WorkBuddy + Academic-Research-Skills：保姆级图文教程

前几篇讲 Codex 的教程发出去，后台收到最多的留言是两个：一是科学上网太难，二是想干点学术活，但 Codex 那套门槛还是高了点。

WorkBuddy 刚好把这两个问题一起解了。

它是腾讯团队做的 AI 工作台，不用科学上网，手机号注册就能用，最近热度一直往上走，身边不写代码的朋友也在用。

这篇讲怎么把 academic-research-skills（下面简称 ARS）这套学术研究技能装进 WorkBuddy，让它在你这个 AI 工作台里多一条专业的研究线。

先把一句容易误会的话讲在前面。

ARS 不是替你写论文的工具。 它帮你查文献、排版引用、核对数据、检查逻辑，但定义研究问题、选方法、解读数据这些得你自己来。

官方 README 反复强调一句话——「副驾驶，不是代驾」。

照着这篇一步步做，没用过 WorkBuddy 也能装通。

先分清两个容易混的概念：技能 vs 连接器

装之前先把概念讲清楚，不然后面你会懵。

WorkBuddy 有两套扩展机制，名字像，干的事完全不一样：

• 技能（Skill）：回答「AI 能帮我做什么新活」。给 AI 一套新的工作能力。ARS 就是技能。
• 连接器（Connector）：回答「AI 能连到我的哪些数据」。让 AI 能读写你授权的外部账号（飞书、Notion、GitHub、腾讯文档）。

图 1：技能和连接器是两套不同的扩展机制

说白了就是一句话：技能管「能力」，连接器管「数据来源」。

两者会配合——某个技能要读你的腾讯文档时，才需要先连好腾讯文档这个连接器。

但这篇只装技能（ARS），不碰连接器，先把主线走通。

第一步：把 WorkBuddy 装上

已经装了 WorkBuddy 的，跳过这步。

没装的话，打开官网 workbuddy.cn，首页有个「下载 WorkBuddy」按钮，点一下是什么操作系统，就下什么安装包，一路回车即可。

打开后用手机号注册登录，进主界面就行。这步没什么坑。

✅ 到这里你应该已经：能正常打开 WorkBuddy，登录进去看到主界面。

第二步：找到「技能」入口，选一种方式装 ARS

先在 WorkBuddy 里找到「技能」在哪，再选下面两种方式之一把 ARS 装上。

两种方式殊途同归，差别在版本新旧和操作门槛，后面对比讲。

登录后，左侧那列导航里找「技能」这个标签，点进去。

你会看到两个区域：

• 技能市场：官方推荐的技能，能一键装
• 已安装：你本地装好的技能，ARS 装完会出现在这里

方式 A：技能市场一键安装（最简单）

适合不想折腾命令行、只想先跑通流程的人。

在「技能市场」里找到 ARS 的对应技能（名字通常是 academic-research-skills 或拆出来的几个子技能），点一键安装即可。

注意：技能市场里的版本是 WorkBuddy 平台打包上架的，更新节奏慢半拍——作者在 GitHub 刚发的新功能、bug 修复，可能要等一段时间才同步到市场。如果你只是想先试用、不追新，方式 A 完全够用。

装完直接跳到第四步验证就行，不用走第三步的打包上传。

方式 B：从 GitHub 拉源码，打包上传（拿最新版）

ARS 开源在 GitHub：Imbad0202/academic-research-skills。

想用最新版、或者技能市场里还没上架对应技能时，就自己从仓库拉源码、打包成技能包、再上传。这条链路完整覆盖作者最新提交。

打开终端，把仓库克隆到本地：

# 克隆 ARS 仓库到主目录（需要先装 git）
cd ~
git clone https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills.git

💡 没装 git？ 两个办法。一是终端运行 xcode-select --install 装 Xcode 命令行工具，自带 git。二是直接去仓库页面点绿色「Code」按钮 → 「Download ZIP」，下完解压，解压出来的文件夹就当克隆的仓库用，后面路径换一下。

