AI 工具教程与工程实践

用三份虚构文档实测WorkBuddy内置资料库的添加、读取、FAQ生成、保存和新任务复用。含可复制提示词、真实截图及本次积分记录，明确未提供的信息和未验证的功能。

一个人经营网店，怎样用 WorkBuddy 分担选品、内容、订单和售后工作？本文结合商品示例梳理工作流程，并附可复制资料、文案指令与人工核对方法。

面向 B2B 工厂与贸易公司，介绍外贸独立站的 SEO 内容规划、产品页优化、客户开发与询盘转化方法，附七天执行计划、常见问题和 AI 运营提示词。

用一个博客咨询的例子认识 Knocket：聊天气泡、联系主页、统一收件箱与 Telegram 回复怎样配合，AI 助手和知识库又能做什么。附官网实拍、中文流程图和正式站点消息收发截图。

记录 Knocket 网页聊天组件接入 Next.js 博客的完整过程：创建 Telegram Bot、获取 Token、连接与激活、开启引用回复、排除后台和登录页，以及手机视口和正式站点的双向消息验收。

最近 AI 圈里开始出现一种很有意思的说法：“RAG 已经过时了，现在应该用 LLM Wiki。”甚至有人说，RAG 已经是“没人用的老技术”。这个说法显然有点夸张。RAG 不但没有消失，而且依然是今天很多 AI 知识库、企业搜索和问答系统

过去半年，AI Agent 最明显的变化是什么？不是模型又涨了多少分，也不是谁又做出了一个更长的上下文。而是 Agent 终于开始真的“干活”了。整理文件、做 PPT、分析数据、查资料、写报告、调用软件……这些事情已经不再新鲜。

最近用 AI 越来越多之后，我开始注意到一个以前没怎么在意的问题：当你拿 AI 来讨论一个想法时，它很容易变成那个最支持你的人。比如你已经有了一个初步判断，问它：“这个方向是不是值得做？

最近 WorkBuddy 在 AI 圈的存在感越来越高。我身边已经有不少人把它从“偶尔打开聊两句的 AI 工具”，慢慢换成了日常工作的主力。但有个挺明显的问题：很多人其实只用了 WorkBuddy 最表面的那一层——聊天框。

用了很长一段时间 WorkBuddy 之后，我越来越确定一件事：人与 AI 之间最大的效率差距，往往不在工具，而在提问方式。