最近好几个用WorkBuddy的朋友问我几乎都是同一个问题它是不是不够聪明明明说得挺清楚理解出来完全不是一回事。点开他们的对话记录一看问题根本不在模型而是需求提得太省。整段就一句话“帮我写个方案”“总结一下文档”“做个数据分析”。你要是让一个正常人光凭这句话干活他也得反问三遍更别说AI了。WorkBuddy这类带工作台、Skill、自定义指令的AI助理本质上不是一个靠“聊”来推进的聊天窗口而是一个按指令执行的任务引擎。你把需求说得越含糊它只能用概率去猜你“最可能”想要的东西可“最可能”往往不是你的真实需求。想把它用顺第一件事就是切换思维你输入的从来不是“对话”而是“指令”它返回的也不是“回答”而是“任务结果”。这两者的区别就是这篇文章要解决的核心问题。1. 先搞清楚WorkBuddy是怎么“听懂”需求的1.1 它理解需求的方式和我们想的不一样大语言模型的推理过程粗略理解就是根据上下文里所有字词预测下一个最合适的表达。你给它的语境越丰富——背景、角色、输入来源、输出格式、约束条件、验收标准——它预测的落点就越精准。WorkBuddy比较特殊的地方在于它把这种能力组件化成了任务工作台可以用自定义指令固定长期要求可以用Skill把常用工作流固化成模块也能接入第三方模型或者本地模型。所以你的需求里可以有“这一次任务”的一次性描述也可以有“以后所有任务都生效”的全局规则。灵活性上来之后容易出问题如果没刻意区分一次性任务和全局规则很容易出现“上次的要求这次还在生效”的混乱后面我会专门讲这块。1.2 提需求的本质是把模糊意图结构化我反复强调一个观点向WorkBuddy提需求别当成发微信要当成在给一个能力很强但缺乏常识的实习生安排工作。人和人沟通很多信息靠默契补全。你跟同事说“把这份数据整理一下”他知道你指的是哪个文件、大概整理成什么样子、有没有格式红线。AI没有这种默契它不会反问“你说的是哪份数据”它会直接开做然后给你一份看起来合理但完全不是你要的结果。所以一条高质量需求描述至少要覆盖五件事背景现在是什么情况为什么需要做这件事。角色希望它站在什么身份、什么专业视角来完成。输入它要处理的对象是什么能访问哪些信息。输出最终交付物长什么样用什么格式包含哪些板块。边界与验收哪些事不要做做成什么样才算合格。觉得每次都要写这么全很麻烦确实是实情。所以下文我会给你一套能直接套用的模板复制改几个字就能用。麻烦的成本是一次性的但理解错位的成本是反复叠加的后者比前者贵得多。2. 10条需求攻略从最容易被忽略的讲起这10条看着简单每一条背后都有实际踩坑换来的教训。我按“身份背景—输入输出—边界验收—迭代反馈”这个顺序排越靠前的越基础也是大多数人最先漏掉的。2.1 攻略1到3先把身份、背景和受众交代清楚攻略1给AI一个明确角色。“你是一位有8年跨境电商选品经验的运营专家”这句话看着像废话实际效果非常明显。角色设定会改变整段回复的语言风格、思考深度和结构组织。同样是“分析三家竞品店铺”没有角色时给你一份通用分析有角色时它会站在操盘手视角告诉你哪些指标更关键、哪些坑最容易踩。任务一旦涉及专业判断角色就不能省。攻略2把背景放在第一句而不是最后一句。很多人习惯先说任务再说背景“帮我看一下这个数据我准备做线下门店促销。”正确顺序是反过来的“我正在策划某商圈门店的周末促销预算大约2万元去年同期销量是X下面是今年销售数据请帮我看一下主要增长机会。”先背景后任务模型生成的上下文会更一致。背景埋到最后前面的推理基础已经歪了后面很容易跑偏。攻略3说清楚产出是给谁看、给谁用的。同样一份调研报告给高管看的要精简结论加风险提示给执行同学看的要流程加责任人加时间点给客户看的要突出价值主张。需求里加一句“目标读者是没有技术背景的老板”WorkBuddy会自动调整用词和详略。这个信息成本极低对结果的改善却很大。错误提法正确提法帮我分析一下最近的销售数据我是一家区域连锁便利店的市场负责人最近三个月华东区销售额连续下滑附件是门店销售明细Excel请从品类、时段、门店三个维度分析下降原因目标读者是运营例会上的店长们请用不超过两页PPT的篇幅给出结论和建议2.2 攻略4到6把输入来源和输出格式都钉死攻略4明确告诉它“你要处理的对象在哪、是什么格式”。WorkBuddy可以读取工作台里的文档、表格也能理解链接内容。“抓取小红书笔记”“读取本地Excel”这类描述仍然太宽更可靠的写法是“工作台里的‘竞品笔记-2025-01.xlsx’这个文件包含Sheet1和Sheet2请以Sheet1为主要数据源”。对象越精确它浪费在“猜你要处理哪个文件”上的算力就越少。特别提醒涉及抓取公开信息类任务务必确认来源合法优先走平台开放接口或导出功能别为省事给自己埋雷。攻略5直接指定输出格式不要用“整理一下”这种动词。“整理一下”是主观动词每个人理解的整理都不一样。更专业的做法是把格式写进需求“输出一份Markdown表格列为店铺名称/客单价/复购率/本次改动点/风险备注有数据缺漏用NA标注不要自己估算。”格式指定得越具体返工概率越低。需要结构化数据接后续流程时直接要求“输出JSON字段为xxx”它会严格按字段给。攻略6给一个参考示例它会按示例的风格走。这是性价比最高的提示技巧但很多人不用。语言模型有个特点你给它的示例比一万句抽象描述都好用这在技术上叫few-shot。想让它仿写某类文案就贴一篇你认可的过往文案想让它整理数据报告就给它一份你觉得格式正合适的历史报告。示例的作用不是提供内容而是锁住结构、语气和详略。注意示例别太长一个干净扼要的就行给好几个反而会稀释模型对当前任务重点的感知。2.3 攻略7到8用边界和约束拦住幻觉攻略7画一条“不要做什么”的边界线。AI任务执行里最常见的次生问题是它“特别积极”地做了你没要求的事。你让它查三个竞品的定价它顺手帮你编排了促销建议你让它翻译一段文档它自主补充了原文档没提的背景资料。这些在特定场景是加分但在多数严肃任务里是噪音。需求里加一句“清单之外的项目不要补充不确定的信息明确标为待确认不要自行推断”能少掉一大半垃圾内容。攻略8给客观约束长度、风格、数据来源、风险措辞。约束越客观越好验收。文字方案“800字以内结论前置”给非专业读者看“不使用专业术语必须用比喻解释”涉及金融领域内容“凡涉及数据结论必须标明数据来源与统计口径不做收益承诺不给出具体交易建议”。这单是真事我见过有人拿金融版WorkBuddy当荐股器用需求里连信息来源都没提结果它一本正经编了个统计口径。这锅不能全算在模型头上需求本身就没给约束。2.4 攻略9到10用验收与反馈把结果越逼越准攻略9在需求里写清楚“怎么做算完成”。有结构要求就直接写“输出必须包含结论摘要、论据、风险提示、下一步建议四部分”有自检要求就要求它“交付前先自查是否满足以下检查项”。一句话描述想要的验收清单比事后反复挑错高效得多。我写复杂需求时经常要求WorkBuddy在回答末尾附一张检查自评表一是逼它复核自己的输出二是我能快速核对每个关键点。攻略10建立“指错—修正—固化”的反馈闭环。没有任何模型能第一次就把复杂需求做得完美这不丢人。丢人的是同样的错反复犯。发现结果不对时不要只说“不对”要指出具体哪里不对“第二部分的数据更新到上季度不要使用2023年的历史数据”“语气太正式了改成更口语化的表达”。它修正后如果这版符合要求就把修正后的用法回填进常用模板下一次不用重新教。这是“越用越顺手”和“用多久都别扭”的真正分水岭。3. 一组真实需求改造同样的任务从30分提到90分光讲原则不够我拿一个实际任务从头到尾改给你看。这个任务也是很多人在WorkBuddy里反复尝试的抓取小红书笔记生成周报。原始提法大概是帮我抓取小红书上的竞品笔记整理成周报。拿前面说的五个维度套一下这条需求缺了角色、背景、来源范围、输出结构、验收标准给30分都算客气。它的执行结果大概率是一份“什么都提到了但没有一条能直接用”的报告。改造后我是这样写的可以直接抄作业背景我负责某护肤品牌在小红书上的竞品运营监测每周一需要向部门汇报上周竞品动态。 角色你是一位社交媒体运营分析师擅长梳理竞品的内容策略与动作变化。 前置条件请优先读取工作台里【品牌词与品类词列表.xlsx】中Sheet1的关键词按这些关键词在合法授权范围内检索公开笔记。平台接口或导出能力支持的任务优先走正式通道抓取类操作只在允许的范围内进行。 任务筛选上周发布、互动量排名前20的竞品笔记输出笔记标题、账号名称、点赞数、评论数、收藏数、核心内容卖点、评论区高频词。按卖点类型归纳为成分党、价格力、颜值包装、使用体验四类统计各类型占比。挑出2篇增长最快的笔记具体说明它们做对了什么给出可借鉴到我们账号的动作建议。 输出格式Markdown表格最后附一页“本周竞品动态摘要”不超过400字。 约束只做信息整理与分析不写发布文案引用数据必须标注来源笔记没有找到数据的项目写“无”不要推测。 验收标准表格字段齐全结论有数据支撑建议有明确落地动作而不是空话。对比一下就能看到这条需求有背景、有角色、有明确的数据文件入口任务拆成三个可以独立检查的子项输出格式钉死边界和验收都在。同样的WorkBuddy第一条会自由发挥第二条能十分钟内给出一份直接贴进周报的成品。差距不在工具在需求。如果你用的是接入了DeepSeek或者其他第三方模型的WorkBuddy配置这种结构化提法更关键。不同模型对模糊指令的兜底能力不一样内置旗舰模型能帮你猜准一部分遗漏第三方小模型更依赖指令本身足够清晰。可以这么理解需求文本质量越高对模型能力的依赖越低。这也是我在任何模型配置下都坚持写完整需求的原因。4. 把高频需求沉淀成自定义指令和Skill别每次都写小作文看完上面的改造案例很多人会想每次提需求都写这么长太累了吧。一次性任务写成那样没问题但如果你每周都要做同样类型的周报、日报、分析更聪明的做法是把这套提法沉淀成WorkBuddy里的固定资产。4.1 自定义指令适合做“全局规则”和“固定偏好”WorkBuddy的自定义指令相当于一份长期合作协定。你在里面设置的规则会对后续所有任务生效。我看到不少人把自定义指令当记事本用什么都在里塞结果AI被全局规则捆得话都不会说了。我的建议是自定义指令里只放三种内容。第一固定身份与工作背景比如“我是一名私域运营专员日常任务涉及社群文案、活动复盘、竞品分析”第二通用输出偏好比如“默认用Markdown结论前置先给摘要再给细节”第三红线类约束比如“禁止编造数据不确定的信息标注待确认”。一次性任务的具体要求永远只写在具体对话里不进全局规则。网上有一种“给WorkBuddy定几条规则后续对所有任务都生效”的教程思路没问题但注意用量。规则不是越多越好我见过一个反面教材在自定义指令里写了“所有回答都要带表情符号和流行梗”结果让它写严肃周报数据它也给你加emoji。全局规则越克制日常使用越不拧巴。4.2 Skill把“提需求的方式”固化下来如果说自定义指令是长期偏好Skill就是更完整的可复用任务模板。它的核心不是存一段文字而是把你的需求结构包括背景占位符、输入源、步骤、输出格式、验收清单做成独立技能包。每次需要生成竞品周报时只要说“用竞品周报Skill处理新数据”它会按预定流程执行不用再复述一遍任务细节。一个最简Skill通常包含三部分元信息技能名称、适用场景、触发词。指令模板按占位符填写的任务脚本保留前面说的五要素结构。示例输出一份高质量的参考输出让它知道最终成品长什么样。写Skill有个小技巧第一次先不急着做模板而是用普通对话把任务完整跑一遍跑通之后再把那段能跑通的需求描述抄进Skill里。这样能避免凭空设计一个结构完美但实际执行效果差的模板。我见过有人花一下午写了很复杂的Skill跑出来效果还不如随手提的一条指令原因就是没拿真实任务校验模板。4.3 接外部模型和本地模型时的需求写法差异热词里很多人在搜“WorkBuddy接DeepSeek教程”“本地模型”这说明不少人把WorkBuddy工作台当统一的调度前端后端可以自由切换模型。这时候的需求写法和用内置旗舰模型时略有差异。内置模型对长上下文和模糊指令的包容度更高需求可以适当口语化一些。接入第三方API模型或本地小模型时我的做法是背景和角色一句话带过不用过度展开给上下文窗口省空间。输出格式必须精确指定最好给出字段清单或示例。复杂任务一定拆成多个子任务逐个执行别指望一个超长指令一次跑完。本地模型如果上下文窗口有限把长期记忆放自定义指令里一次性内容放对话里避免把整份文档全文粘贴进请求。简单说模型越强需求可以越粗放模型越弱需求必须越精细。这不是对模型的迁就是对自己的交付质量负责。5. 最容易翻车的四类需求附完整排查链路最后这部分我把实际使用中翻车率最高的四类情况列出来。每个都附上我自己的排查顺序你照着走一遍基本能定位问题而不是直接归因于“WorkBuddy不行”。5.1 翻车一需求发出去没反应转圈或报网络连接失败排查链路按下面顺序走先确认是单次任务卡住还是所有任务都失败。单次卡住大概率是任务复杂度或上下文过长拆小任务、分段执行。所有任务都失败时先检查当前网络环境是否稳定切换网络或重新连接后再试。检查当前使用的模型配置是否正常特别是手动接入的第三方API密钥是否过期、额度是否用完、模型服务地址是否正确。查看本地安全策略或公司网络策略是否拦截了对应接口必要时联系网络管理员确认放行范围。重启一次WorkBuddy清理异常缓存重新发起任务。我遇到过一种很隐蔽的情况自定义指令太长导致每次请求都接近超时阈值看起来像网络连接失败实际是请求包过大被服务端拒了。缩短全局指令后问题立刻消失。这种问题用前面的链路很难查出来所以也提醒大家全局规则真没必要写几千字。5.2 翻车二前置对话太多它忘了最初的指令WorkBuddy的会话窗口再长也有上下文上限。你上午让它按A格式输出中间来回改了十几轮下午发现它开始偏离A格式。这不是它故意的是早期指令被挤出了有效上下文。处理办法有两种。一种是在每轮追问里带一句关键要求比如“仍按A格式只更新第二部分”另一种是复杂任务直接另开新会话开头用一条完整需求描述别在旧会话里越聊越长。日常任务我倾向第二种干净、省心、错误率低。5.3 翻车三输出格式错乱表格散架、代码缩进全丢这种情况通常是输出格式没指定到字段级。你说“做个表格”它有权决定表格四列还是八列、列名是什么你说清楚“列名为A、B、C、D共四列”它就不太能自由发挥。代码类输出同理需求里一定要写“完整输出可运行的代码块标注语言类型不要省略任何部分”。另一个实用技巧如果某种格式它总是生成不对就把正确格式做成示例模板放需求里让它严格仿照。格式问题用示例纠正比用形容词纠正有效得多这点在攻略6里说过原理一样。5.4 翻车四需求太“全能”一次塞了七八个子任务“帮我分析数据、写文案、做竞品调研、顺便生成一版PPT大纲”这种需求即便人能执行质量也不会高每个子任务分不到足够的注意力。WorkBuddy也一样任务越多内容越深单点质量越薄。我的做法是把这种巨型需求拆成三条指令分三次提交。先分析数据输出关键结论再基于结论写三个文案方向最后根据选定方向生成标题与正文。每一条都有明确的输入输出边界串起来就是完整工作流。这也是Skill最擅长的场景——把多步骤任务固化成流水线但流水线里的每一步仍然保持独立清晰。最后分享一个我自己的小习惯也算是最简单的速记每次按Enter之前花30秒问自己五个问题——背景交代了吗角色设定了吗输入输出写清了吗边界画了吗验收标准有了吗五个问题都能答“是”这条需求的完成质量基本就有保障。如果你愿意可以把这五个问题做成一条自定义指令让每次新会话都先提醒你补全缺的信息。工作台这种东西真正拉开使用差距的从来不是功能列表而是你懂不懂怎么把自己的想法翻译成它听得懂的指令。这个能力一次学会终身受用。