大家好，我是赛博李同学。
腾讯的 WorkBuddy 功能进化的非常之快，俨然它已经成为我日常办公小助手了，真正的生产力工具！
今天就分享5个我天天在用的技能。没什么高深的东西，就是些实打实能帮你把时间抠出来的小活儿。
一、数据分析与可视化
平常工作中除了AI Coding，使用最多的就是Excel表格和Word文档啦。
用户反馈原因分类、算法失败结果归因、运营数据聚合等表格。
每次手动去分析整合数据花费很多时间，甚至逼着自己写一个读取脚本进行数据处理。
不是不会分析数据，而是数据太多太散、每个报表的格式不一致，重复的干一件事很烦很耗时间。
例如说：现在我要一份「算法识别失败」数据分析可视化报告，分为以下几个步骤。
1. 首先「读取」文件数据 2. 对失败原因进行「归因统计」分析 3. 按照「关键指标」、「原因分布」、「概率分析」、「语种分析」、「数据洞察」进行拆解，输出语种识别原因。 4. 根据不同指标，生成可视化图表：数字卡片、饼图、柱状图、折线图呈现 5. 给出优化路线建议提示词：
读取我上传的【数据文件】，根据主题理解对「数据内容」进行统计、问题归因和趋势分析。按照「关键指标」、「原因分布」、「概率分析」、「语种分析」、「数据洞察」进行拆解。根据不同指标识别波动原因分类生成适合的可视化PPT文件。可以用数字卡片、饼图、柱状图、折线图呈现，并且最后给出优化路线建议。所有数据结论必须基于上传的文件内容。「回车」开始哐哐的帮我读取分析。
文件总数量、分析逻辑、生成的依赖全都列出来了。
而且它是一个重复性的操作，可以把重复劳动变成可复用的能力，我这里已经做成skill。
聊天框输入：帮我安装这个skill https://github.com/leeandrew94/data-deck-skillWorkBuddy 装 Skill 的时候还挺贴心的，会自动跑一轮安全审计，怕有脚本注入之类的风险。
装好以后，直接让它生成可视化 HTML 报告，截图就能往群里甩。
说实话，第一次用它出报告的时候，我是愣了一会儿的。
不是因为结果做的有多惊艳，是因为我突然意识到——以前那些加班扒数据的晚上，到底是在消耗什么。
不是在消耗我的能力，是在消耗我的耐心。
而这种耐心，本来可以用在更值得的地方。
二、WorkBuddy + IMA 负责存储零碎知识
数据搞定了，但还有一个东西比数据更碎——每天涌入脑子里的信息。
公众号文章、技术博客、群里的分享链接，看的时候觉得都有用，看完就忘也记不住，过两天想找又找不到了。
这就是 IMA 派上用场的地方。
IMA 是腾讯出的知识库工具，网址 https://ima.qq.com ，电脑版和微信小程序都有。看到好文章、突然冒出灵感，随手就丢进去，不用切应用。
但光有 IMA 还不够，你得让 WorkBuddy 能读能写，这才是一套组合拳。
装 IMA Skill 有两种方式。
第一种最简单：打开 WorkBuddy → 新建任务 → 聊天框点「技能」→ 搜 ima → 授权，搞定。
第二种稍复杂点，去 https://ima.qq.com/agent-interface 生成 Client ID 和 API Key，然后在 WorkBuddy 粘贴配置就行，自动识别自动安装。
装完 Skill 之后，WorkBuddy 就能帮你读 IMA 知识库里的内容、做整理、写摘要了。
但还有一个问题——IMA 官方 Skill 不支持标签管理。
这意味着你存了一堆文章进去，没法打标签分类，时间一长又是一锅粥。
所以我自己又搞了个ima-tag-manager，让 WorkBuddy 能对 IMA 的标签做增删改。
一句话自动生成skill。
