作者记录了在天津职业大学为职业本科教师开展两天智能体工作坊的过程，讲解如何用 WorkBuddy（Agent 类工具）将两门专科旧课合并开发出一门职业本科新课《包装材料应用和检测技术》。文章首先厘清三个底层认知：Agent 不同于 Chatbot，具备工具、状态、循环三大能力；上下文是 AI 不知道但对任务至关重要的信息，应让 Agent 自行从本地文件获取；工作空间是房子、上下文窗口是桌面，文件夹须分类清晰。实操部分演示了用 SGP 提示词让 Agent 先盘点 37 份材料、找出 27 处矛盾，再通过建立 CODEBUDDY.md 系统提示词和 00_项目总览.md 项目分身文件，实现文件夹分区管理、原始材料只读、事实区分已确认与待核实等协作规范。
本文是作者在承德OPC线下实训的万字分享整理。前半部分分析一人公司（OPC）兴起的真正原因：Agent使AI能端到端交付任务，突破了个人交付能力的天花板。文章拆解了四种个人商业模式：AI博主卖注意力、专业人士用内容获客、行业小产品变现、知识付费教学，并指出最大的坑是先做产品再找客户。后半部分为完整实操，讲解如何搭建由Context、Memory、Skill、Agent四模块组成的AI分身系统，通过固化身份、知识库与技能，让AI代替自己完成重复交代，实现个人业务的系统化交付。
文章系统拆解了 Forward Deployed Engineer（FDE）这一岗位的由来、职责与商业模式。作者指出 FDE 源于 Palantir，核心是把问题定义、系统实现和上线反馈连成一条线。在国内，腾讯等厂商将 FDE 能力外置到渠道代理商，需求端企业则缺人把散落的 AI 需求收敛成项目。文章分析了客户购买的三种东西（工具、培训、落地结果）和服务方的四段收入结构，戳破「月入十万」的收入迷思，提出发现问题、实现规格、推动采用、经验回流的能力四层模型，并给出做成第一单的五步路径。作者坦承自己尚未完成 AI 落地陪跑第一单，分享了自身培训、代理资格等资源与下一步计划。
文章介绍了用AI推进真实项目时面临的两大痛点：材料多且杂导致AI抓错文件，以及新开对话后进度全丢失。作者提出「项目分身」方法：一是将项目文件夹规范为四区（01原始材料只读、02过程草稿、03内容底稿、04交付成果）；二是在根目录建立两份核心文件——CODEBUDDY.md写长期规则、00_项目总览.md记录动态进度，实现规则与进度物理分离。文章还讲解了用户提示词与系统提示词的区别、AGENTS.md跨生态通用标准及全局与项目规则分层，附上开箱即用的初始化提示词，并以「换对话不换文件夹，AI 10秒无缝接手」作为硬验收标准。
文章从文件层完整拆解了 WorkBuddy 的 Skill 机制，回答四个核心问题：Skill 是什么、放在哪、从哪来、怎么维护。Skill 本质是一个文件夹，核心是写给 AI 读的方法论文档 SKILL.md（开放标准 agentskills.io 规范），依赖 description 实现按需加载。技能分用户级和项目级两级作用域，换项目后技能“消失”实为作用域混淆。‘我安装的’列表是聚合视图，来源包括自建、内置插件、技能市场、外部插件和连接器五类。作者还揭示了系统提示词中要求 AI 遇到能力缺口时先搜索技能市场的产品设计，并讲解了多 Agent 目录打通与软链接同步等维护实践。
作者分享了用WorkBuddy搭建AI培训知识库的完整实战经验。文章指出收藏夹和搜索无法让AI真正理解业务，核心问题在于保存不等于复用、搜索无法判断内容责任、一次性对话不会积累经验。作者从8份散乱材料复建了一个最小Wiki，设计了原始材料、来源卡、知识页、入口地图和交付物五个核心层，并通过设计一门两小时企业AI入门课来验证知识库的实际价值。文章还总结了AI建库初犯的错误（如未审核就标记live）、课程经验回写机制、定期Lint体检以及自动化来源雷达采集等持续运营方法，强调知识库的复利来自每次取舍都有理由。
