对话式AI只能给答案

对话式AI的本事在“说”。问它什么，答得头头是道；窗口一关，答案停在原处，活一点没动。要把说的变成能交出去的东西，中间那段路——排版、命名、存盘、归档——得自己走。

工作中面对的又几乎都是文件。docx、xlsx、PPT，没有一样是聊两句就能完的。答案再好，不是文件，就交不出去。

那段时间我常想：AI帮我把难的想清楚了，剩下的全是体力活。而体力活，也得有人干。

智能体交出来是结果

WorkBuddy就是个智能体，它的优势是能进我指定的文件夹，在本机上直接动手。

要一张表，它把数据填进去、格式排好，落盘就是成品；要一份报告，它写完直接排成文档，打开就能改；一堆文件名乱着，它按规则批量改名、归类。这些活从前是我的，现在一句话交出去，回头看结果。

以前汇总表格，来源好几个，一份一份对着核、对着算——不算难，就是碎。现在安排WorkBuddy干活，交出去的时候，是一张能直接报上去的表。

省事的地方还有一层。从前是它说、我复制、我再排；现在它直接读我给的文件夹，一次做完，我只看结果。同一个活，中间少了一次搬运。

更能干活的地方，是WorkBuddy把工序留下来了。一趟活干完，把步骤固定成一条技能；下次同类活，照着走，不用从头教一遍。

我之前写旅行攻略那套流程，来回磨了几个月，最后就是这么定下来的：先摸底，再取舍，最后定案，每一步要出什么，都写死在里头。

能干的另一面，是它权限也更大了。

从前的风险叫“说错话”——它给错一个说法，我读出来，改掉就是了。现在的风险叫“做错事”——文件删了、覆盖了，是收不回来的。

两件事不在一个量级上。说错话，损失是一句话；做错事，损失可能是攒了半个月的材料。

越能干的工具，越要有边界。可边界这东西，工具自己不会给，得人定。

我现在以WorkBuddy为主。但工具是会换的：今天用这个，明天或许换那个，功能追着功能跑。跟着工具走的，是用法；不跟着工具走的，得是规矩。

WorkBuddy用久了，有时会觉得它“降智”——它自己沉淀的记忆和技能，把上下文挤占得太多。这类毛病，它自己治不了，得由人给它定规则。

规矩不是坐着想出来的，是用出来的。它长在我这儿，不跟着某个软件更新。

写下来还有一层用处。手里的AI不止一件，各说各话的时候，我手里得有同一把尺子——它们听同一套规矩，我才不用挨个解释我是谁、我要什么、哪些不许碰。

由于会在不同的电脑上用不同的AI，为了让各AI的记忆保持一致，我还设计过记忆同步机制，让AI在某个地方提交自己的记忆，然后读别的AI提交的记忆。只是每次都要手动完成，不久之后这个机制就名存实亡了。

实际上也没那个必要，办公室电脑主要处理公事，家里的电脑处理私事，笔记本远程应急。需要同步的东西远远没我想的那么多。

但就WorkBuddy而言，办公室和家里是同一个账号，云端记忆是同步的，因此还是有必要写一份对所有AI都适用的规则总纲。

总纲不长，五条：提建议要给方案、把利弊剖开，不替我决策；执行之前先经授权；不写没发生的事、不编数据；改动另存新版本、不覆盖；产出有节制。

五条念下来，说的是同一件事——让它放手干活，但不让它替我做主。

这个总纲我酝酿了，很久始终没动手，总觉得“没想好”。想不好的，先写出来，用着，不够的或者不对的以后再改。

主动提建议，给多个方案，剖析利弊，但不替我决策。不认同的直说，并讲清理由。

先经我授权，再执行；拿不准就问；绝不擅自进行不可逆与对外动作。

不写未发生的事；缺失或不确定的如实标注，不补不编；内容可追溯。

产物落我指定的目录；改动另存新版本、不覆盖；定稿落盘须我授权。

产出文件先经我同意；输出不客套、不复述、不堆砌。