2026年7月26日星期日

AI编程助手安全护栏:防误删命令、多任务省内存、免费搜索三件套

针对AI编程工具误删代码、多任务内存占用过高、联网搜索收费三大痛点,介绍三个开源免费工具。destructive_command_guard实时拦截危险命令,jcode以1/20内存运行多Agent,wigolo本地免费搜索与抓取。适合频繁使用AI编程助手的开发者,工具均免费且开源。

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上个月同事让Claude Code处理一个合并冲突,AI吭哧吭哧分析了几分钟,然后敲了句 git reset --hard HEAD~5。同事手快按了回车,半天的工作没了。

不止他一个。Reddit和GitHub上翻翻,类似的事到处都是——AI为了快速"搞定问题",最直接的解法往往是删了重来。这其实是AI编程工具的通病:模型很强,但不理解"这东西不能乱动"。

正好最近GitHub上有几个项目就是来解决这类问题的,挨个说说。

destructive_command_guard:给AI踩一脚刹车

这个Rust写的小工具,GitHub上一周涨了1400多颗星。作用简单到一句话说完——在AI帮你执行命令之前,先检查一遍是不是危险操作。

装完自动接入了你机器上的所有AI编程工具:Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI。一条命令完事:

`

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard/main/install.sh" | bash -s -- --easy-mode

`

能拦什么?rm -rf ./srcgit push --forceDROP DATABASE productionkubectl delete namespace prod——基本上你不想让AI碰的操作,它都管。

默认只开了文件系统和Git保护。需要的话可以按需开启50多个安全包,覆盖Docker、K8s、AWS、PostgreSQL、Redis、MongoDB等等。

技术细节上它做得挺细致。四阶段流水线:先解析JSON提取命令,再归一化(/usr/bin/git 还原成 git),然后快速过滤掉99%以上安全命令,最后才做精确的模式匹配。整个过程不到1毫秒,完全无感。

还有一个细节很聪明:它知道 grep "rm -rf" audit.log 只是在查日志里的字符串,不是真的要删东西。这种上下文感知能力,比简单禁掉某些关键词靠谱多了。

如果真需要执行危险命令,也给了逃生口:DCG_BYPASS=1 临时放行、dcg allow-once 单次允许、或者永久白名单。安全但不说教。

GitHub: github.com/Dicklesworthstone/destructive_command_guard

jcode:一个顶十个,还不吃内存

AI编程工具用多了会发现一个问题——开几个终端同时跑不同任务,内存根本扛不住。Claude Code开10个会话能吃2.3GB,笔记本风扇嗷嗷叫。

jcode是一个Rust写的Agent Harness,定位很明确:让你在机器上同时跑多个AI编程任务,还不卡。

按官方数据,一个会话只要27.8MB内存,10个会话117MB——Claude Code同等负载的1/20。每多开一个会话只多耗10MB,几乎线性扩展。这背后不是简单的缩小版Claude Code,而是从零用Rust重写了整个Agent运行时。

除了省内存,它还有个Swarm协作能力。同时跑多个Agent处理同一个仓库,Agent A改文件后服务器会自动通知Agent B"有人动过你刚读的代码"。Agent之间还能互发消息、同步任务状态。

用法也简单:

`

curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash

jcode login --provider claude

jcode

`

多终端场景:jcode serve 启动后台服务,想开几个终端就 jcode connect 几个,共享一个进程。

说句实在的,这个项目104个open issue,还在beta期,MCP只支持stdio。但如果你天天在好几个终端里跑AI任务,省下来的内存绝对值得一试。

GitHub: github.com/1jehuang/jcode

AI编程助手安全护栏:防误删命令、多任务省内存、免费搜索三件套

wigolo:让Agent上网不掏钱

AI编程工具联网查资料是刚需,但Google Search API收费,Brave Search也收费。一个月下来几十美金烧在你甚至没注意到的API调用上。

wigolo的思路很直接——把搜索、网页抓取、爬虫、缓存、相似搜索全塞进一个本地MCP Server。不需要API Key,数据留本机,零按次计费。

它同时向18个搜索引擎发请求,用自己的排序算法和本地ML模型做重排序。抓取网页时先尝试普通HTTP请求,遇到SPA页面自动升级到headless浏览器渲染——全自动判断,不用你管。

