前几天我试了一下 WorkBuddy，原本的想法很简单：看看它能不能替我写一篇公众号文章。
试完之后，结论先放这儿：能写，但如果只把它当“写稿工具”，挺浪费的。
真正让我觉得有用的，不是它替我写了几段正文，而是它把公众号写作前后那一串琐碎流程接了过去：查资料、搭结构、出初稿、写封面提示词、排版、存草稿。
这篇文章就讲清楚三件事：它到底能干到哪一步，它的短板在哪，以及我以后会怎么用它。
一、一个人做公众号，最累的不是写，是写之前
一篇文章从想法到发布，中间有一长串不起眼的小动作：选题要想，资料要查，数据要核，结构要搭，正文要写，封面要配，后台要排版，最后还要预览手机效果。每一步单独看都不复杂，但全部压在一个人身上，就很容易拖延。
我以前写一篇工具类文章，流程基本固定：想到题目，打开浏览器查资料。查完之后资料是散的——官网页面、新闻稿、价格表、别人写过的介绍，还有一些不确定是否准确的二手信息。要把这些重新整理成自己的结构，判断哪些能用、哪些要删、哪些需要再核实，然后才轮到真正写正文。
写完也没完。还要想标题、配封面、调小标题、把文章贴进公众号后台一段一段检查格式。有时候文章明明写完了，就因为不想处理封面和排版，在草稿里一放好几天。
公众号写作最消耗人的，从来不是“写几段文字”，而是从一个想法到一篇可发布文章之间那条长流程。
特别是写 AI 工具、模型、算力、价格对比这类文章，前面的核对更烦。读者关心的是具体信息：价格多少，功能开没开放，国内能不能用，适合谁。只要有一个关键参数写错，整篇文章的可信度就塌了。
这也是我这次想试 WorkBuddy 的原因。我不指望它一次生成一篇完美文章，我想看的是：这条流程，它能帮我往前推多远。
二、它不是聊天工具，是能跑流程的桌面助理
WorkBuddy 和普通 AI 聊天工具不太一样。
普通 AI 工具是“你问我答”：让它写一段话，它给你一段话；让它列大纲，它列大纲。有用，但后面的动作还得你自己做——开网页、查资料、整理文件、贴到后台、排版、存草稿。
WorkBuddy 更像一个桌面助理。它的特点不是单次回答多漂亮，而是能把任务拆开，然后一步一步执行。 它能打开浏览器查资料，能读你指定的本地文件，还能把整理结果放进文档里。
对公众号写作来说，这比“写一段更好看的文字”实用得多，因为公众号不是单点任务，是一串任务。哪怕它生成的第一版不完美，只要能把空白页变成一个有结构、有素材、有配图思路的草稿，对个人创作者来说就已经省了不少时间。
先把丑话说在前面：它不是那种“输入一句话，直接给你一篇可以群发的文章”的工具。至少以我这次的体验看，还不能这么用。它适合干前期和中间环节的活，最后那一遍判断和修改，还是得自己个来。
三、实测：让它写一篇“AI 工具速递”
这次我选的测试任务，是一篇“AI 新工具速递”类公众号文章。
这类文章看着不复杂，写起来挺麻烦。它不是纯观点文，不能只写“这个工具很强”“哪个很适合创作者”，你得知道每个工具最近更新了什么、发布时间、功能限制、价格变化、适合开发者还是内容创作者。
所以我给 WorkBuddy 的指令不是一句“帮我写一篇 AI 工具文章”，而是说得很具体：
帮我写一篇 7 月 AI 新工具速递类公众号文章，挑 5 款和开发者、内容创作者相关的新品。每个工具都要写清楚发布时间、主要功能、价格或使用限制、适合人群，再加上我的判断。写完后生成封面图提示词，并整理成适合微信公众号排版的格式。
后面我又补了一句：
保存到公众号草稿箱，不要发布。
这句话很关键。AI 可以帮你写、帮你排版、帮你存草稿，但发布按钮最好还是自己点。 文章一旦发出去，标题有没有夸张、数据有没有错、图片有没有版权问题，最后都算在作者头上。AI 可以替你干活，不能替你承担发布责任。
WorkBuddy 接到任务后，没有直接开写，而是先把任务拆开：先查资料，再把不同工具的信息整理出来，然后才生成文章结构。这比直接让聊天工具硬写一篇要稳，因为它至少先做了资料准备。
当然，资料准备不等于完全准确。价格、发布时间、功能开放范围这些细节，还是要自己再核一遍。
四、最省时间的三件事：资料、大纲、配图提示词
这次试下来，我觉得它最有用的地方有三个，都不在正文。
第一，资料整理。
工具类文章最怕信息散：功能说明在官网，价格在另一个页面，更新记录在博客或公告里，别人的介绍又夹着不少二手理解。手动整理的结果往往是浏览器标签页越开越多，写文章的精力先被消耗光了。
WorkBuddy 可以把这些信息按固定结构先整理出来：这个工具是什么、更新了什么、适合谁、限制在哪。整理出来的内容不一定能直接进文章，但至少让素材从“散乱网页”变成了“可处理材料”。
