WorkBuddy 设置教程：自定义指令、记忆、技能更新与备份

不少人装好 WorkBuddy 就开始聊，用了一阵却发现跟普通 AI 区别不大。

问题未必出在模型能力上。花几分钟调好下面这 5 项设置，WorkBuddy 才会逐渐摸清你的工作习惯。

先说说为什么“区别不大”。默认状态下的 WorkBuddy，每次对话都是从零开始：不知道你是干嘛的，不知道你偏好什么，不知道上次聊到哪。你问一句它答一句，跟浏览器里随便打开的 AI 对话框没两样。而这 5 个设置的作用，就是让它从“一次性对话工具”变成“长期搭档”——记住你、理解你、越用越顺手。

1. 先填“自定义指令”，不再重复自我介绍

自定义指令相当于一份“个人使用说明书”，告诉 WorkBuddy 每次对话要遵守哪些规则——你做什么行业、涉及什么内容、希望它从哪个角度切入。

我是高中数学老师，经常需要备课、出题、整理知识点。
涉及教学内容时，请优先考虑课程标准和学生的理解能力，出题难度要有梯度，语言尽量通俗易懂。

填好之后，不用每次重新自我介绍，WorkBuddy 一开始就知道怎么配合你。

写自定义指令有个诀窍：说身份、说场景、说偏好，三句话就够。对比一下：

❌ “你是一个有用的 AI 助手”（说了等于没说）
✅ “我是独立开发者，用 Python 做数据分析。回答代码问题时直接给可运行的代码，少讲理论；涉及选型时优先考虑免费开源方案。”

再给你两个可以直接套用的模板：

我是电商运营，负责小红书和抖音的内容策划。
给我建议时多给可以直接用的标题和开头句式，少讲大道理；
涉及到数据时，用大白话解释结论，不要堆术语。

我是前端工程师，技术栈 React + TypeScript。
回答代码问题时默认给 TypeScript 版本，指出潜在的坑；
不需要每次都解释基础概念，直接说重点。

指令不是一成不变的。用了两周觉得它还是太啰嗦，就加一句“回答控制在 200 字以内”；换了工作内容，就更新身份部分。把它当成一份活的说明书，定期微调。

2. 开启“生成对话记忆”

自定义指令管长期不变的通用规则，这一项管对话中冒出来的具体信息。

开启后，WorkBuddy 会自动从聊天里提取上下文，整理成记忆——项目规则、产品定位、定好的流程或决定——后续聊到相关内容，它自动就能接上。

举个例子：你在某次对话里说“我们项目的接口统一用 RESTful 风格，错误码按这份文档来”。开了记忆之后，下个月你让它写新接口，它会主动按这个规范来，不用你再重复一遍。

遇到非常重要的信息，直接说一句“记住这条规则”，保证不遗漏。反过来，如果发现它记错了什么，直接说“忘掉关于 XX 的记忆”或者去记忆管理里删掉——记忆是帮你省事的，不是给你添堵的，错了就改，别客气。

3. 打开“本地技能与记忆沉淀”

进入“智能体设置”，打开“本地技能与记忆沉淀”。

这个开关管三件事：

① 写本地记忆

WorkBuddy 会把对话里提取到的上下文写成结构化的记忆条目，存到电脑上的 ~/.workbuddy/memory/ 目录。

前面第 2 项“生成对话记忆”负责从聊天里提取信息，这一项负责把这些信息真正存下来。两者的关系是：一个负责“记”，一个负责“存”。只开第 2 项不开第 3 项，记忆就像写在沙滩上的字，关掉窗口就没了。

② 记工作日志

每完成一次任务——写完代码、改完文件、生成完文档——WorkBuddy 会在项目目录下追加一条当日日志。什么时候干了什么，翻回去一目了然。

这个功能被低估了。写周报的时候翻一翻日志，一周干了什么清清楚楚；项目出问题回溯时，日志就是时间线。相当于请了个从不忘记的助理帮你记流水账。

③ 自动生成可复用的技能

当你反复让 WorkBuddy 做同一类多步骤任务时，它会把这套流程打包成一份“技能文件”，下次遇到类似需求直接调用，不用每次从头再来。

比如你每周都要“把本周的 git 提交整理成更新日志”，做上两三次，它就会生成一个“周报生成”技能。下次你只说一句“生成本周更新日志”，它自动按老流程跑完。这就是 WorkBuddy 和普通 AI 最大的区别：它会把你的重复劳动沉淀成能力。

注意： 三项都在本地完成，不上传服务器，换电脑时需要手动迁移对应目录。具体存在哪，第 5 节会细讲。

4. 开启“技能自动更新”

WorkBuddy 的技能分两类：一类是前面第 3 节提到的，根据你的工作习惯自动生成的本地技能；另一类是从网上下载安装的。这些技能偶尔会有新版本，增加功能或修复问题。

开启“技能自动更新”后，已安装的技能有新版时会自动升级，不用手动检查，保证始终在用最新版本。

自己改过的技能，更新时会被覆盖吗？ 不会——自动更新会跳过编辑过的内容，拿得到新功能，也不丢自己的修改。

这个设计很贴心：你对手工调过的技能有完全的控制权，系统只更新那些你没动过的部分。放心开，不会把你的定制化改没。

5. 确认存储位置，并建立备份

前面几项设置产生的数据都存本地：

• ./workbuddy：任务记录、对话缓存、自动生成的技能文件。

• ~/WorkBuddy：AI 生成内容的默认工作区，比如写的文档、导出的文件。

搞清楚这两个目录的位置，换电脑或迁移数据时才不会找不到。里面有重要资料的，定期备份，以防丢失。

备份实操很简单，记住两条就行：

1. 备份什么：~/.workbuddy/memory/（记忆库，你调教几个月的心血）和 ./workbuddy（技能文件）是最值得备份的，丢了等于从零开始。
2. 多久一次：记忆库每周备份一次，技能文件有大改就备份一次。直接压缩打包丢到网盘或 NAS，几分钟的事。

换电脑时，把这两个目录拷过去，WorkBuddy 在新机器上立刻就是“懂你的那个”，不用重新调教。这就是本地存储的好处：你的数据和习惯，真正属于你。

设置完了，怎么验证生效

调完别急着关，去验证一下。开个新对话，做这三件事：

1. 问一个需要身份背景的问题（比如“帮我出 3 道函数题”），看它是否按你的自定义指令来；
2. 提一件之前聊过的具体事项（比如“按我们上次定的接口规范写个示例”），看它记不记得；
3. 让它做一件你常做的重复任务，看它是否调用了自动生成的技能。

三条都对，说明 5 个设置真正串起来了：指令管方向、记忆管细节、技能管流程。

配置检查清单

如果你刚开始用 WorkBuddy，按下面的顺序过一遍：

1. 写一份简短、明确的自定义指令；
2. 开启“生成对话记忆”；
3. 打开“本地技能与记忆沉淀”；
4. 打开“技能自动更新”；
5. 找到本地存储目录，并建立备份。

真正影响 AI 工具体验的，不是某一次回答多精彩，而是它能不能持续理解你的要求，稳定地完成每一次任务。

先把这 5 个设置调好，再开始长期使用。WorkBuddy 不该只是一个临时对话窗口——它更应该像一个逐渐进入工作状态的长期搭档。

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