使用内部 Web API方式帮我创建一个名为 ima-tag-manager 的 skill，用于管理腾讯 IMA 知识库文章的标签。坦率讲，这个配置稍微有点门槛，需要从浏览器抓一下 cookie 凭证。不懂也没关系，直接把那串字符串丢给 WorkBuddy，它会自动帮你解析填充。
凭证存储文件路径：~/.config/ima/session.json
{ "user_id": "IMA-UID 的值", "token": "IMA-TOKEN 的值", "refresh_token": "IMA-REFRESH-TOKEN 的值" }用户获取凭证方式：浏览器打开 https://ima.qq.com 登录 → 「F12或鼠标右键选择”检查“」 → 「Network」 → 找任意 cgi-bin/ 请求 → 查看 「x-ima-cookie」 请求头 → 提取三个值。
配好以后，真正的威力就来了。
我设了个自动化任务，每天 18 点，WorkBuddy 自动从我的「微信公众号优质文章」知识库里，把今天新增的文章读一遍，每篇提炼核心要点，总结成一段话推送给我。
已经读过的，自动打上标签，第二天不会重复。
读取【微信公众号优质文章】知识库今日新增文章内容。 要求： 1. 过滤分类标签包含「每日已定时读取」的文章。 2. 每篇文章输出1-5个核心要点。 3. 给每篇文章一个总结说清楚讲了什么内容。 4. 输出内容用markdown格式，必须基于文章本身，不要扩展。 5. 今日已经读取过的文章通过 ima-tag-manager skill 打上「每日已定时读取」标签。以前我每天要花半小时刷文章，现在就看一眼推送，三分钟搞定。
不是每篇文章都值得细读，但 WorkBuddy 帮你把"哪些值得"这件事先筛了一遍。
这个筛选动作看着小，但它是每天发生的。日积月累，那省出的时间就很多了。
三、WorkBuddy + Obsidian 负责沉淀知识
IMA 管的是零碎输入，那长期沉淀的东西放哪？
我的答案是 Obsidian。
Obsidian 是本地 Markdown 文件，目录清楚，双向链接灵活，特别适合放那些经过验证、不会频繁变更的知识。
但很多人不敢让 AI 碰自己的 Obsidian，怕搞乱。
我以前也是。
后来我想了个办法——给它画条边界。
我是这么分工的：
Obsidian：长期沉淀，存放经过验证的知识 WorkBuddy：负责整理、归类、摘要生成、写入临时区 人类（我）：负责决策哪些内容值得沉淀我经常会在网页浏览文章，尤其是Twitter，看到国外博主发的优质文章，就会在浏览器用Obsidian Web Clipper给保存到 Obsidian。
我的目录也很简单：
knowledge-base/ ├── raw/ # 原始资料，只读，不可修改 ├── ├── 2026-07-02 # 按照年月日新建很多文件夹 ├── wiki/ # 结构化知识 │ ├── index.md # 知识条目索引（标题、来源、摘要、标签） │ └── log.md # 变更日志 ├── output/ # 文章、问答、HTML、报告等输出 └── CLAUDE.md # 当前规则关键就三条规矩：
WorkBuddy 只能读 raw，不能改 WorkBuddy 只能写 output，不能碰 wiki wiki 的写入必须由我手动确认这样 WorkBuddy 就不会乱动你的知识库。它只负责把原始资料加工到"你能判断"的程度——读完、总结好、放在 output 里等你过目。
读取 knowledge-base 下的 CLAUDE.md 规则 根据日期文件夹读取今日新增文章 每篇用1-3句话说明讲了什么你只需要做一件事：看一眼它的总结，觉得值得留的，手动或自动挪到 wiki。
就这么简单的一步，你的 Obsidian 就不再是吃灰的笔记本了。
它在持续给你输出——每天把新存进来的资料嚼碎了喂给你，你再决定哪些值得咽下去。
这个"嚼碎"的动作，恰恰是大多数人坚持不下来的事。
不是不会做，是懒得每天做。
但现在，不用你做了；可以配置自动化任务帮你做。
四、WorkBuddy + ArDot 负责创意设计
前面三个都是文字和数据的活儿，下面说个视觉的。
我这个人有个毛病——对视觉特别敏感。公司 App 出新版，我永远是那个在群里挑刺的：这个颜色太暗了，那个间距不对，这里的字太小了。。。
但挑归挑，真让我自己设计，我也做不出来。
直到 WorkBuddy 接了腾讯的 ArDot 设计能力。
新建任务 → 设计创意 → 视觉海报 / 移动端 App / 图标插画，直接在对话框里说你要什么就行。
设计稿生成后还能进 ArDot 画布继续调——布局、颜色、字号、元素位置，都能改。也支持云端同步，从 WorkBuddy 一键跳到浏览器里精修。
我试了个奶茶店新品海报。提示词写得很细，从风格到配色到版式到文案全写了——大概就是我想要一杯看起来就解暑的青柠白桃冰茶，配上夏日清新风、薄荷绿加冰蓝色的调子，标题要"一口冰爽，赶走夏天的热"，价格标 12.9，底部加个"扫码点单"的按钮。
出来以后我还真认真看了半天。
颜色搭得比我预期好，留白也舒服，那个冰块水珠的细节挺有食欲感。
说实话，以前公司要做个活动海报，要么求设计排期，要么自己用 Canva 拖半天还拖不出个像样的东西。
现在一句话的事。
等什么时候不干程序员了，我就去开个奶茶店。WorkBuddy 负责出海报和设计小程序页面，我只负责接单和送外卖。
想想还挺美。
五、远程操控：手机发指令，电脑干活
最后一个，解决的是"不在电脑前"的问题。
打工人都遇到过这种场景——上班路上、出差途中、正在开会，领导突然在群里要个材料，同事催你发个文档，线上出了问题需要查一下。
电脑不在身边，干着急。
但我现在不怕了。
手机扫个码就能远程操控电脑上的 WorkBuddy，发指令、收结果，全程手机搞定。
能读需求详情、查音频信息、跑分析任务，基本上你在电脑上能跟 WorkBuddy 说的，手机上也能说。
有一次我在地铁上，群里领导突然有人问一个数据，我掏出手机发了一句话，两分钟后结果就出来了。
旁边的人还在打电话让同事帮忙在电脑上查下。
那一刻我确实有点小得意。
对了，小程序上每天还能抽奖，500 积分很好中，白捡的羊毛不薅白不薅。
写在最后
写完这五个，回头一看，其实没有哪个是什么了不得的东西。
数据分析、知识整理、设计出图、远程操控，每一样单独拎出来，都是"知道的人觉得理所当然，不知道的人觉得跟自己没关系"的事。
但我用下来最大的感受，不是 WorkBuddy 有多强。
是我对"工作"这件事的理解变了。
以前觉得，效率高就是做得快。
现在觉得，效率高是——有些事压根不用你做。
那些最占时间的活儿，扒数据、整理文章、排版设计，每一件都不难，但每一件都在消耗你最值钱的东西。
不是体力，是注意力。
把这些交给 AI 之后，剩下的是什么呢？
是判断什么值得做。是决定怎么做更好。是在所有人都忙着执行的时候，你有余力抬头看一眼方向。
这些东西，AI 替不了你。
但它能帮你把那些不值得消耗的部分挡在门外，让你集中火力，打在真正重要的地方。
这大概就是工具的意义。
不是替你工作，是帮你守住注意力。
这五个技能，半年后可能有些会迭代，有些会被更好的方式替代。
但那不重要。
重要的是你在用这些工具的过程中，慢慢会形成一种习惯——遇到任何一件麻烦事，第一反应不再是"我来搞定"，而是"这事儿能不能甩出去"。
当你的默认动作从"执行"变成"调度"，你的工作方式就彻底不一样了。
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