
WorkBuddy 用两个月,我发现它真正值钱的地方不在模型
十月的模型新闻看得我有点麻。
GPT-6 全量推送,Gemini 4 Argon 输出上限提到 100 万 token,Claude Haiku 5.5 成本降了大概七成半,Kimi K3.1 说要重点练智能体连续跑长任务。一家比一家猛。
但说实话,这些跟我工作室下周三要交的那批训练营材料,关系不大。
我更关心的是它能不能把我手上那堆破事从头到尾跑完。这事我用了两个月 WorkBuddy 才算想明白。
我一开始也是把它当聊天框用的
八月底装的 WorkBuddy。前一个半月,跟大多数人一样,打开就问一句,它答一段,聊得挺顺。九月我还发过帖,说定时汇总学员训练周报老卡住,问是不是工具的问题。
现在回头看,是我自己的问题。
我当时的做法,是把二十几个学员的周报截图、微信里的文字反馈、Excel 里的体测数据一股脑丢进去,然后说「帮我汇总成一份月度报告」。
出来的东西每次都不一样。格式乱,有的学员漏了,体测数据对不上号。
我那时候的判断是,这工具做复杂任务不行。
后来是九月下旬那次,一个学员要出国,我得把他三个月的训练记录、饮食记录、体测变化整理成一份东西发给他家长。时间紧,我干脆拆开做。
先只让它干一件事,把这二十几张截图里的学员名字和日期提取出来,输出成一张表。跑完我核对,错了两处,手改。
再让它干第二件事,把这张表和 Excel 里的体测数据按名字对齐。这次没出错。
第三件事,才让它写正文。
三步跑完,我用了大概四十分钟。之前我一晚上搞不定,还搞得一肚子火。
那天我才反应过来,WorkBuddy 不是聊天框,它更像一个工位。你不能指望一个工位自己知道要干什么,你得把工序排好。
让我决定留下来的,是它的流程感
这半年我陆续试过的 AI 办公工具不算少。豆包用了两个月,千问办公用了两个月,WPS AI 一个月,Monica AI 两个月,ONLYOFFICE 是两周前刚上手。这些我都不算陌生。
它们各有各的好。豆包聊天舒服,千问办公在中文文档上顺手,WPS AI 就在 WPS 里,改格式方便。
但真要跑一条「从原始素材到成品交付」的线,我这边测下来,WorkBuddy 是唯一一个让我觉得「工序能落下来」的。
区别在哪,我说两个具体的。
一个是任务可以被拆开存着。我那条「周报流水线」现在是四个步骤,每个步骤单独跑、单独检查。哪一步出错,我改那一步,不用从头再来。这个听起来很朴素,但你真跑过就知道,agent 干长活最怕的就是跑到一半断了,前面白干。Kimi K3.1 那个新闻说重点提升的就是连续执行长任务的能力,说明这是行业公认的痛。WorkBuddy 的办法是把长活拆成短活,让你随时能接手。
这个思路我不一定说它对,但至少在我这种素材脏、格式乱的小工作室场景里,管用。
另一个是文件和数据的处理是连着的。我之前用别的工具,处理表格是一个工具,整理文档是另一个,中间靠我手动搬运。WorkBuddy 是同一套流程里,表格处理完直接进下一步。省下来的是不用再复制粘贴一遍的那点烦躁。
我每周现在固定跑三条线,学员周报汇总、训练视频脚本初稿、工作室支出对账。三条线加起来,大概能省我六到八个小时。这个数我是按月估的,不一定精确,但省下的是实打实的。
但它有两个地方我是真不喜欢
第一个,学起来不平滑。
我第一次跑通那条周报线,是在失败七八次之后。中间有好几次我想直接放弃。它不会告诉你「你应该先拆步骤」,得你自己撞出来。我算是有耐心的人,五点起床练腿这种事我干了十年,但大部分人没这个耐心。
我九月那篇帖子里说的卡住,其实就是这个。工具没错,是我没摸到它的脾气。
第二个,单次任务它不算快。
如果你只是想问一句话、改一段文字,WorkBuddy 比我用豆包慢。这不是它的场景,硬拿它干这个,你会觉得它笨。
所以我的判断很明确,WorkBuddy 适合手上有一堆重复性、多步骤、需要串起来干的活的人。小工作室、行政、财务、做内容的,只要你的活是「每周都差不多、但每次都要重来一遍」,它就有价值。
如果你只是想找个 AI 陪你聊天、随手改改文字,别装它,装了也是摆设。
说回那堆模型新闻
十月份这么多模型发布,我一条都没激动。
这些进步,短期对我这种用户来说感知不到。Gemini 输出到 100 万 token,我一次任务也用不到那么多。Haiku 5.5 成本降七成半,我一个月跑那点量,省下来不够买一桶乳清。
我真正关注的是另一条,Kimi K3.1 那个「智能体连续执行长时间任务」,因为这正好是我踩过的坑。
但 WorkBuddy 给我的启发是,这个坑不一定非要从模型那头填。把长任务拆成能检查的短任务,让流程承担稳定性,也是一条路。
模型强不强,决定单步质量的上限。流程顺不顺,决定这件事你到底能不能干成。
用器械也是这个道理。史密斯机的轨道再顺,你动作不标准,照样练不出来。
物界前沿