这些功能日常使用中不会频繁访问，但关键时刻非常关键——尤其是遇到问题或想微调体验时。
| 模型 | 定位 | 亮点 | 图片输入 | 推理模式 |
|---|---|---|---|---|
| Auto | 自动选择 | 默认推荐，自动平衡效果与速度 | ✅ | - |
| Hy3 preview | 混元思考模型 | 增强推理能力，适合复杂分析 | ✅ | ✅ |
| GLM-5.2 | 能力均衡 | 最新 GLM 主力模型，通用场景首选 | ✅ | ✅ |
| GLM-5.1 | 能力均衡 | GLM 系列成熟稳定版 | ✅ | ✅ |
| GLM-5v-Turbo | 原生多模态 | 原生多模态理解，图文混合任务首选 | ✅ | ✅ |
| MiniMax-M3 | Excel/PPT/数据分析 | 最新 MiniMax 旗舰，擅长结构化数据和办公文档 | ✅ | - |
| Kimi-K2.7-Code | 代码专长 | 编程、代码生成与调试场景优化 | - | - |
| Kimi-K2.6 | 多模态 | 截图分析、图片转文档 | ✅ | ✅ |
| DeepSeek-V4-Flash | 快速推理 | 极速响应，轻量任务首选 | ✅ | ✅ |
| DeepSeek-V4-Pro | 深度推理 | 复杂分析、长文写作、深度研究 | ✅ | ✅ |
| Hunyuan-2.0-Thinking | 中文专长 | 中文写作/会议纪要/中文文档最佳 | - | ✅ |
| GLM-4.7 | 日常使用 | 稳定、快速的备选方案 | ✅ | ✅ |
自定义模型接入：
① 提供商接入（从列表选供应商，仅需 API Key）
② Ollama 本地部署（开源大模型，11434 端口，数据不出本机，零成本离线）
③ 自定义 API（手动填 URL/Key/模型名，适配非标准服务）
| 权限模式 | 行为 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 默认权限 推荐 |
工作空间内自由操作。高风险操作（敏感路径写入/批量删除/执行脚本/网络访问）需要确认。 | 日常使用。99% 的任务不需要切换。 |
| 完全访问 谨慎 |
关闭所有二次确认，AI 自动通过高风险操作。 | 仅用于 Docker/虚拟机/临时目录，用完即关。 |
每晚自动从对话中提取偏好/习惯/关系/跟进事项，注入后续上下文。可在设置中查看/编辑/删除。支持从其他 AI 导入。仅本人可见，不消耗积分。
语言切换（中/英）、字体大小、简洁模式、Skill 自动安装开关、防休眠（保持远程操控/自动化运行）。
管理分享出去的文件（复制链接/下载/取消分享）和已归档任务（查看/恢复/删除）。入口：头像 → 设置 → 数据管理。
在 WorkBuddy 内直接向产品团队反馈问题。入口：头像 → 帮助与反馈 → 意见反馈。建议上传截图并勾选日志。
四个视图：产物（新生成文件）、全部文件（树状目录）、变更（差异对比）、预览（内置浏览器）。
当前最新 5.1.7（2026-06-26）。高频率迭代，每 1-3 天一个版本。支持历史版本下载回退。
提示词是你与 AI 沟通的唯一桥梁。结构化提示词的一次通过率达 82%，而随意描述仅 35%。以下 7 种方法从简到深排列，零基础也能快速上手。
按四个维度填空：指令（做什么）+ 上下文（在什么场景）+ 约束（有什么限制）+ 输出（要什么格式）。像填表一样写提示词，不用背公式。
先给 AI 看 2-3 个「输入 → 输出」示例，再让它照这个风格处理新任务。AI 是模仿高手，给对范例就成功一半。
不一次性扔出大任务，拆成多步让 AI 逐层深入。每步结果作为下一步的输入，AI 理解更透彻、出错更少。
不仅告诉 AI「要做什么」，还要明确「不要做什么」。AI 默认会往"全面"方向走，加约束能精确收窄范围，避免输出一堆你用不上的内容。
让 AI 先出初版，再追加一句校准指令让它自我审查。关键是——校准指令也要具体，泛泛的「再看看」效果很差。
开头加一句「你现在是 XX 专家」，AI 会自动切换专业词汇、思维框架和输出风格。角色越具体（含经验年数、擅长领域、输出偏好），效果越好。
用语音口述需求 → AI 改写为结构化提示词 → 人工校准 → 复制到 WorkBuddy 执行。语音输出比打字快 3-5 倍，口语化描述天然包含上下文和意图，AI 相当于帮你做「模糊需求 → 精确指令」的翻译。校准环节保留人工兜底，避免"AI 猜错你的意思"。
以下是一个真实案例——左侧是语音口述的原始内容，右侧是 AI 优化后的结构化提示词。同一个需求，表达方式不同，AI 的理解和执行质量天差地别：
《软件明细底稿报表》这个表格中定义为表1，有一个sheet叫软件明细-删除退换票+退换票，市场任务单号+存货编码+出货单号，每一行的这三个字段的值组成一个唯一编码A...
以上全部类似VLOOKUP的工作全部都结束了。
保留你之前的所有工作，然后开始新的工作了。
帮我在最后新增一个列，名为确认硬件收入，计算逻辑为：成本/数量*验收数量*1.1，保留2位小数...
以上需求输出完毕之后，保留，然后咱们开始做下的内容了
《2026.3月软件明细底稿报表4.6》这个表格中定义为表3，有一个sheet叫软件明细...
然后新增一列，名为"当月确认收入运费"，计算逻辑为当月确认收入数量*运费单价，然后新增一列，名为"当月未确认收入运费"...
→ 内容冗长、口语词多
→ 逻辑前后跳跃
→ AI 难以准确解析
一、任务总览
处理 3 个 Excel 表格，完成跨表数据匹配、新增计算列，生成透视汇总表。
二、源文件定义
表1：软件明细底稿报表4.5.xlsx
主处理Sheet：[软件明细-删除退换票+退换票]
表2：24-26.3月标准出货单4.5.xlsx
表3：2026.3月软件明细底稿报表4.6.xlsx
三、数据匹配（VLOOKUP）
主表键：市场任务单号+存货编码+出货单号 → 编码A
表2键：市场任务单号+料号+单据编号 → 编码B
当A=B时，新增3列：出货数量、成本、是否安装
四、新增计算列
确认硬件收入 = ROUND(成本/出货数量×验收数量×1.1, 2)
确认软件收入 = 当月本币确认未税金额 - 确认硬件收入（≠0 标黄）
...
→ 分阶段、有编号
→ 字段名统一、公式清晰
→ 可直接交付执行