本文是作者为南召衡辰中学教师进行的一场6小时AI赋能教育实操培训的完整复盘。文章首先通过问卷揭示教师使用AI的现状与痛点，然后深入讲解Agent、上下文、工作空间等核心概念，提出SGP提示词方法论，并详细演示了英语备课、数学实验室、作文批改等具体应用场景，强调将AI融入工作流、以上下文为核心的方法，为教育工作者提供了可复制的AI应用路径。
本文是WorkBuddy实战教程，详细讲解如何将Markdown文件转换为Word和PDF。作者首先介绍了Markdown作为Agent工作底稿的特性，并强调了先判断文档终态（是否需修改、是否需品牌化）再选择工具的重要性。随后，文章分别演示了使用Pandoc和minimax-docx将Markdown转为Word的路径，以及使用/pdf、pdfkit-py和Kami三种Skill处理PDF的不同场景。最后，作者总结了文档自动化交付链路，并建议将高频、流程固定的路径固化为Skill，以提高效率。
本文深入解析了Matt Pocock Skills v1.2为何在技术圈爆火，并对比了其与Superpowers等重型Harness的差异。文章详细介绍了25个Skill的六大分类、五步主流程（问清楚→写清楚→拆成小任务→实现→检查），并探讨了在更强模型出现后，显式流程的必要性。作者认为，Matt Pocock的Skills以轻量、灵活著称，强调给用户而非Agent超能力，适合追求高效、低成本的AI编程实践。文章还提供了低风险试用路径，帮助读者在不更换现有工具的前提下体验这套Skills。
作者开源了基于 Agent 的 Web Clipper，通过批量抓取 Dan Koe 2026 年文章进行压力测试。测试暴露了初版在质量验证上的不足，通过 Fallback 机制优化，最终成功抓取 17 篇公开文章，验证了健壮的 Skill 设计需要处理失败状态并验证产物。
本文通过一场实战培训，复盘如何使用 WorkBuddy 让 AI Agent 接手真实项目。文章从建立上下文、派发任务（SGP 原则）、定义工作空间、创建项目分身到 DeepResearch 并行调研，详细讲解了让 AI 持续推进复杂任务的方法论。
本文记录了作者在区级企业培训现场，利用 WorkBuddy 为一家工业企业搭建“数字分身”的完整演示。文章阐述了企业AI转型的三个判断，详细拆解了从资料建库、热点调研、文章写作到数字人视频生成的全链路流程，并展示了如何利用开源 Skill 将研究报告转化为汇报PPT。作者强调企业应从“+AI”转向“AI+”，选择高频、可验收的小流程切入，将个人经验转化为可复用的系统资产。
本文深入剖析了 WorkBuddy 中“深度研究”功能的底层设计，将其拆解为 Rule（主控）、Subagent（执行）、Skill（工具）和 Plugin（容器）的协同机制。文章通过实战演示，讲解了如何编写高质量的调研提示词，利用“主从并行”模式在十几分钟内生成万字白皮书，并强调了设定边界、预算控制及先计划后执行的重要性。
本文是一篇WorkBuddy Agent产品的深度实战教程。作者详细介绍了WorkBuddy的核心功能区（助理、项目、专家、自动化），讲解了任务场景选择、三种工作模式、模型匹配策略及Skill的使用方法。文章还通过真实案例演示了如何利用WorkBuddy进行深度调研，并强调了固定工作目录和权限管理的重要性，旨在帮助用户降低Agent上手门槛，提高工作效率。
本文分享了在承德应用技术职业学院进行的教师培训实录，核心在于如何利用 WorkBuddy 将 AI 应用从单点问答升级为 Agent 流程化工作。文章详细拆解了从阅读课程标准、搜索资源、映射材料到生成教案的完整备课链路，并介绍了 SGP 提示词结构、Agentic Search 搜索循环以及将流程固化为 Skill 的方法，旨在帮助教师掌握“给 Agent 派活”的高效工作模式。
作者分享了利用Codex和GPT 5.5 Pro进行线下培训PPT制作的完整工作流。通过自定义Skill调用模型收集素材、整合知识库并撰写脚本，最终结合GPT Image 2生成高质量图片型PPT。该流程将原本两周的制作周期大幅缩短，仅需人工把关脚本与风格，极大提升了制作效率。
