WorkBuddy 从零开始详细教程④：让 AI 每天早上替你自动干活

一、先说清楚：自动化任务到底是什么

日常跟 AI 对话是这样：你提需求 → AI 处理 → 返回结果。你让它整理今天的 AI 新闻，它会帮你完成。但到了第二天，你还得重新问一次。

自动化任务是另一套逻辑：设定规则 → 到点自动执行 → 生成结果 → 手机查看。

举个例子，你可以提前设好这么一条规则：「每天早上 8 点，自动整理过去 24 小时的 AI 行业新闻，筛选重要内容，生成一份简报。」设完之后，它每天按这个规则自己跑。如果开启了小程序推送，你在手机上就能看到结果。

自动化真正的价值，是把重复劳动的「发起」也交出去。以前 AI 只是替你干活，现在连「叫你干活」这件事都不用你做了。

二、这四个场景，几乎每个人都能用上

自动化最适合处理那些每天或每周都要重复做的事。下面这四个场景覆盖了大部分人的需求：

场景	频率	它具体干什么
每日 AI 新闻简报	每天	收集最新 AI 新闻，整理成一份简报，方便了解行业动态
GitHub 热门项目整理	每天	筛出值得关注的开源项目，附上项目介绍和仓库链接
每周学习复盘	每周	读指定文件夹里的学习笔记，总结知识点，生成复习计划
自动生成工作周报	每周五	读工作记录，整理已完成的任务、遇到的问题和下周计划

你会发现这四个场景的核心逻辑完全一样：设置任务 → 定时执行 → 自动生成结果。学会一个，另外三个照搬就行。

下面就以「GitHub 热门项目整理」为例，手把手把第一个自动化任务建起来。

三、一个自动化任务，拆开只有四块

组成	你要填什么	难度
什么时候跑	执行时间，比如每天 08:00	点几下
跑的时候做什么	任务提示词——写清搜什么、怎么筛、出什么	这一段最关键
成果放在哪	一个独立的工作空间文件夹	点几下
结果怎么拿到	小程序推送，或者自己去文件夹看	点几下

四块里只有第二块需要动脑子。时间、文件夹、推送方式都是点选的事；真正决定产出好不好的，就是你写的那段任务提示词。

四、实操：建第一个自动化任务

第一步：进入自动化页面

打开 WorkBuddy，在左侧导航栏找到「自动化」，点「添加」，创建一个新任务。

第二步：填任务信息

字段	填什么
任务名称	GitHub 每日热门 AI 项目
工作空间	单独建一个文件夹，专门存每天生成的简报

第三步：写任务提示词

这一步最重要。你需要告诉它：搜哪些项目、怎么筛、最后生成什么内容。

下面这段可以直接抄，改成你需要的领域即可：

你是一名专业的 GitHub 开源项目研究助手。

任务目标：
每天收集并整理 GitHub 上值得关注的 AI 开源项目，生成一份中文 Markdown 简报。

一、信息来源

优先搜索：
https://github.com/trending

重点关注以下领域：
1. AI Agent（智能体）
2. Vibe Coding（AI 辅助编程）
3. AI 效率工具
4. 开源大模型
5. AI 自动化工具

二、筛选要求

1. 每天精选 5 个值得关注的项目。
2. 优先考虑近期热度较高、有实际用途的开源项目。
3. 不重复推荐昨天已经介绍过的项目。
4. 优先选择普通人也能尝试的工具。

三、输出内容

每个项目包含：
- 项目名称
- GitHub 仓库链接
- 项目主要功能
- 能够解决什么实际问题
- 适合哪些人使用
- GitHub Star 数量（能够核实时提供）

使用通俗易懂的中文，避免复杂的技术术语。

四、输出格式

生成一份 Markdown 简报。
标题：GitHub 每日热门 AI 项目推荐

五、注意事项

1. 不得编造项目名称和仓库地址。
2. 项目信息以真实仓库为准。
3. 无法核实的数据不要填写。
4. 不足 5 个合适项目时不必凑数。
5. 无法联网时明确说明。

六、文件保存

将结果保存到当前工作空间。
文件名：YYYY-MM-DD-github-trending.md

到这里任务内容就设好了。接下来设置执行时间、选模型、测试运行。

五、测试运行：确认它真的能跑

设置完别急着关掉。自动化任务最常见的失败方式不是报错，而是「你以为它在跑，其实没跑」。所以必须测一遍。

第一步：手动跑一次

回到「自动化」页面，找到刚建的任务。如果有手动运行入口，点一下，等它执行完。

第二步：打开工作空间看结果

任务完成后进工作空间找那份 Markdown 简报，重点查三处：

查什么	合格标准
项目是否真实	GitHub 仓库链接点得开
内容是否完整	包含项目介绍、主要功能和适用人群
文件是否保存	按指定格式生成了 Markdown 文件