装起来就一行:npx wigolo init --agents=claude-code。Node 20以上就行。

默认情况下搜索和抓取完全免费。想要AI合成答案的话,配个免费的Gemini API Key,或者用Ollama跑本地模型,完全离线也行。LangChain、CrewAI这些框架也提供SDK,不光是MCP客户端能用。

GitHub: github.com/KnockOutEZ/wigolo


三个工具,刚好覆盖了用AI写代码的三个痛点:防手滑删东西、多任务不卡内存、上网不烧钱。

说能"改变工作方式"就太假了。但它们确实把一些挺烦人的事变得不用操心了。特别是dcg,装完就忘在那,哪天它跳出来拦住你的时候,你会庆幸这东西在。

反正都免费,去GitHub翻翻看,试试不吃亏。


1.9K Star!当ai成为了你的任务管家!太香了!

好用!3个非常给力的工具!五星好评!

9.8K Star!一个非常有趣的开源项目!好玩好用!

推荐:3个非常好用的工具!太香了!

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开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

Pi 是 GitHub 77K Star 的开源 Agent 开发底座,提供统一模型接入、Agent 循环和终端界面,可作轻量 Coding Agent 或二次开发 SDK。适合开发者本地使用,支持 Claude、GPT、Gemini 及本地模型,会话自动保存,无内置沙箱,建议在容器或虚拟机中运行敏感任务。

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今年最出圈的开源 AI 项目,OpenClaw 肯定算一个。

截至目前,已经在 GitHub 拿下 38.4 万 Star。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

很多人研究 OpenClaw 的架构时,又顺着代码认识了另外一个项目:Pi。

OpenClaw 的第三方声明里写着部分实现由 Pi,也就是原来的 pi-mono 改造而来。

而 Pi 自己也已经拿下 7.7 万 Star 。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

它还衍生出了接近 2 万 Star 的 Oh My Pi。

后者直接 Fork 了 Pi,加入浏览器、子 Agent 和更多内置工具,做成了一个功能更完整的版本。

VS Code 里有 Pendant,Emacs 里有单独的 Pi 前端,社区还做出了桌面端和移动端。

Pi 已经是目前开源 Agent 的开发底座首选了。

01

藏在明星 Agent 背后的项目

Pi 是一个 Agent Harness。

它的作者 Mario Zechner 也是知名游戏开发框架 libGDX 的创建者。

他长期使用 Claude Code,后来觉得功能越来越多,系统提示词和默认行为频繁变化,于是自己做了一套更小、更可控的 Coding Agent。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换
开源地址:https://github.com/earendil-works/pi

OpenClaw 早期把 Pi 的 SDK 深度嵌进了自己的 Agent Runtime。

随着项目继续发展,OpenClaw 已经把 Agent Runtime 收进了自己的代码库。

不过,它的部分实现从 Pi 演化而来,终端界面仍依赖 Pi 的 TUI 组件。

OpenClaw 官方 README 也专门感谢了 Pi 作者 Mario Zechner。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