拉完验证一下，进仓库目录看看有没有四个子技能：

cd ~/academic-research-skills
ls

列表里能看到 deep-research、academic-paper、academic-paper-reviewer、academic-pipeline 这四个目录，就对了（还有别的文件，不用管）。

✅ 检查点：ls 能看到这四个目录名。

两种方式怎么选

到这里你应该已经明白差别了，简单收一下：

一句话：想省事走 A，想要新功能走 B。 走 A 的装完直接跳第四步验证；走 B 的继续往下，把源码打包传进 WorkBuddy。

第三步：打包，再传进 WorkBuddy（仅方式 B）

这步只针对选了方式 B 的人，说清楚就一件事——把四个子技能各自压成一个 zip，传到 WorkBuddy 的「技能」里。

3.1 认识 ARS 的四个子技能

先知道这四个分别是干嘛的，不然装完不知道用哪个：

图 2：ARS 的四个子技能，覆盖从选题到完整论文

拆开看其实很简单：

1. deep-research：搞清楚「研究什么、怎么研究」。做文献综述、系统性回顾、事实查核，也能用提问式对话帮你厘清模糊的研究方向。新手从这个开始。
2. academic-paper：把研究写成规范论文。支持多种论文类型和引用格式，能出 LaTeX / Word / PDF。
3. academic-paper-reviewer：投稿前模拟一轮同行评审，多个虚拟审稿人视角挑刺。
4. academic-pipeline：把上面三个串成完整闭环。功能最全，但消耗大、耗时长，新手别上来就用。

本篇第四步会用门槛最低的 deep-research 跑第一个任务。

3.2 打包成技能包

WorkBuddy 导入技能有个硬要求：**zip 包的顶层必须直接是 SKILL.md**，不能外面再套一层文件夹。

ARS 官方文档正好给了打包命令，直接用。在终端、确保你还在 ~/academic-research-skills 目录下，执行：

# 四个子技能分别打包成 zip
# 每个包的顶层直接是 SKILL.md，符合 WorkBuddy 的技能包格式
for s in deep-research academic-paper academic-paper-reviewer academic-pipeline; do
  (cd"$s" && zip -rq "../$s.zip" . -x "*.DS_Store")
done

-q 是静默模式，没输出是正常的。

验证四个包都生成了：

ls -lh *.zip

能看到这四个文件，大小在 100K–350K，就对了：

academic-paper-reviewer.zip
academic-paper.zip
academic-pipeline.zip
deep-research.zip

💡 怎么确认格式没套错：Finder 里双击某个 zip 解压，解压出来的文件夹里应该直接看到 SKILL.md。如果解压出来先是一层「deep-research」文件夹、点进去才是 SKILL.md，那就是套错了——回到上面命令，确认是 cd 进子技能目录、用 zip -r "../xxx.zip" . 打包当前内容，不是把整个文件夹拖进去压。

✅ 检查点：ls *.zip 能列出这四个包，大小都在几十 KB 以上。

3.3 传进 WorkBuddy

回到 WorkBuddy，左侧「技能」→ 找「添加技能」按钮 → 选「上传技能」。

选「上传技能」后会出现一个文件选择框或可拖拽区域。

把 deep-research.zip拖进去（或点「选择文件」选中它）。WorkBuddy 会自动解析配置，传完这个技能就出现在「已安装」里了。

然后重复同样的操作，把剩下三个也依次传上去：academic-paper.zip、academic-paper-reviewer.zip、academic-pipeline.zip。

💡 为什么不能一次传四个：WorkBuddy 的上传是「一个 zip 对应一个技能」，每个 zip 顶层只能有一个 SKILL.md。所以得分四次传，每次选一个。

