不少人第一次打开 WorkBuddy，最先体验的都是聊天、写文案、翻译或者总结内容。

用了几天之后才发现，它真正值得研究的地方，其实是SkillHub（技能市场）。

这里面已经有不少现成的Skill，可以理解成给WorkBuddy装上不同能力。

平时一些重复又费时间的工作，不一定要自己一步步操作，交给对应的Skill往往更省事。

最近连续体验了一段时间，我觉得下面这5个Skill最值得先试，可以先收藏后面用用！

Self Improvement：每用AI一次，它都会更聪明一点点

普通的 AI 助手通常是“你问什么，它答什么”，如果你纠正它，它下次依然可能犯同样的错。

而安装了“Self Improvement”类技能的 WorkBuddy Agent，会建立一个反馈回路（Learning Loop）：

记录： 当Agent任务失败、被你指正错误、或者调用 API 出错时，它会把这次“事故”记录下来。

复盘： 它会自动分析为什么出错（是因为理解偏差？还是工具调用参数错了？）。

进化： 它会将这些经验总结成新的“操作守则”或“提示词补丁”，在下次处理类似任务时自动应用，从而避免重复踩坑。

简单来说，这个技能就是给你的workbuddy手安装了一个“记性”和“反思能力”。它让你的WorkBuddy不仅仅是一个只会执行命令的工具，而是一个会随着你的使用习惯越变越聪明、越变越懂你的“个人助手”。

Smart-charts：Excel做好了，下一步怎么办？

Smart-charts用于将非结构化的文本或半结构化数据，通过调用 ECharts 引擎转化为视觉图表。

逻辑： 它负责解析输入数据中的维度（Dimension）和度量（Measure），并自动选择匹配的渲染模板（如柱状图、趋势图等）进行前端呈现。

应用场景：

初始状态： 你要求AI分析一份销售数据，AI 回复一段冗长的文字表格，阅读困难。

启用后： 这个技能介入后，能通过识别数据结构自动调用绘图API，直接在对话界面生成直观的动态图表，大幅降低数据理解成本。

不过体验下来，我也想到另一个问题。

图表做好以后，数据还是散落在 Excel 里面。

库存、订单、审批、采购、生产这些业务流程，依然需要人工维护。

很多企业卡住的地方，不是图表，而是数据流转。

所以这几年，不少企业开始使用另一类工具，无代码中文表格编程平台。

它同样保留了大家熟悉的表格操作方式，但可以继续往下开发业务系统。除了跨表计算、明细分离，还能连接企业微信、钉钉、用友、金蝶等系统，云表平台也支持扫码枪、打印机、电子秤等硬件设备。

如果说WorkBuddy更擅长帮助个人提升办公效率，那么这一类开发工具，更适合解决企业复杂业务流程的问题。两者并不存在冲突，很多场景反而可以配合使用。

Humanizer-zh：写作去AI味

Humanizer-zh可以用于去除文本中AI生成痕迹的工具，帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。

自制，仅供参考

基本流程

识别 AI 模式 - 对照 SKILL.md 中列出的 24 种模式扫描文本

重写问题片段 - 用自然的表达替换 AI 痕迹

保留核心含义 - 确保信息完整性

维持适当语调 - 匹配文本应有的风格

注入真实个性 - 让文字有"人味"

应用场景：

初始状态： AI 生成的文案往往充斥着“综上所述”、“总的来说”、“值得注意的是”等标准化连接词，痕迹明显。

启用后： 技能介入，对原始生成结果进行二次语义重构，调整语气语调和长短句结构，使其更符合人类自然语言的书写风格。

Yt Dlp Downloader Skill：下载视频，再也不用折腾环境

以前下载视频，不少人都折腾过命令行、环境配置和各种参数。

现在简单得多。

安装Yt Dlp Downloader这个Skill后，把链接发给WorkBuddy，再告诉它需要视频、字幕还是音频，它就能自动完成。

很多知识类视频都会提供字幕文件。

下载完成以后，还可以继续让 WorkBuddy总结重点、整理笔记、提炼观点。

如果平时需要收集行业资料、整理课程或者做内容创作，这个Skill可以省掉不少机械操作。

写在最后

腾讯WorkBuddy SkillHub技能市场里面的免费Skill远不止这些。关键还是看是否匹配自己的工作场景，以及工具没有绝对的高低之分，放到合适的位置，才能真正发挥价值。

最后，你有什么补充或者修正的地方？

文 | eamon