第二，搭大纲。
写文章经常在结构上花时间：先讲什么后讲什么，哪些放前面吸引读者，哪些放后面做判断。它给的第一版大纲不一定符合个人的表达习惯，但有了框架再删改，比从空白文档开始轻松太多。
第三，配图提示词。
写 AI、算力、本地模型这类文章，经常需要横版封面和正文插图。图不能太花，不能像广告，不能出现真实品牌 Logo。WorkBuddy 能根据文章内容生成图片提示词，比如：2.35:1 横版、极简写实科技风、不要人物、不要真实商标、右下角加 by OneCai。提示词一旦标准化，整个账号的配图风格就稳了。
至于正文写作，反而是我最不看重的部分。它能写，但第一版通常要大改——完全采用 AI 初稿的工具文，很容易太完整、太平滑、太像产品介绍。读者看一会儿就能感觉出来：这篇只是把公开资料重新整理了一遍。
五、它的硬伤：初稿太“正确”，像总结不像经历
WorkBuddy 生成的初稿有一个典型问题：写得很稳、很完整，但太正确了。
所谓太正确，就是每一段都像经过总结，每一节都很工整，每个观点后面都想升华一下。读起来没大错，但少了人写文章时的自然感。
人写文章会有具体感受：这一步为什么烦，哪个环节让我意外，哪句话我不放心，哪个功能看着有用但还要再观察。这些东西不宏大，但它们让文章像一个真实的人写的。
AI 初稿缺的就是这个。它很擅长写：
这说明 AI 正在改变内容生产方式。
但它不会自然地写：
我原本只是想让它列个大纲，结果它把封面提示词也一起整理出来了，这一步比我预期中省事。
前者像总结，后者像经历。读者要看的是后者。
所以用 WorkBuddy 写公众号，一定要把初稿当“材料”，不能当“终稿”。它负责把内容摊开，作者负责把不像自己的地方删掉，把真实体验补进去，把说太满的判断压回去。
特别是那些看起来漂亮但没有支撑的句子，直接删。比如“这不是一次普通的工具升级，而是生产力方式的重构”——前面没有足够事实撑着，这种话就是空的。公众号文章不怕朴素，怕的是空泛。
六、如果长期用，我会这样拆任务
以后继续用 WorkBuddy，我不会一上来就让它写整篇文章，而是拆成五步：
第一步，整理选题。 围绕我想写的方向（AI 工具、模型价格、本地部署、智能体工作流）先列 10 个选题，每个说清楚：适合谁看、为什么值得写、需要查哪些资料。先判断哪个题有价值，再进入具体写作。
第二步，做资料表。 写 token 价格对比，就让它整理各平台的输入输出价格、上下文长度、免费额度；写本地模型，就整理模型大小、显存需求、推理速度。资料先变成表格，文章才好写。
第三步，生成初稿。 这一步要明确告诉它：不要写成产品宣传稿，不要过度拔高，不要每节都总结。即便如此初稿也必须改，但至少材料排好了，结构搭出来了。
第四步，生成封面和插图提示词。 封面负责让读者点进来，插图负责解释概念。统一的提示词规范能让整个账号的图看起来是一套的，而不是每篇换一种风格。
第五步，排版和存草稿。 段落空行、小标题、重点加粗、插图位置、保存草稿——这些本来就是重复劳动，交给它先处理一遍，我再检查，比全手动省事得多。
七、结论：它是助理，不是作者
试完这一轮，我对 WorkBuddy 的定位很明确了：
它适合做公众号助理，不适合做公众号作者。
助理的意思是，它能处理执行性工作：查资料、整理素材、搭大纲、出初稿、写配图提示词、排版、存草稿。它让你更快从“有一个想法”走到“有一篇可以改的草稿”。
但作者该做的事，它替不了：这个题值不值得写，文章站在什么角度，哪些信息必须核实，哪些判断不能说太满，哪些地方要加自己的经验。
尤其是个人公众号，最重要的不是把信息写全，而是让读者知道：这是你怎么看的。 读者关注一个账号，不只是为了看资料，是为了看这个作者怎么筛选、怎么判断、怎么表达。
所以我现在对它的期待反而更现实了：不需要它写出完美文章，只要它把资料查好、结构搭好、封面提示词写好、草稿放进后台，我就已经省下了大量精力。
最后那一遍，还是要自己来。标题要不要改，观点要不要收，哪些句子太像 AI，哪里要补自己的经历——这些都不能省。
AI 工具的价值不是让你不用写文章，而是让你少被杂活拖住。 把脏活、累活、重复活交出去，你才有时间回答真正重要的三个问题：
这个题值不值得写。
这个判断站不站得住。
这篇文章有没有自己的味道。
这三个问题想不清楚，再强的 AI 也只是帮你更快写出一篇普通文章。
你现在写东西的时候，会把哪一步交给 AI？是查资料、写初稿，还是排版？欢迎留言聊聊你的分工方式。