WorkBuddy 实战：从零搭建个人 AI 工作流，月省 3000 积分的完整攻略

WorkBuddy 实战：从零搭建个人 AI 工作流，月省 3000 积分的完整攻略

作者：一位深耕制造业与量化金融的高校教师，用 WorkBuddy 做科研、写代码、管知识库，一个月真实使用心得全记录。

一、为什么我会关注 WorkBuddy 积分？

作为一名高校教师，我长期深耕制造业与供应链研究，同时业余做 A 股量化交易。日常工作流涉及：

• 📊 量化策略回测：需要频繁生成代码、分析数据
• 📚 学术文献整理：每周要读大量论文，做结构化笔记
• 💼 教学材料准备：课件、作业、考试题批量生成
• 🗂️ 个人知识库维护：书籍摘要、读书笔记、行业报告归档

以前这些任务分散在 ChatGPT、Claude、GitHub Copilot 等多个工具里，积分各算各的，成本高、切换烦。

WorkBuddy 的吸引力在于：一个客户端，统一入口，积分通用，还能本地部署模型省钱。

但积分消耗速度远超预期——一次深度调研报告能烧掉 800 积分。于是我开始研究：如何合规地"白嫖"更多积分，同时把现有积分用在刀刃上。

二、积分获取完整攻略（官方认可渠道）

2.1 每日签到（最稳定，0成本）

💡 踩坑记录：我第6天忘了签到，连续天数归零，白白损失了第7天的1000积分。后来设置了每天19:30的定时提醒，再也没断过。

自动化建议：在 WorkBuddy 里输入：

每天晚上7点半提醒我签到领积分

AI 会自动创建定时任务，到时间弹窗提醒，亲测有效。

2.2 社区发文章（单次最高收益）

这是性价比最高的积分来源，没有之一。

提高精选概率的 4 个技巧（亲测有效）：

1. 完整步骤截图：每一步操作都要有图，不能只有文字描述
2. 真实案例：用你实际做过的事情举例，别写空泛的"功能介绍"
3. 踩坑记录 + 解决方案：这是精选编辑最看重的，说明你真的在用
4. 排版清晰：用目录、表格、代码块，别一大段文字堆砌

发文章入口：https://cloud.tencent.com/developer → 右上角「写文章」

⚠️ 血泪教训：积分有效期约 180天，系统只提前3天发邮件提醒！我有一篇被精选的文章赚了2000积分，结果忘了用，过期清零。建议用 Excel 记录每笔积分的到期日，优先消耗快过期的。

2.3 邀请好友（裂变收益）

实操建议：把邀请链接发到技术交流群、朋友圈，配一段真实的使用感受，转化率比纯发链接高3倍。

2.4 新用户注册礼包（一次性，必领）

2.5 每月免费额度（自动到账）

所有免费版用户，每月1号自动发放基础积分额度，无需手动领取，当月有效。

三、省积分的 5 个实战技巧（亲测有效）

技巧1：简单任务切换轻量模型

WorkBuddy 支持多模型切换，不同模型消耗积分差异巨大：

操作方式：在对话界面，点击模型名称，选择轻量模型即可。

技巧2：需求一次说清楚，减少来回对话

每次追问都会消耗额外积分。建议第一次提问就把背景、要求、格式、案例全部说清楚。

反面教材（多花3倍积分）：

用户：帮我写个Python爬虫
AI：（生成代码）
用户：要能处理分页的
AI：（重新生成）
用户：还要能存数据库
AI：（再次重新生成）

正面教材（一次搞定）：

用户：帮我写一个Python爬虫，要求：
1. 爬取某新闻网站列表页，支持分页（page=1,2,3...）
2. 提取标题、发布时间、正文、原文链接
3. 存入MySQL数据库，表结构自动创建
4. 有反爬处理（随机UA、请求间隔）
5. 输出完整可运行代码，附依赖安装说明

技巧3：纯查询用 Ask 模式（不动文件）

WorkBuddy 有三种模式：

• Craft 模式：直接改文件、执行命令，消耗积分较多
• Plan 模式：先出方案，确认后再执行，适合复杂任务
• Ask 模式：只回答、不操作文件，消耗积分最少

如果只是问问题、查资料，切换到 Ask 模式，能省不少积分。

技巧4：优先消耗快过期的积分

积分有效期规则：

建议：用 Excel 或记事本记录每笔积分的到期日，优先消耗快过期的。

技巧5：本地模型 + WorkBuddy 组合使用

我有 RTX 4060 Laptop（4GB显存）+ 24GB内存，本地部署了 Ollama + deepseek-r1:8b 模型。

使用策略：

• 简单任务（代码补全、格式转换）→ 本地模型，0积分消耗
• 复杂任务（深度分析、长文档生成）→ WorkBuddy 云端模型，用积分

这样每月能省 30~40% 的积分消耗。

四、成长计划：做任务攒能量，开盲盒解锁 Buddy

WorkBuddy 有个隐藏玩法——成长计划，通过完成任务攒能量，开盲盒解锁专属 Buddy（AI助手皮肤/角色）。

任务列表

盲盒规则

• 开启门槛：每 10点能量 可开启1次盲盒
• 盲盒奖励：随机获得不同技能的专属 Buddy，部分 Buddy 带专属界面装饰
• 能量有效期：永久有效，不用担心过期
• 活动状态：长期有效，规则调整会提前7天公告

Buddy 示例：

• 🐱 甜心喵R·普通：偏创意类工作，擅长把枯燥工作"调味"成愉悦体验
• 🐸 效率蛙：偏项目管理工作，擅长拆解复杂项目节点，自动同步 deadline 提醒

入口：WorkBuddy 客户端 → 左下角头像 →「成长计划」

五、真实使用场景案例

案例1：量化选股策略回测（消耗 ~200积分）

我用 WorkBuddy 的「A股量化 AkShare」技能，自动获取沪深300成分股数据，生成选股策略代码，再用 mini QMT 做回测。

操作流程：

1. 切换到 Plan 模式，描述选股逻辑（ROE>15%、营收增长>10%、PE<30）
2. AI 生成 AkShare 数据获取代码 + 回测框架
3. 切换到 Craft 模式，执行代码，输出回测报告

积分消耗：~200积分（如果用本地模型跑数据获取，还能再省一半）

案例2：学术文献精读笔记（消耗 ~50积分）

用「Deep Reading 深度精读」技能，上传 EPUB 格式的专著，AI 逐章生成结构化笔记。

输出格式（每章6项）：

1. 原文引用
2. 逐句解析
3. 义理阐释
4. 跨文本关联
5. 现代启示
6. 疑难标注

积分消耗：~50积分/章，比手动做笔记省时 10 倍。

案例3：掼蛋记牌 App 开发（消耗 ~300积分）

从需求描述到可运行代码，WorkBuddy 全程辅助：

1. 需求分析：描述掼蛋规则（顺子仅5张、三带二等）
2. UI设计：生成 Compose 布局代码
3. 逻辑实现：记牌算法、出牌校验
4. 测试调试：AI 自动发现边界 case 并修复

积分消耗：~300积分，换来一个完整可用的 Android App。

六、积分快速计算：你能赚多少？

七、避坑指南（血泪总结）

⚠️ 坑1：积分有有效期！

解决方案：用 Excel 建一个积分台账，记录每笔来源和到期日。

⚠️ 坑2：签到不会自动到账

必须手动点击「领取今日礼包」，我断签过两次，都是因为以为会自动领。

解决方案：设置定时提醒，或把签到作为每天使用 WorkBuddy 的第一个动作。

⚠️ 坑3：精选文章有审核周期

提交文章后，一般需要 3~7 天审核。如果文章里没有真实截图和案例，很可能不被精选，白白浪费选题。

解决方案：写文章前，先实际使用要介绍的功能，截图留证，再动笔。

⚠️ 坑4：本地模型内存不够会崩

我用的 deepseek-r1:8b 需要至少 6GB 显存，RTX 4060 Laptop 的 4GB 显存跑起来很勉强，需要设置 num_gpu_layers=0 让 CPU 参与计算。

八、总结：我的 WorkBuddy 使用评分

一句话总结：WorkBuddy 不是最便宜的 AI 工具，但绝对是积分玩法最丰富、本地模型支持最好的那一个。只要掌握"发文章+省积分"两个核心套路，月入万积分完全可行。

附录：快速上手清单

• 注册后访问 https://www.codebuddy.cn/profile/usage 领取 5000 积分新用户礼包
• 每天点击客户端左下角头像 →「领取今日礼包」完成签到
• 设置定时提醒：每天晚上7点半提醒我签到领积分
• 写一篇使用心得发到 https://cloud.tencent.com/developer （目标：被精选 +2000积分）
• 完成成长计划新手任务，领 8 能量 + 300 积分 + 首只 Buddy
• 用 Excel 建立积分台账，记录每笔到期日
• 本地部署 Ollama + deepseek-r1:8b，简单任务走本地 0 积分消耗

本文所有数据均来自 2026年5月真实使用记录，积分规则以 WorkBuddy 官网最新公告为准。