安装名:agent-browser
仓库来源:GitHub
Agent Browser 用于让 WorkBuddy 直接进入网页并执行浏览器级操作,例如打开页面、滚动、点击、展开内容、截图和读取网页信息。对于必须交互后才能看到内容的页面,这个 Skill 能显著提升可访问性。
需要滚动、点击或展开后才能读取内容的网页
需要自动截图指定页面
需要检查按钮、表单或页面结构
需要进入网站后抓取指定信息
直接描述目标页面、需要执行的操作和最终输出结果即可。
示例指令:
请打开这个网页,完整阅读需要展开和滚动后才能看到的内容,整理成结构化摘要,并为关键页面截图留档。
可以看到,WorkBuddy 会模拟真实浏览行为,按步骤读取页面内容。

最终可输出结构化总结或整理后的文档结果。

先说明目标页面:尽量提供明确链接与目标动作。
指定输出形式:可要求输出摘要、表格、截图或操作记录。
适合处理动态网页:尤其适合普通搜索难以完整获取内容的场景。
仓库来源:PDF | DOCX | PPTX | XLSX
在大量办公场景中,真正耗时的并不是写一句提示词,而是处理不同格式的文档文件。PDF、DOCX、PPTX、XLSX 相关 Skill 可以帮助 WorkBuddy 直接处理常见办公文件,覆盖读取、生成、清洗、重组与导出等动作。
从 PDF 中抽取正文、表格或做 OCR
生成或修改正式 Word 文档
读取、压缩或重做 PPT
清洗 Excel 数据并补公式、做汇总
pdf:抽正文、抽表格、OCR、拆分合并、表单处理
docx:生成文档、整理结构、补目录、补页码、处理批注与修订
pptx:读取现有幻灯片、总结每页内容、压缩结构、重做演示文稿
xlsx:清洗表格、补公式、整理列、输出汇总结果
遇到什么文件,就用对应 Skill:这是最稳妥的使用方式。
明确输出结果:例如提取文本、生成新文件、补充公式或改版结构。
优先处理原始文件:可减少手动格式转换带来的损耗。

安装名:local-whisper
仓库来源:GitHub
Local Whisper 用于本地语音转文字。模型下载完成后即可离线运行,无需额外依赖在线转写接口,适合处理会议录音、语音备忘录、课程音频和访谈素材。
会议录音转文字
访谈素材整理
课程音频提炼重点
将语音备忘录转换为行动清单
直接提供音频文件,并说明转写、摘要或纪要整理目标。
示例指令:
请把这段会议录音转成文字,并整理成会议纪要,包含主要结论、行动项和负责人。

本地离线更适合隐私场景:适用于内部会议、敏感访谈等内容。
转写后继续深加工:可直接衔接纪要整理、摘要提炼和待办生成。
尽量提供清晰音频:可提高识别准确率与后续整理质量。
安装名:yt-dlp-downloader
仓库来源:GitHub
yt-dlp-downloader 用于下载视频、提取音频和字幕,并将视频内容进一步交给 WorkBuddy 做摘要、整理与二次处理。适合将视频内容纳入个人知识流转。
下载 Bilibili 或 YouTube 视频
提取音频用于转写与整理
下载字幕文件
保存学习素材后交给 AI 做摘要
说明目标视频链接,以及希望下载的内容类型,例如视频、音频、字幕或摘要结果。
示例指令:
请帮我下载这个视频的字幕和音频,并在完成后整理一份重点摘要给我。

先确认处理目标:下载视频、保留音频和提取字幕的用途不同。
适合学习资料沉淀:尤其适合课程、访谈、讲座等内容。
下载后建议继续处理:例如摘要、翻译、纪要或知识卡片整理。
安装名:web-search
仓库来源:GitHub
当问题涉及 最近、最新、现在 等时效性信息时,仅依赖模型记忆往往不够。Web Search 可以让 WorkBuddy 先搜索、再整理、再回答,降低因信息过期导致的误判。
查询某个主题的最新资料
查找最近的新闻和文章
快速收集某一领域的信息
先搜索一轮,再让 AI 做归纳整理
直接说明检索主题、时间范围和你最终需要的输出格式。
示例指令:
请帮我搜索最近
1个月AI办公工具领域的重要动态,整理成要点摘要,并附上来源链接。
下面是 WorkBuddy 实际执行搜索后的界面示意:

带时间范围提问:例如 最近 1 周、最近 1 个月、今年以来。
要求附带来源:便于后续复核与引用。
适合先查后写:特别适合资讯汇总、竞品调研和资料整理。
安装名:obsidian
仓库来源:GitHub
Obsidian Skill 让 WorkBuddy 直接进入你的本地知识库体系,支持读取、写入、搜索和整理笔记内容。对于已经在使用 Obsidian 管理资料的用户,这个 Skill 可以显著减少重复说明背景和手工搬运内容的成本。
将聊天内容整理进笔记
给旧笔记补充结构
搜索 Vault 中的某个主题
把零散记录归并为知识卡片
直接说明要读取或写入的笔记范围,以及希望完成的动作。
示例指令:
请把我们今天的工作对话整理成一篇
Obsidian笔记,包含已完成事项、待办事项和关键结论,并保存到日报目录。


适合长期知识沉淀:尤其适用于日报、周报、项目记录与个人知识库。
建议提前规划目录:如日报、项目、灵感、会议纪要等。
可与后续笔记形成联动:便于持续搜索、复盘和知识关联。
安装名:skill-scanner
仓库来源:GitHub
第三方 Skill 本质上是可执行代码。Skill Scanner 的核心价值在于,在安装前先对 Skill 做安全审查,帮助用户发现可疑依赖、硬编码配置和潜在风险,降低误装风险。
安装新 Skill 前先做一次审查
检查是否存在可疑依赖
排查是否有硬编码私人配置
为新手提供基础安全兜底
通常无需额外强调,安装流程中即可优先触发审查能力。
示例效果:
以下示意展示了在安装 web-search 时生成的审计结果。


先审计,再安装:这是最推荐的使用顺序。
重点关注依赖和脚本:尤其是来源不明的第三方 Skill。
适合新手长期启用:可作为日常安装流程的一部分。
安装名:self-improvement
仓库来源:GitHub
self-improvement 用于让 WorkBuddy 记录经验、偏好与修正结果,并在后续相似任务中优先参考这些历史信息。它的重点不是即时炫技,而是让系统在长期使用中越来越贴近你的真实习惯。
记录任务失败的原因
沉淀用户明确纠正过的偏好
总结某类工作的最佳做法
避免 AI 在相同问题上反复犯错
安装后通常无需频繁手动调用,WorkBuddy 会在合适的场景中自动利用沉淀下来的经验。
示例说明:
如果你在某次对话中说明自己来自湖北、但不爱吃辣,后续新的对话中,WorkBuddy 仍可能延续这类偏好信息。

适合长期使用者:使用时间越长,效果越明显。
明确纠正更有效:当 AI 理解偏差时,直接指出正确偏好有助于后续记忆。
适合沉淀个人习惯:例如写作风格、内容偏好、固定流程等。
安装名:find-skills
仓库来源:GitHub
当 Skill 生态越来越丰富时,真正的门槛往往不是安装,而是选择。Find Skills 的作用是根据用户需求快速筛选候选 Skill,并帮助解释差异,降低选择成本。
不确定某个需求是否已有现成 Skill
希望让 AI 先做一轮筛选
快速了解几个候选方案之间的区别
避免在大量 Skill 中盲目查找
直接说明你的目标任务,让 WorkBuddy 帮你找出合适的 Skill。
示例指令:
我想让
WorkBuddy帮我处理网页采集、截图和页面交互,请先帮我找出合适的Skill,并说明它们之间的区别。
WorkBuddy 可以成功调用该 Skill,并给出尚未安装但适合当前需求的推荐结果。

先说任务,不必先猜名字:只描述需求即可。
适合新手入门:可显著降低试错成本。
找到后再比较安装:建议结合用途与安全性再决定是否启用。
安装名:frontend-design
仓库来源:GitHub
很多自动生成的页面虽然结构完整,但视觉层次、配色和整体质感往往较弱。Frontend Design 的核心价值,是让 WorkBuddy 在生成前端页面时同时考虑设计感、风格一致性和演示效果,而不只是输出可运行代码。
生成落地页或活动页
重做老旧后台页面
先快速探索视觉方向
输出可展示、可演示的前端页面
说明页面类型、目标用户、风格方向和希望突出的重点内容。
示例指令:
请帮我设计一个用于活动报名的落地页,整体风格现代、专业,突出报名入口、活动亮点和用户信任感,并生成可直接预览的页面。


先说清页面目标:是展示、转化还是汇报,不同目标对应不同设计重点。
明确风格关键词:如现代、极简、科技感、品牌化等。
适合先做演示稿:尤其适合产品、活动和营销页面的快速验证。
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