WorkBuddy從上手到變現
唐菲悅 李果 小蔡 吳睿 冼傑鏗 張凱明
商品描述
本書以AI Agent的崛起為背景，介紹普通用戶如何借助WorkBuddy這一無需編程基礎的AI Agent工具，實現效率提升與商業變現。全書共5章，從AI發展的3個階段切入，闡釋AI Agent “從幫你寫到替你幹” 的本質轉變，以WorkBuddy為貫穿始終的教學工具，手把手帶領讀者學習部署上手、投資信息系統搭建、公眾號運營、資源中介變現等完整實戰案例。本書最大特色在於以WorkBuddy為操作工具，將復雜的AI Agent技術操作轉化為可復現的圖文流程，每章均提供實戰案例與調試建議，兼顧實操性與嚴謹性，並提供了安全風險與變現天花板提示內容。
本書適合對AI Agent感興趣但缺乏技術背景的職場人士、自媒體創作者、個人投資者，以及希望探索“一人公司”模式的創業者閱讀。讀者無需編程經驗，可通過本書掌握將AI Agent融入日常工作流並產生收益的實操路徑。
作者簡介
唐菲悅
深圳超線性科技有限公司AI產品經理，前騰訊公司技術產品經理，擅長把AI相關技術與真實業務場景結合，實現產品商業化。
小蔡
字節跳動公司後端程序員，資深AI技術實踐者，長期致力於AI工具的開發與應用，擅長將復雜的AI編程技術轉化為通俗易懂的實用教程。
李果
Al研究者，研究方向包括自然語言處理、隨機過程、具身智能、強化學習、Al for Science、Al Agent,善於使用AI方法解決實際工程與科學問題，研究成果發表於ICDM、ICCAR等國際會議。
冼傑鏗
前字節跳動公司高級工程師，現AI初創公司高級Agent專家，有豐富的工程落地和Agent開發經驗。
吳睿
Al研究者，研究方向集中於AI與復雜工程系統的交叉領域，致力於將數據驅動方法應用於實際工程問題。
張凱明
深圳超線性科技有限公司技術合夥人、首席架構師/科學家，曾任職阿裏國際數字商業集團，主導海外營銷推廣相關業務。長期深耕AI Agent與大模型應用工程化領域，擅長將復雜的智能體架構與RAG、檢索系統轉化為可落地的產品能力。
目錄大綱
第 1章 認知覺醒——如何用AI Agent開啟賺錢之旅
1.1 一場正在發生的變化：從“幫你寫”到“替你幹” / 2
1.1.1 AI發展的3個階段 / 3
1.1.2 什麼是AI Agent / 4
1.1.3 OpenClaw（小龍蝦）：AI Agent的爆款代表 / 5
1.1.4 3個常見誤解 / 7
1.2 OpenClaw的能力：先看效果再說原理 / 9
1.2.1 從對話到自動化知識庫： 6個真實使用場景 / 9
1.2.2 這些場景背後的共同邏輯 / 14
1.2.3 正視OpenClaw的能力邊界 / 15
1.3 從裝不上到用得起：跨過AI Agent的使用門檻 / 16
1.3.1 傳統部署的“勸退三連” / 16
1.3.2 降低門檻的幾種方式 / 17
1.3.3 模型選擇：從免費到付費的四條路徑 / 19
1.3.4 使用模型時的典型問題 / 21
1.4 一人公司：1個人加AI Agent能做什麼 / 22
1.4.1 “一人公司”不再是概念 / 23
1.4.2 安全是底線 / 25
1.5 本章小結 / 26
第 2章 部署革命——WorkBuddy從安裝到上手，擁有你的第 一只“小龍蝦”
2.1 入門門檻與方案 / 28
2.1.1 技術門檻的真實體驗 / 28
2.1.2 入門方案介紹 / 29
2.2 WorkBuddy：不需要懂技術的AI Agent入口 / 31
2.2.1 WorkBuddy和OpenClaw的關系 / 31
2.2.2 本書選擇WorkBuddy的原因 / 32
2.2.3 WorkBuddy的4項核心能力 / 33
2.3 實戰流程：從安裝到執行第 1個任務手把手帶教 / 35
2.3.1 第 1步：下載安裝 / 36
2.3.2 第 2 步：登錄 / 37
2.3.3 第3步：授權工作目錄 / 38
2.3.4 第4步：跑通第 一個任務 / 39
2.3.5 第 一次使用的常見問題 / 40
2.4 遠程控制：讓AI Agent真正融入你的工作流 / 42
2.4.1 遠程控制是關鍵功能 / 42
2.4.2 設置遠程控制 / 42
2.4.3 實際使用場景 / 45
2.4.4 遠程控制的前提和註意事項 / 46
2.5 本章小結 / 47
第3章 打造個人“投資決策大腦”
3.1 信息過載時代：如何不錯過信息 / 49
3.1.1 第 1個門檻：信息源分散 / 50
3.1.2 第 2個門檻：處理速度緩慢 / 51
3.1.3 第3個門檻：難以持續跟蹤 / 51
3.1.4 AI Agent能改變什麼 / 52
3.2 第 1項能力：自動化信息抓取 / 53
3.2.1 從一個最簡單的指令開始 / 53
3.2.2 提示詞疊代：從模糊到精準 / 55
3.2.3 設置定時抓取 / 58
3.2.4 問題：數據源抓取的局限性 / 59
3.3 第 2項能力：研報與長文本自動解讀 / 60
3.3.1 研報處理流程 / 61
3.3.2 更進一步：批量處理和交叉對比 / 61
3.3.3 使用邊界：AI解讀研報的幾個問題 / 62
3.4 第3項能力：建立私人投資數據庫 / 63
3.4.1 數據庫結構設計 / 64
3.4.2 讓數據自動歸檔 / 65
3.4.3 數據積累的價值和邊界 / 66
3.5 第4項能力：自動化預警機制 / 66
3.5.1 場景1：公司公告監控 / 67
3.5.2 場景2：輿情異常監測 / 68
3.5.3 場景3：自定義關鍵詞監控 / 69
3.5.4 調試建議：不要讓提醒淹沒你 / 70
3.6 4項能力串聯 / 70
3.7 實戰流程：搭建每天運行15分鐘的信息系統 / 72
3.7.1 第 1步：早上8:05——看情報推送 / 72
3.7.2 第 2步：中午12:30——讀研報摘要 / 72
3.7.3 第3步：晚上8:10——看預警記錄和數據歸檔 / 73
3.7.4 和“沒有這套系統”的對比 / 73
3.8 本章小結 / 74
第4章 用AI Agent實現公眾號自動化運營
4.1 案例：1人運營13個平臺 / 76
4.1.1 每日工作流 / 77
4.1.2 成本與準備工作 / 79
4.2 AI在公眾號運營環節中的4大作用 / 80
4.2.1 選題：AI做情報員，你做決策者 / 80
4.2.2 寫稿：AI搭框架，你做精修 / 81
4.2.3 發布：AI Agent的最佳戰場 / 82
4.2.4 復盤：AI整理數據，你來掌控全局 / 82
4.3 實戰流程：用WorkBuddy搭建公眾號運營流程 / 83
4.3.1 第 1步：設置每日選題情報定時推送 / 83
4.3.2 第 2步：用AI生成初稿並疊代 / 87
4.3.3 第3步：遠程一鍵發布 / 89
4.3.4 第4步：設置自動化數據復盤 / 95
4.4 從1個號到矩陣：規模化的可能和邊界 / 97
4.4.1 公眾號運營的3條原則：質量、原創和差異化 / 98
4.4.2 穩妥的策略 / 100
4.5 本章小結 / 101
第5章 用AI Agent做資源中介賺差價
5.1 1個被忽視的賺錢模式：幫別人找人 / 103
5.2 AI的找人“功力” / 105
5.2.1 從“硬匹配”到“軟篩選”：更細致的畫像，直指 GMV / 106
5.2.2 “顆粒級”需求拆解與自動驗證：極大節約人力成本 / 107
5.2.3 跨平臺信息補全：為決策提供“上帝視角” / 107
5.2.4 平臺級發信：解決“聯系不上”的終極痛點 / 108
5.3 實戰流程：WorkBuddy + AI找人工具的對接流程 / 109
5.3.1 第 1步：用WorkBuddy做品牌需求分析 / 109
5.3.2 第 2步：用AI工具批量找人 / 111
5.3.3 第3步：半自動化建聯 / 113
5.3.4 第4步：跟進管理和交付 / 116
5.4 3種變現模式：一次性服務費、傭金分成、月度代運營 / 118
5.5 變現模式分析：天花板與風險 / 120
5.5.1 正視AI搜索數據的局限性 / 120
5.5.2 信息差窗口紅利的階段性 / 120
5.5.3 堅守合規和隱私的紅線 / 121
5.5.4 回歸AI作為效率工具的本質 / 121
5.6 本章小結 / 122
後記 / 123