这段关系很能说明 Pi 的地位。

Pi 更关注开发者能否基于它做出自己的 Agent。包含四个核心软件包。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

pi-ai 负责接入模型。

它把 OpenAI、Anthropic、Google、OpenRouter、Ollama 等不同模型接口统一起来,处理流式输出、工具调用、图片、推理内容、Token 与费用统计。

pi-agent-core 负责 Agent 循环。

模型发起工具调用,它负责执行、校验参数、把结果送回模型,然后继续下一轮,直到任务完成。

pi-tui 负责终端界面。

它使用差分渲染,只更新发生变化的内容,减少终端闪烁。开发者也能拿它构建自己的终端应用。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

pi-coding-agent 是可以直接使用的 Coding Agent。

前面三个软件包到了这里被组装起来。你在项目目录运行 pi,就可以让模型读代码、修改文件、执行命令和运行测试。

所以 Pi 同时提供两种用法。

想找一个轻量的 AI 编程助手,可以直接使用它的 CLI。想开发自己的 Agent 产品,可以使用底层 SDK、RPC 模式或者 TUI 组件。

02

它把 Agent 做得很轻,

Pi 默认只给模型四个工具:

read:读取文件write:创建或重写文件edit:精确修改文件bash:执行终端命令

作者认为,主流前沿模型已经非常熟悉 Coding Agent 的工作方式。读文件、改代码和运行命令,足够覆盖绝大部分编程任务。

Pi 最初的系统提示词和工具描述加起来不到 1000 Token。

模型不需要先读一大段产品规则,更多上下文可以留给项目代码和当前任务。

这种克制也体现在功能选择上。

Pi 默认没有内置 MCP、子 Agent、计划模式和待办列表。

需要这些能力时,可以安装社区 Package,也可以用 TypeScript 写一个扩展。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

扩展可以注册新工具、命令、快捷键和 Provider,也能改变上下文压缩方式、接管 Bash 执行、增加自定义界面。

修改完成后执行 /reload,当前会话就能继续使用。

这也是 Pi 官网一直在强调的思路:让 Pi 适应你的工作流。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

它对模型的选择同样开放。

Pi 支持 15 个以上的模型 Provider 和数百个模型。

你可以在同一段会话中从 Claude 切换到 GPT,再换成 Gemini,也可以连接 Ollama、llama.cpp 等本地模型。

会话历史采用树状结构。

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

走错方向时,可以回到之前的节点重新开一条分支,原来的尝试仍然保留在同一个会话文件里。

长对话接近上下文上限后,Pi 会自动压缩历史,也允许开发者替换自己的压缩策略。

除了交互式终端,Pi 还提供单次执行、JSON 事件流、RPC 和 SDK 四种接入方式。

当然,极简也有需要付出的代价。

Pi 没有内置沙箱。

它会继承当前用户的文件、进程、网络和凭证权限,扩展代码也运行在相同权限下。

项目信任机制可以阻止陌生仓库在未经确认时加载本地扩展,但它无法限制模型后续执行的命令。

处理陌生代码、无人值守任务或者重要凭证时,官方建议把 Pi 放进容器、虚拟机、微型虚拟机或策略沙箱,并且只挂载任务需要的目录。

Pi 更适合愿意掌控工作流的开发者。你可以从一个很小的核心开始,只把自己需要的东西装进去。

03

如何部署 Pi

Pi 是一个本地命令行程序,不需要单独部署数据库或常驻网关。

当前版本要求 Node.js 22.19.0 或更高版本。准备好环境后,通过 npm 全局安装:

npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

macOS 和 Linux 也可以使用官方安装脚本:

curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh

安装完成后,进入你希望 Pi 操作的项目目录:

cd /path/to/your-projectpi

第一次启动需要配置模型。进入 Pi 后输入:

/login

它支持 Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro 和 GitHub Copilot 等订阅登录,也可以选择 API Key Provider。

如果你习惯使用环境变量,可以在启动前设置密钥:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...pi

进入会话后,可以先让它熟悉项目:

阅读这个项目,告诉我它的目录结构、启动方式和测试命令。

输入 /model 可以切换模型。会话会自动保存,后面使用下面的命令继续:

pi -c

需要在脚本或 CI 中运行一次性任务,可以使用:

pi -p ”检查这个项目最近的改动,并列出可能的问题”

