇到长任务宁可拆成“几步一确认”的节奏也不要一口气让它跑到底。AI Agent 的工作方式跟人一样你让它连续干四个小时不大可能不出错但每干三十分钟给你看个阶段性成果你就能及时纠偏。5.2 工具权限设置不当导致它“能跑不能停”WorkBuddy 能执行 Shell 命令这是它的能力也是它的风险点。我第一次在一台云服务器上跑一个数据处理任务时没有设置“危险命令询问”结果它为了清理临时文件直接执行了一条递归删除命令。虽然删的是它自己创建的临时目录但那一刻还是把我吓出一身冷汗。我现在对所有环境的统一要求是读写项目文件允许但只限定在指定工作目录。执行 Shell 命令普通命令ls、git status、cat允许高风险命令rm、mv 到非工作目录、sudo、curl 下载执行脚本一律询问。网络请求默认关闭。只有在特定 Skill 里才允许它访问内网 API而且要做域名白名单。这些设置在 WorkBuddy 的配置里都有对应项不同版本的名字可能有点差异但核心思路是一致的不要让它拥有比你自己这台机器更高的权限。5.3 生成的“看起来对”其实不对AI 最大的问题不是生成不了而是它太会“一本正经地胡说八道”。在聊天场景里你还能自己判断但在 Agent 场景里它很可能煞有介事地生成一个错误的数据库字段映射然后写一大堆测试代码去“验证”一个错误的实现。我的对策是两条重要决策点必加“验证步骤”。在 Skill 里明确写“修改完数据模型后必须执行一次python manage.py makemigrations --check来验证模型有效性”。这样它就能通过工具反馈来纠错而不是自己脑补。保留“人工最终审查”环节。代码改动处理的理想流程是它生成 diff → 我 review diff → 确认合并。WorkBuddy 可以自己改文件但我提交到主干之前一定会看一眼 diff。不要嫌麻烦这一步省不了。5.4 安装部署时的小问题速查最后把我在安装和使用中实际遇到的小问题整理成一张表方便你快速排查现象可能原因解决办法安装脚本下载失败网络受限访问不了下载域名换网络环境或手动下载二进制包放到 PATH启动时报缺少依赖系统缺少 libssl 等基础库安装依赖Ubuntu 可以执行sudo apt-get install -y libssl-dev接入本地模型后响应很慢模型显存不足或没有开启并发检查显存占用换更小的量化模型或调低并发数上下文太长直接报错超过了模型的上下文窗口换长上下文模型或分段处理输入内容执行任务中途停止触发了人工确认机制查看面板中的待确认项允许或拒绝生成的代码和项目风格不一致没有配置代码风格指令在自定义指令中明确命名规范、缩进、引号等插件面板打不开IDE 版本太旧或插件冲突升级 IDE禁用冲突插件后重启5.5 版本升级别拖但也别冲WorkBuddy 的迭代速度很快我遇到过一次老版本里 Skill 的写法跟新版本不兼容的情况。这里有几个经验升级前先看 changelog重点看有没有 breaking change比如配置格式变化、Skill 语法变化、默认行为变化。设置和管理员保持带内反馈没有的话至少在生产环境升级前留一个回滚方案。如果是长期跑批任务的脚本先把依赖的 WorkBuddy 版本固定下来等验证稳定之后再升级。不要手滑用了最新版然后发现脚本全跑不通。其实这也算所有 AI Agent 工具的通病——工具层比模型层更新更快插件生态和接口文档经常跟不上。所以遇到问题多看一眼日志那才是第一手资料。6. WorkBuddy 与其他 AI 编程工具的对比该选谁、怎么选6.1 CodeBuddy 与 WorkBuddy 的核心差异很多人在搜 WorkBuddy 时都会带着 CodeBuddy 一起搜我一开始也搞混过。简单来说它俩定位不一样CodeBuddy更偏“AI 程序员”的角色核心场景是代码生成、代码解释、代码审查聚焦在“帮你写代码”这件事上。WorkBuddy更偏“AI 同事”的角色核心场景是任务执行、流程编排、工具调用聚焦在“帮你把工作干完”这件事上。你可以理解为CodeBuddy 是“代码助手”你给它一段需求它给你一段代码WorkBuddy 是“工作台”你给它一个目标它自己拆解、自己执行、自己交付。如果你的任务终点只是“产出代码”那用哪个都行如果你的任务是“完成整个工作流”——比如从写文档、改代码、跑测试、提交 MR 到更新任务状态——那 WorkBuddy 明显更对口。6.2 团队使用时的思路建议我在团队里推广过一段时间 WorkBuddy总结下来最简单有效的落地方式是“三三制”三分之一的重复性工作让它先跑周报整理、API 文档更新、重复的 CRUD 代码生成这些交给 WorkBuddy 效率最高。三分之一的半创造性工作让它做初稿方案设计、接口设计、数据分析脚本让它给初稿你负责 review 和把方向。剩下三分之一需要上下文、判断力的工作自己来比如跨团队沟通、复杂的架构设计、涉及用户数据和商业策略的决策这些不能偷懒。要特别注意WorkBuddy 是基于当前项目上下文干活的所以团队项目里的 README、CONTRIBUTING 文档、代码注释规范越清晰它干活的质量就越高。很多时候我们觉得它生成的东西不行其实是“垃圾桶进、垃圾桶出”模型——项目本身的结构和约定写得一团糟它自然也输出不了什么好东西。6.3 Skill 复用团队效率倍增器一个人写好 Skill团队所有人收益这是 WorkBuddy 最让我喜欢的地方。我把“新接口开发”“周报生成”“紧急修复流程”等几个 Skill 放到团队的共享目录后新人上手项目的速度明显快了不少。当然Skill 共享之后维护责任也要定义清楚。我的建议是团队指定一个人专门维护“公共 Skill”其他人提交修改建议由维护者统一审核。否则就会出现“我改了一版不兼容的你那个跑不了”的混乱局面——跟代码库一样的道理。7. 收尾之前分享几点我的真实感受这篇文章从 WorkBuddy 是什么、怎么安装一直讲到 Skill 怎么写、坑怎么避基本覆盖了从入门到真正把它用起来的全过程。最后我想说的是工具再顺手也要记得它只是个工具别把它当“万能同事”。我在实际使用中最深的体会是WorkBuddy 最适合干的其实是“耗时间但套路固定”的苦力活。它最大的价值不在于它有多聪明而在于它能把你从那些消耗精力但又没什么成长空间的杂事里解放出来——把周报整理、接口骨架、文档补全都丢给它你才有多余的精力去琢磨那些真正需要人的判断力的工作。最后再分享一个小技巧每次跑完一个成功的工作流记得花几分钟把过程中用到的指令、踩过的坑、生成的产物结构整理成一个新的 Skill 或补充到已有 Skill 里。我前面那些 Skill 就是这么一点一点沉淀出来的用得越久它越知道怎么配合你的习惯这个复利效应远比一开始找到一个“完美提示词”更有价值。