华腾产研全员实训 · 第二期
华腾养虾记(二)
AI 深度使用 — 从会用到用得好
时间 2026年8月6日
时长 90 分钟
受众 产研全员
今天的安排
90 分钟,5 件事
按顺序来,每一章都有实际能带走的东西
01
第一期复盘 — 数据说话
10 min
02
OpenClaw & WorkBuddy 深度配置
30 min
03
Skill 正确使用方法
20 min
04
日常踩坑指南
20 min
05
现场实操
10 min
2
Chapter 02 · WorkBuddy 深度配置
WorkBuddy:先立规矩
Soul.md — 定义 AI 的性格、说话方式、工作原则、红线
核心性格 — 用2-3句话定义AI是谁,作为所有回答的兜底
说话方式 — 消除AI味:禁止"好的呢~""您说得太对了",按偏好切换命令式/分析式
工作原则 — 带着方案来、干完活顺手复盘、一次到位不反复确认
红线禁区 — 法务合规底线 + 个人雷区,绝不越界
聊天式配置流程(每次只问1个)
Q1:你希望我说话什么风格?
Q2:有没有特别讨厌的回答方式?
Q3:工作中有什么原则特别看重?
Q4:有没有绝对不能碰的红线?
→ 生成 SOUL.md → 确认 → 写入
后续维护
随时用「你要…」「不要…」句式微调,不用重新走完整流程
2
Chapter 02 · WorkBuddy 深度配置
三个核心能力,配好用一年
记忆系统 · 专家定制 · 自动化 — 每个都能让效率翻倍
🧠
记忆系统
三层架构:Cloud / Local / Workspace
跨会话记住你的偏好和上下文
配置:开启 Cloud Memory,把常用背景写进 Workspace 记忆
效果:不用每次重新交代"我是谁、我在做什么"
🤖
专家定制
针对特定场景的专属 AI 角色
产品:需求分析、PRD审查
研发:代码审查、架构评审
测试:用例生成
配置:定角色 → 写Prompt → 验证
自动化
定时任务 + 事件触发
场景:每日早报、周报生成、进度汇总
格式:RRULE 规则(每天/每周/工作日)
注意:触发失败先查连接器状态
产品 → 需求分析专家 研发 → 代码审查专家 测试 → 用例生成专家 设计 → AI绘图连接器 项目 → 周报自动化 销售 → 竞品分析专家
03
Chapter 03
Skill 正确用法
不是装了就有用 — 找对、用对、用在刀刃上
3
Chapter 03 · Skill 使用
Skill 是什么,不是什么
搞清楚边界,才不会用错地方
Skill 是什么
一套封装好的、可复用的操作流程
告诉 AI「这类任务怎么做最好」
相当于给 AI 装了一个领域专家的 SOP
用对了:效率 x3,不用瞎试
Skill 不是什么
不是万能的,装了不等于会用
不是越多越好,装一堆没用的反而慢
不是替代思考的,还是要告诉它目标
不是一次配好永远不用管的
核心原则
先想清楚「我要做什么」,再找「有没有对应的 Skill」。反过来装一堆再找用途,是在浪费时间。
3
Chapter 03 · Skill 使用
怎么找到合适的 Skill
三步找到,两步用对
第一步:描述你的场景 — 直接告诉 AI「我要做XX」,它会告诉你有没有对应 Skill,或者在 ClawHub 搜索关键词
第二步:看 Skill 描述 — 重点看「什么时候用」,不是看名字。名字像但场景不对,就是错的
第三步:用完看结果 — 用了 Skill 结果反而更差?说明这个 Skill 不适配你的场景,换掉或直接不用
典型高价值 Skill(各角色) — 产品:pmaster 需求分析 · 研发:github · 测试:无需 Skill,直接用模型 · 设计:生图能力 · 项目:feishu-task
04
Chapter 04
日常踩坑指南
7 个高频坑,每一个都有人真实掉进去过
4
Chapter 04 · 踩坑指南
1 — 3
坑 01
上下文给得太少
问「帮我写个需求文档」→ 出来一堆废话套模板。AI 不知道你的产品、用户、约束。
解法:先喂背景再提需求。"我们做高校低代码平台,目标用户是信息中心老师,现在要设计表单字段复用功能,帮我写需求文档"
坑 02
任务边界不清
让 AI「优化一下这个功能设计」→ 改得面目全非,或几乎没改。"优化"是模糊词,AI 不知道你想要哪个方向。
解法:说清楚优化目标。「帮我检查逻辑漏洞」和「帮我精简表达」是两件完全不同的事。
坑 03
一次塞太多任务
一条消息里问了 5 个问题 → 有几个答得很浅甚至漏掉。AI 注意力有限,复杂任务会互相干扰。
解法:拆开来问,一次一件事,确认完再继续。
4
Chapter 04 · 踩坑指南
4 — 7
坑 04
第一版不满意就放弃
「AI 给的结果不好用,还不如自己写」— 第一版是毛坯,不追问等于半途而废。
解法:把不满意的地方说具体。「第三段逻辑跳跃,补上中间推理」比「重新写一遍」有效 10 倍。
坑 05
把 AI 当搜索引擎用
直接问「最新政策是什么」→ 得到自信但可能过时的答案。模型有知识截止日期,不会主动说「我不确定」。
解法:时效性强的信息让它联网搜索,或自己先搜再让它分析处理。
坑 06
Session 上下文失控
聊了很长之后 AI 开始「忘事」或前后矛盾 — 上下文窗口有上限,太长了早期内容会被压缩。
解法:重要决策随时让它记进 MEMORY,长任务开新会话,别在超长对话里什么都塞。
坑 07
配置没备份,换设备全丢
重装或换设备后,AI 不认识你了 — 配置和记忆文件没有备份。
解法:定期备份 workspace 目录,重点是 MEMORY.md 和 knowledge/ 文件夹。
05
Chapter 05
现场实操
拿一个本周真实任务,现在跑一遍
5
Chapter 05 · 现场实操
10 分钟,真实任务
不是演示,是你自己的工作
10'
现在开始
每人选一个本周真实在做的任务
用今天学的方法:先给上下文,再提具体需求
不满意就追问,至少追问一次
做完可以分享:你用了什么方法,结果怎么样
产品 → 需求文档 / 功能设计 研发 → 代码审查 / 方案讨论 测试 → 用例生成 / 问题分析 设计 → 方案说明 / 生图 项目 → 周报 / 风险梳理 销售 → 方案整理 / 竞品分析
华腾产研全员实训 · 第二期
养虾,继续
深度使用 AI,是一种习惯,不是一次培训
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