Pi 很小,但已经把 Agent 最重要的几层都准备好了。

你可以把它当成一个轻量 Coding Agent,也可以沿着它的 SDK 和扩展系统,继续造出下一个 OpenClaw。

04

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

开源 Agent 开发底座 Pi 77K Star 轻量编程助手 支持多模型切换

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

本文面向国内办公用户,详细介绍Workbuddy作为免费AI工具的核心功能,包括任务与助理模式、近200个专家技能、连接器MCP集成及项目协作。文章涵盖安装注意事项(默认C盘)、任务拆解、数据采集等实操技巧,强调其国内生态优势,适合需要替代Codex或提升办公效率的用户。无需付费,无周末加价限制。

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这是我的第 355 篇原创,一直致力于从实战维度去分享工具、Agent、技巧、资讯


大家好!我是唐舰长

最近这个codex真是让人心寒哇,不知道你们用plus账号的怎么样

正好最近的workbuddy的免费模型加上众人的口碑,用了确实不错,也是把一定的工作迁移到workbuddy中,算是codex的完美平替了

越用越发现work buddy的小功能特别多也非常好用,给大家写一份功能介绍

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

01|安装上

国内多生态确实做的很好,这点codex是比不了。上手特别快。

只需要打开浏览器搜索【workbuddy】,默认第一个就直接下载就行

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex
Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

安装到电脑上,默认就是c盘,不要改。改了之后有些权限就不太好弄,尤其是windows电脑

用自己常用的微信和手机扫码登入即可

02|任务和助理的区别

在workbuddy中最上面的两个就是任务和助理,这两个在使用上有一些区别

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


任务:

在之前我会说当豆包用,当现在要区分模式


默认模式:就是你在不做任何动作默认打开的状态,他可以帮你去干活,也能回答你的问题

算是比较明确性任务的时候就可以用,比如:采集一些数据、生成文档、分析数据

plan模式:就需要点中这个模式,可以说他能做一些比较复杂的活,或者多步骤的活,比如:从数据采集到内容生成一条龙的过程算是较为复杂

同时这个模式还可以用在任务不清晰的时候去用,比如在心中只有一个模糊想法的时候,可以使用。他会提问几个问题来确定你要做什么

仅回答:这个解释起来就很简单了,你问他答,速度快


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


助理:

在之前的版本中叫claw,参考的openclaw重新构建的一个小龙虾产品

现在更改为助理,这个定义还真的不错。因为任务中是明确干活的,而助理就可以辅助的去做一些事情。比如处理邮件,记忆能力强,记住你的习惯等等

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


同时还可以设置手机连接,在手机端下载workbuddy app可以连接,微信小程序可以连,微信聊天机器人clawbot,飞书机器人等都可以远程操控

在设置中可以调整连接,点头像在点设置即可


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex
Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

03|专家·技能·连接器


专家:

专家是 workbuddy 中比较特殊的一个功能,可以说是垂直的 Agent ,但大多数都是依靠提示词支撑

在 workbuddy 中的专家有近 200 多个,安装行业分好类别;最多的就是 OPC 一人公司这个分类

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最直白的讲就是,当公司需要用到法务合同审查的时,就可以使用一个合同法务专家协助去审查,这比单独请一位律师来的快速和方便

使用也非常简单,找到自己需要的专家,点击「召唤」

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就可以自动来到新建任务的界面来给你干活

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


还有一个就是专家团,我原以为是和扣子 3.0 一样的项目组,但是其实不是的,而是一堆垂类 Agent 在陪着你做某一个任务

但是据了解,花费的积分也是不少,在正常情况下其实召唤一个专家,或者使用技能就基本可以满足很多人的办公上的一些需求。除非你是一位小白,想要做公众号,那就可以找一个公众号的专家团,从 0 到 1 给你做运营


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技能:

这个必须给到夯

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很多人其实是理解 skill 和技能这个概念的也知道有什么用,能够帮助他什么;但是问题就出现不知道技能在哪,而在 workbuddy 中,技能是可以直接添加的,非常丝滑

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


「精选技能」和「推荐技能」都是用的较多的,精选技能由官方维护,推荐技能一般由其他公司自己维护自己的;总分来说非常可靠

那除了这两个方式的技能,还有「skillhub」,之前 Openclaw 火时候,有一个 skill 库教 clawhub 还是很不错的,一堆技能。后面腾讯也开放 skill 仓库,也就是现在的 skillhub,其目的就是方便我们国内用户了

而是事实确实如此,想要安装一个技能,只需要搜索自己想要的 skill 然后点击“+”就能添加这个技能


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

添加的技能,可以直接在新建任务和助理中使用,输入“/”或者点击“+”号;这两种方式都能调用技能干活

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex
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这种就是基于腾讯的生态直接使用一些技能,自己也可以通过让 Workbuddy 生成或者安装别人开源的 skill

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套件用的就不多了,大家也可以暂时忽略

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连接器:

这个词也比较新,但是我换成 MCP 这个词呢?可能就有耳熟了吧

想企查查这种企业,他们会提供一定的服务,这个服务有很多的查询渠道,比如公司基本信息、历史更改信息等等,如果是普通的插件,在单一情况下只可以获取一种数据,而 MCP 的开放,就可以通过一个 MCP 调用多个接口完成数据的接收

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

其他的连接器(MCP)也是如此,用一个就能用某一个的全部服务接口

这个在AI 工具中不算是什么新奇的东西,但它确实很方便。自动到浏览器中只需要你登录账号就能完成连接,百度网盘、notion 表格等都可以

04|项目


上面其实刚提到扣子 3.0 是有一个项目组的,最大的优势就是可以将本地和云端 Agent 放到一个项目中,同时还可以拉同事进来一起使用和迭代优化

而 Workbuddy 这个项目也是类似的此种效果:

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


新建一个项目时可以添加一些连接器(MCP)、专家(垂类智能体)、技能(skill)、还可以放指令(prompt)

进入到项目当中就可以点击右上方的“邀请团队成员”,进入到这个项目当中:

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


最惊艳的还是这个计划

当团队成员进入到这个项目组当中,就可以在计划中去列出一些每天需要做的事情,然后再让 Agent 或者说 AI 协助我们去做这些事情。协助的时候呢,也可以去采用 skill 或者 MCP 以及自动化程序去制作

和正常企业中的管理制文档一样,也可以分配到专门的处理人去做这样的事情。比如说,团队成员 2 去负责某件事情,团队成员 3 去负责另一件事情,共同完成一个项目的制作

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05| Workbuddy 能力点


不能因为它是腾讯的产品,或者说是我们国内的产品,就否定它的代码开发能力。但是在一定情况下,很多程序员在开发代码时,其实不太会去借助这样的 Agent 产品,而是直接借助垂类的 Agent 产品,比如 Cursor 或国内的 Trae

Workbuddy 在我们手中能体现出最好的效果,就是在办公场景上。不管是什么行业还是什么工作,只要涉及到用到电脑,其实都脱离不开数据查询、数据采集和数据下载


看似这几个场景好像很简单,但是真正能把这个场景做好的却没有多少啊。反正就现在而言,我觉得 Codex 的数据采集远不如我们 Workbuddy 的数据采集

这不是大话,而是因为Workbuddy里的数据采集,都是基于我们国内最信任的一些网站,或者说官方的媒体平台去采集的数据。相对来说,准确性还是不错的


行业竞品调研

行业竞品调研非常重要,在日常办公中不少人员都要做的一件事情,同时也是检验模型和检验 workbuddy 对我们下达任务完成度最好的验证方式,就先让他帮我:

联网搜索「2026 年国内主流 AI 编程/办公工具」,至少找 5 个(如 Trae、通义灵码、文心快码、CodeBuddy、WorkBuddy 等)。
对每个提取:定位、付费模式、主打能力、适合人群。做一张对比表,再写一篇 1200 字左右的调研报告,给出「小团队该选哪个」的建议。
要求:每个数据都必须标注来源链接;如果不同来源数据冲突,单独列出冲突项;不确定写「未找到」,不要猜。
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像这个任务,就是我们上边提到的新建任务里的默认模式了。当我们有明确的行为时,就可以用默认模式,对吧?比如我们想让他帮我们去采集国内的 5 个办公工具或者编程工具,这个是很明确的

同时在做的时候,可以把模型切换成混元 3,目前它也支持其他平台、其他厂家的模型 API。比如最近很火的 Kimi3 也可以进行一个切换使用


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这个时候,我们有个小伙伴就会提到,有没有这种像文档 AI 的,那这个故事真的很有意思“在以前我们不会 AI 的时候,领导也不会 AI。现在大家都会用 AI 去写文档了,但是领导又能看得出来你是不是用 AI 写的“ 


所以,就出现了一个非常尴尬的情况:在 AI 味太重的情况下,领导会说你就是拿 AI 随便应付了一下,到最后得不偿失。目前而言,很多模型对于文字的输出并没有以前看得重了,但是 Claude 模型输出的中文文字在逻辑上还是不错的


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


恰巧在 workbuddy 当中是可以支持接入自定义的 API 的,像我们的 GPT 的 5.6,还有 Claude 的 opus5、fable 5等等

但是目前 Workbuddy 仅支持OpenAI 接口协议,所以你想要接 Claude 的模型,最好还是去接中转平台。操作比较简单,只需要把中转平台的网址和 API key 放到自定义模型的设置页面里即可。


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

下面这个页面的展示效果是和调研结果都是 workbuddy 做的,内容还是比较精准。而且生成的速度非常快,如果是 Codex 可能还在搜集数据


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


这样一份市场调研报告+演示动画;自己满意、领导喜欢

06|优化和使用技巧

这篇文章算是一篇 Workbuddy 功能点的分享,所以更落地的案例就不分享太多了。此外,在-使用方面,还有一些技巧再分享一下

工作文件夹:

很多时候,我们做一件事情并不是只靠一句话、两句话就能完成的,可能需要拆分成很多次去完成。

那我们就可以通过一个工作空间来控制某一种类型用户在一起的情况下,这里就可以新建一个工作空间,正常输入你想要给这个空间命的名字(设置好了就改不了名了)


Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex
Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


我的列表左侧的空间一共有 12 个,有盐城博物馆案例、热点选题、自媒体创作、codex 等等这几个空间。其实每一个空间都对应着我们本地的某一个文件夹

过去在运行生成数据环境配置的一些内容时,都会放到本地的某个文件夹当中,方便我们后期的管理和选择

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex


默认权限:

这个默认权限其实就是给 Work Buddy 一个在文件夹中放置和删除数据的权限。如果你不开的话,它会在运行到一半的时候让你同意它进行下一步,相对来说会比较麻烦,因为我们并不是随时随地都可以盯着它去干活 所以,正常情况就开着就可以了,基本上也不会遇到一些莫名其妙的问题

Workbuddy免费AI办公助手功能详解 国内用户快速上手替代Codex

07|写在最后

Workbuddy 出来的时间也有半年了,很多人拿它也只是当个豆包去用,没有真正把它的功能全部用上。希望这篇文章的功能介绍,能让你对它有一个新的认识和了解

Codex 的能力确实很强,也确实很好用。但是 Workbuddy 的生态以及它目前在国内的状态其实也不差,可以让 Workbuddy 和 Codex 互相结合去使用


好了,本次舰长的分享就到这,如果你觉得这篇文章对你有效果,可以持续关注,后续还会分享更多 Codex 和 workbuddy 的实操案例


我是唐舰长,持续分享 AI 工具的实战落地方法,我们下篇见。🙏


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