四个全传完，「已安装」里应该能看到这四个名字。

✅ 到这里你应该已经：在「技能 → 已安装」里看到 ARS 的四个子技能，都是启用状态。

第四步：跑通第一个任务，确认它真在工作

装完不算完，得真跑一次，确认技能被调用了。

别上来就用 academic-pipeline

四个里，先用 deep-research。原因很实在：

• 不需要你先准备论文素材
• 有个「苏格拉底模式」，你说一句模糊的研究兴趣，它反过来提问帮你厘清
• 积分消耗相对小，适合第一次试水

academic-pipeline 那种端到端的全流程，单次积分消耗会明显高于普通对话。

体验版每月 500 积分，跑一两次重度任务可能就见底了。所以入门先用 deep-research 试水。

跑一次选题探索

点左侧「新建任务」，在对话框里用大白话描述你的研究兴趣。比如：

我对「AI 工具对高校教学评估的影响」这个方向有点兴趣，
但还没想清楚具体研究什么，能帮我理一理吗？

发出去之后，看它怎么回。

判断 ARS 被调用的信号：它不会直接甩给你一段答案，而是反过来问你——

「你关注的是哪个学段？是评价教学质量还是学生学习效果？有没有想聚焦的国家或地区？」

这就是 deep-research 的苏格拉底模式在工作。

如果它直接长篇大论给一段「分析」，没提问、没说要调技能——可能是技能没被自动识别，看下面的排错。

它问，你答，聊几个来回。

通常 5–15 轮，你会得到一个聚焦的研究问题和方法方向。觉得差不多了，让它把当前方向整理成一段小结。

到这里，安装和验证就闭环了。

✅ 到这里你应该已经：用 deep-research 完成一次研究方向探索，亲眼看到技能被调用、在工作。

平时怎么管：开、关、卸，还有积分

装好之后，几件要知道的事。

只开当前任务需要的技能。 「技能 → 已安装」里每个技能都能单独开关，不用卸载。

一次性开太多，AI 容易在该用 A 的时候误触发 B，反而降低准确率。平时用 deep-research 就先只开它，要写论文再开 academic-paper。

积分消耗心里有数。 ARS 这种技能，一个技能背后是十几个智能体在协作，跑一次完整任务消耗通常比普通对话高，尤其 academic-pipeline。

要跑重度任务前，先去「账号 → 用量查看」确认剩余积分够不够，不够就补套餐或等次月刷新。

确定不用了再卸。 在「已安装」里选「卸载」，支持批量。卸载后从本地删除，需要时重新传 zip 装回来。

常见坑

点「上传技能」后导入失败。 十有八九是 zip 格式不对——顶层不是直接的 SKILL.md，而是套了一层文件夹。

双击 zip 解压看一眼就知道了。解法：回到第三步，确认是 cd 进子技能目录打包当前内容，重新压。

技能装好了，对话时没被调用。 先看「技能 → 已安装」里目标技能是不是启用状态；再把其他技能关掉、只留当前需要的，重发一次。还不行重启 WorkBuddy。

技能调用了，跑到一半报错或中断。 多半是积分不足或网络波动。到「账号 → 用量查看」看积分，网络问题直接重试。

macOS 提示「无法打开 WorkBuddy」。 回到第一步的处理：先删掉重新下；还不行在「系统设置 → 隐私与安全性」找「仍要打开」。

再说一句

WorkBuddy 加上 ARS，等于把「查文献、做综述、写论文」这套专业流程，接进了一个能真正干活的 AI 工作台。

装技能这件事本身不难，难点始终在你怎么定义研究问题、怎么判断 AI 给的结果靠不靠谱——这部分，工具帮不了你，也正是「不可替代」的那部分。

工具能帮你省的是重复劳动，不能帮你省的是判断。

参考来源

• WorkBuddy 官网 https://www.workbuddy.cn/
• WorkBuddy 文档站 https://www.workbuddy.cn/docs/workbuddy/From-
• academic-research-skills https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills