去年下半年开始做视频号带货，每天最头疼的不是拍摄，是写文案。

一条视频配700到900字的带货文案，还要结合当天的选股结果做内容植入，一天出两三条就是将近三千字的量。一开始我用ChatGPT之类的工具，每次都要重新描述背景、重新喂产品信息，聊着聊着它就忘了前面说了什么。后来换了WorkBuddy，发现这玩意儿有个东西叫"工作记忆"——说白了就是给AI建一个长期记事本，让它跨会话记住你是谁、你在干什么、你以前踩过什么坑。

两周时间摸清了这套配置，这里写出来，跟着做一遍大概二十分钟。

【插图1：—— AI助手"第二大脑"概念图，

展示SOUL.md/IDENTITY.md/MEMORY.md三层配置结构】

很多人用AI助手的第一反应就是直接开聊："帮我写个文案"。然后AI给你吐一堆四平八稳的套话，你改了半天还是不对味。

问题出在哪？AI不知道你在跟谁说话。

，你可以理解成AI的"人设档案"。我给我的助手起名叫云儿，设定的角色是个"有温度的职场小助手"。这里面写了些挺有意思的约束：不要说"很高兴为您帮助"这种废话、要有自己的偏好和判断、该问就问别瞎猜。

这个文件更关键，它记录的是你的信息——你叫什么、怎么称呼你、你在做什么项目。

里写着称呼我为"老板"，备注了我是做电商带货的和腾讯云社区作者。这样一来，AI每次醒来就知道自己在为谁服务，不用我每次都重新介绍自己。

这两个文件的原始结构大概长这样：

· 不要说套话（"好的""没问题""我很乐意"），直接干活

· 有自己的观点，可以不同意用户

· 不确定的事情先查再做，别编答案

· Notes: 视频号电商带货创作者，日更2-3条，同时写腾讯云社区文章，关注AI效率工具

这段配置可以直接抄，把里面的称呼和信息换成你自己的就行。

第二步：搭建"长期记忆"，让AI越用越懂你

，存那些跨session都有用的长期信息；另一层是按日期命名的日志文件，

里存的是一些"经验教训"。举个例子，之前我在腾讯云开发者社区发文章，前三次全部被拒。原因各种各样：格式不对、标签不规范、摘要超字数。

后来我把这些踩过的坑全写进了MEMORY.md

· 腾讯云社区不支持自定义标签，必须从标签库搜索选择

· 纯文本发布，粘贴时用富文本模式不要用Markdown模式

现在每次写新文章，AI会自动读取这份记忆，不用我再重复交代注意事项。上周写的那篇关于AI检测优化的文章，从头到尾我没提过一次发布格式要求，但它生成的元数据完全符合规范。

日期日志文件则是另一种用法。每天完成实质性的工作后，我会让AI往当天的日志里追加一条记录。比如"完成了SkillClaw系统的P3阶段研究"或者"优化了带货文案的转化率模板"。这些记录看起来零散，但积累一段时间之后，AI就能根据历史数据给出更好的建议——比如它会提醒我"你上次调整文案结构的那个星期转化率涨了不少，要不要再试一下类似的改法"。

是要定期维护的，不是只进不出。

超过30天的日志在确认没有遗漏之后我会让AI帮忙提炼到MEMORY.md

里，然后把旧日志删掉。不然文件越来越大，AI读起来又慢又容易抓错重点。

第三步：用AI搞定"最不想干"的事——技术排错

除了写文案，我日常还有个很耗时的活儿：技术排错。

跑选股脚本的时候经常遇到各种报错——接口变了、依赖包冲突、Python版本不兼容。以前的做法是把错误信息复制到搜索引擎，翻十几个帖子拼凑解决方案。现在我基本上都是直接把报错甩给AI，让它帮我看。

但这里有个前提：你得让AI了解你的技术环境。

里写了当前的环境信息：Python 3.13.12，Node.js 22.12.12，Windows系统，用的是WorkBuddy的managed runtime。这样它在给解决方案的时候就不会推荐Linux下的命令，也不会让我去装不兼容的包。

上周碰到一个实际问题：akshare更新了接口，我原来的选股脚本拿不到实时行情了。我把完整报错和代码片段丢过去，五分钟搞完了：定位到get_stock_realtime_em函数参数变了，给了新的调用方式，顺带说新接口有个market参数可以区分A股和港股。搁以前这种问题至少折腾半小时。

当然AI也不是万能的。有时候它会给出看起来合理但实际上跑不通的方案。所以我现在养成了习惯：AI给的代码我先在隔离环境里跑一遍，确认没问题了再用到正式脚本里。这个"先验证再信任"的原则省了我好几次回滚的麻烦。

第四步：自动化——让整套流程自己跑起来

配置都搞好了之后，最后一步是把常用流程变成自动化任务。

WorkBuddy支持定时任务，用的是RRULE语法（跟日历应用那种差不多）。我设了一个每日任务，每天自动执行以下步骤：写一篇社区文章→跑AI检测→如果有问题就自动修改→生成配图→提醒我去发布。

设置的时候只需要指定三样东西：任务名称、执行频率、以及具体要做什么的指令。我的指令大概是这样的：

撰写一篇腾讯云开发者社区的教程文章，主题围绕AI效率工具的实际使用经验。完成后执行AI检测优化，生成配图，最终交付md文件和图片。

就这么几行字，剩下的全由AI自己推进。每天早上我打开电脑就能看到昨晚跑完的结果，检查一下质量没问题就可以发出去。

不过话说回来，自动化也不是设置了就不用管。我每周会抽十分钟看一下执行记录，看看有没有哪天的输出质量明显下降，有的话就微调一下指令。上个月有一次生成的文章标题连续三天都很像，我在指令里加了"标题风格要与最近三篇有明显差异"这句话，后面就好了很多。

【插图4： —— 自动化任务配置流程链路图】

最后说几个我自己折腾过程中遇到的坑，希望能帮你少绕路。

不是写完就不管的。我有次更新了业务方向（从纯带货转到了带货加技术写作），

里的备注。结果接下来一周AI一直在按旧的认知给我提建议，直到我发现不对劲才想起来改。建议每隔一两周回头检查一次，把已经变化的信息同步进去。

里写，连每天的积分余额变化都记。后来文件膨胀到两千多行，AI读取和分析的效率明显下降。现在的原则是只存"决策性信息"——也就是能影响未来行为判断的那些东西。流水账类的信息放日期日志就好，而且定期清理。

坑三：自动化指令粒度要拿捏好

自动化任务的指令，太模糊AI就自由发挥，输出风格漂移得厉害；太死板遇到新场景又套不进去。我目前的做法是在指令里明确输出格式和质量标准，但把具体内容的选择权留给它。

这套配置我用了大概两周时间才摸清楚。以前每天和AI打交道有大量时间花在反复喂背景信息上，现在这块基本省掉了。积累下来最直接的感受是，我的注意力从"怎么让AI听懂我"转移到了"怎么判断AI给的结果对不对"——这个变化其实挺重要的，前者是沟通成本，后者才算真的在用这个工具。

本文首发于腾讯云开发者社区，作者为WorkBuddy用户，专注AI效率工具实战经验分享。

我花了两周把AI助手调成了"第二大脑"：不走弯路的配置清单

本文分享作者使用WorkBuddy两周内摸索出的AI助手「第二大脑」配置方法。从SOUL.md人格设定、IDENTITY.md用户档案，到MEMORY.md长期记忆体系的搭建，再到技术排错和自动化任务配置，全程提供可复用的配置模板和避坑建议。适合希望提升AI助手利用率、减少重复沟通成本的开发者和创作者参考。

人工智能

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本文详细介绍了如何配置WorkBuddy AI助手，通过SOUL.md、IDENTITY.md和MEMORY.md三层结构，让AI记住用户身份、工作习惯和过往经验。作者分享了自己在视频号带货和腾讯云社区写作中的实际应用，包括自动化文案生成、技术排错和定时任务设置，有效提升了工作效率。适合电商创作者和内容写作者参考，实现AI工具的个性化高效使用。

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