普通的 AI 只能给你一段文字建议；WorkBuddy 是能自己规划、动手执行的 AI 工作台——你说需求，它把文档、表格、PPT 做完给你。这一页教你怎么用它。
WorkBuddy 是腾讯出品的全场景 AI 工作台。你用自然语言描述需求，它自主规划并执行任务，直接交付可直接使用的成品。
不用学提示词模板，也不用把任务拆成一步步。像跟同事交代工作一样，把你要什么说清楚即可。
根据目标自动规划执行流程：先读什么、再算什么、最后产出什么，由它安排。
不是一段回复，而是 Word 文档、Excel 表格、PPT、分析结论、甚至一个能打开的网站。
这是最值得先搞明白的一点，也是它真正省时间的地方。
只能对话、给你建议 ｜ 文件要你自己手动操作 ｜ 一次只能做简单的一步 ｜ 输出一段文字，还得自己复制粘贴去用
能实际执行任务 ｜ 自动操作本地文件（整理、改名、批量处理）｜ 能跑多步骤复杂任务 ｜ 交付可验收的结果文件
对应到日常使用，就是下面这六件事它都能替你干。
描述需求即可，无需预先拆分复杂操作步骤。
自动拆解步骤、规划流程并完成任务。
文档、表格、PPT、数据分析等多种任务类型。
获得授权后可读取和处理本地文件，支持批量整理、修改。
可同时创建和处理多个任务，适合并行推进不同工作。
任务完成后查看并使用生成的文档、表格、PPT 等结果。
从单次的小任务，到长期跟进的项目，都可以交给它。
写文档、做分析、查资料、整理信息，把琐碎任务交出去。
写代码、读项目、开发网站和应用，协助完成开发工作。
从一个想法出发，生成图片、PPT、网页等设计内容。
围绕项目持续处理任务、使用项目资料，参与项目执行。
用专家和技能复用专业知识与方法，完成分析、创作、处理。
通过连接器接入第三方服务，访问外部数据并执行相关操作。
集中管理资料，基于资料做检索、分析和内容生成。
把重复性工作设成定时任务，到点自动跑，结果自动出。
需要最新信息时，它可以联网查证再给你结论。
第一次用，按这个顺序来，15 分钟就能跑通一遍。
打开一个新任务，用一句完整的话说需求，最好带上对象、用途、格式。例："把这份销售表整理成月度汇总，输出 Excel，按地区分组。"
涉及你自己的文件，就把文件拖进对话上传，或直接告诉它文件放在哪个文件夹。它读得到，才能做得准。
它会先列计划再执行。发现方向不对，立刻说一句"改成按季度分组"，不用等它做完再推倒重来。
做完后到右侧结果区查看产物：文档、表格、PPT 都能直接下载使用。不满意就继续提修改要求。
同一个需求，用错模式会浪费很多时间。
直接动手。读文件、改文件、跑命令、出结果。适合你已经想清楚了要什么，就让它执行。
先出方案。它先分析、给计划，你确认后再执行。适合复杂任务、不确定怎么做的场景。
纯问答。只回答、只分析，不改任何文件。适合咨询、判断、看代码但不让动。
用熟之后，靠这四样东西把效率再抬一个台阶。
针对特定领域预设好角色与工作流，直接进入专业视角处理问题，省去每次重复交代背景。
把一套固定的处理流程封装成技能，需要时一键调用，比自己每次重新描述可靠得多。
接入你已经在用的第三方服务，让它能读取外部数据、执行相关操作，而不是只靠你手动喂料。
把每天/每周固定要做的事设成定时任务，到点自动执行并交付结果，不用你记着。
都是从实际使用中总结出来的，能少走不少弯路。
开头就把"我是做什么的、这份材料给谁看、要多长"一起说完，比后面反复补要快得多。
有参考格式就直接贴给它："按这个格式来"。比用文字描述格式准确度高一个量级。
大任务先让它列方案，你确认思路没问题再让它执行，避免做完才发现方向错了。
第一版不满意很常见，直接说"重写，更简洁一点"即可，不用客气，它是干活的。
涉及金额、法规条款、人名职务、医疗财务结论的，一定回原始材料核对再用。
遵守所在单位的数据安全规定，涉密、涉隐私材料不要上传或外发。
最大的区别是"能不能动手"。聊天式 AI 给你建议，文件还得你自己处理；WorkBuddy 在授权后能直接读取、整理、生成文件，交付的是能直接用的成品。
涉及修改或删除的操作需要你授权，它会先说明要做什么。重要文件建议提前留一份备份，这是好习惯，跟用什么工具无关。
会，所有大模型都有这个风险。它比普通对话强的地方在于能真的去查、去算、去读你的原始文件，但结论层面的判断仍要你自己负责。
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不要先看文档，先拿一件今天本来就要做的小事（比如把一份乱表格整理干净）丢给它做一遍。跑通一次，后面自然就会用了。
遇到具体操作（创建任务、任务管理、结果查看等）的问题，以官方说明为准。