第三步：检查自动推送

前面开了小程序推送的话，任务跑完后打开手机看有没有收到。

第四步：确认定时是开启的

最后检查任务是否处于启用状态、执行时间是不是每天早上 8 点。建议接下来几天留意一下运行情况，确认它能稳定执行。

到这里，第一个自动化任务就配置完成了。以后你每天只需要看它整理好的简报，从中挑感兴趣的项目深入了解。

六、进阶：顺手让它生成 X 选题

如果你在做 AI 自媒体，还能让它更进一步：从热门项目里挑出值得分享的工具，直接生成推文草稿。

打开刚才那个任务，在原提示词末尾追加这一段：

七、自媒体选题推荐

在完成 GitHub 热门项目整理后，
额外生成一个「今日 X 选题推荐」板块。

从当天的项目中选出最多 3 个
适合 AI 自媒体账号分享的工具。

每个选题包含：
1. 推荐标题
2. 项目主要功能
3. 能解决什么实际问题
4. 一段 150 字以内的 X 推文草稿
5. GitHub 项目链接

要求：
- 使用简单易懂的大白话
- 突出项目的实际用途
- 不夸大工具能力
- 未实际测试的功能不能写成亲身体验
- 只生成草稿，不自动发布

保存后重新跑一次，看简报里有没有多出「今日 X 选题推荐」板块。

整个工作流就变成了：GitHub 项目收集 → 筛选热门工具 → 生成选题 → 输出推文草稿。

原本要自己花时间搜、读、挑的活，现在交给它做初步处理。但要认清分工：AI 负责收集和整理，你负责筛选、体验和判断。尤其是工具推荐，最好自己真上手试过再发——否则你写的「亲测好用」就变成了传闻。

七、四条注意事项

1. AI 生成的内容不一定准确

整理 GitHub 项目时，可能出现介绍不准确、Star 数量过时的情况。建议保留原始链接，重要信息自己核一遍。

2. 注意任务的运行状态

设好执行时间，不代表任务一定能跑成功。没按时执行的话，按这个顺序查：

检查项	怎么查
任务是否启用	看任务列表里的开关状态
执行时间和时区	确认不是时区差导致的「晚了 8 小时」
网络是否正常	它要联网搜索，断网自然跑不了
任务是否报错	看历史执行记录里的报错信息

3. 不要给 AI 过多权限

刚开始用，先让它做信息收集、内容整理、文件生成这类事。涉及删除文件、修改重要数据、自动发布内容的操作，最好保留人工确认环节。

自动化最危险的地方在于：它跑的时候你不在场。一个权限开太大的任务，出错的成本比手动操作高得多。

4. 定期优化提示词

发现生成的项目不符合预期，就继续改提示词。比如加一句：

优先推荐最近一周受到关注的项目，避免连续推荐相同工具。

自动化不是设一次就不用管，而是通过不断调整让它越来越合你的需求。第一版能跑通就算成功，后面慢慢调。

八、最后总结

第一次接触自动化，别一上来就设计复杂的工作流。从一个简单的需求开始。

比如：「每天早上 8 点，自动整理一份 AI 行业简报。」然后按这个顺序操作：

步骤	动作
1	打开 WorkBuddy 的自动化页面
2	创建一个新任务
3	设置任务名称和工作空间
4	复制并修改提示词
5	选择需要的模型和技能
6	设置执行时间和推送方式
7	测试运行，检查输出结果

做完这一个小任务，你就基本理解了自动化工作流的核心逻辑。之后无论是周报生成、学习复盘，还是自媒体选题整理，都能照这个套路搭。

AI 的价值不只是你问一句它答一句，而是让那些原本需要你每天重复完成的事，逐渐变成能自动执行的流程。

站内相关

• muse-skills：300 条现成 AI 玩法，每条都写清了「哪一步必须你本人动手」——先把想自动化的那件事本身跑通，再考虑要不要上定时。
• Codex + Excalidraw 从零开始详细教程：一句话出一条手绘白板视频——同样是「把一句需求变成一份成品」，可以对照着理解 AI 工作流的边界。
• 用 WorkBuddy 做老板爱看的 PPT：一句话生成可编辑的 .pptx（附可抄提示词）——周报和汇报类场景的落地例子。

本篇为「WorkBuddy 小白上手」系列第 4 期。文中界面说明以 WorkBuddy 官方文档为准，不同版本的功能入口与名称可能有所调整。