WorkBuddy教学实战：自制Skill接入CLI与扣子智能体，打造AI助教

围绕AI工具搭建标准化工作流的思路，与本课讲到的自制Skill、接入智能体的实战方法可以相互印证，延伸看看AI品牌广告视频全案实战课（豆包、即梦、可灵等工具实操与大厂案例），其中的标准化协作流程设计同样强调把AI能力拆解成可复用的环节。AI短视频内容批量生产教程（生成+配音字幕+剪辑全流程）也展示了如何将多个AI工具串成一条高效产出线，适合想参考落地流程的读者。

课程介绍：
本课程为 WorkBuddy 赋能教学实战课，面向教师与教育从业者，系统教学用 WorkBuddy 解决教学场景问题。课程从认识任务、空间、模式、模型与连接器入手，讲解论文转可视化摘要、自动化设置、接入 CLI 等基础与进阶应用。深入教学系统内置技能与技能商店使用，手把手制作整理论文、教学设计模板、知识卡片、音频生成、音频处理、图像识别等专属 Skill，并实操调用 API、扣子智能体、TOS 桶与 QuickForm 本地化部署，覆盖语音识别、AI 自动剪辑视频等真实教学场景，打造 AI 助教完整体系。

课程目录

00步骤1、前言.mp4
00步骤2、第一次课 1. 区域、存储、任务与空间.mp4
00步骤3、第一次课 2. 初识 workbuddy 任务、空间、模式、模型.mp4
00步骤4、第一次课 3. 初识 workbuddy 连接器.mp4
00步骤5、第一次课 4. 实操案例 1 去除飞象老师的 l.mp4
00步骤6、第一次课 5. 实操案例 2 论文变可视化摘要.mp4
00步骤7、第一次课 6. 进阶案例 1 小弟高效工作.mp4
00步骤8、第一次课 7. 进阶案例 2 自动化功能如何设置如何使用.mp4
00步骤9、第一次课 8. 进阶案例 3 workbuddy 接入 CLI.mp4
010、第二次课 1. 课前答疑.mp4
011、第二次课 2. 系统内置 skill 部署与 3D 模型.mp4
012、第二次课 3. 技能商店的图床 skill.mp4
013、第二次课 4. 制作 skill 下载整理论文文献 skill.mp4
014、第二次课 5. 制作 skill 教学设计填入复杂模版 skill.mp4
015、第二次课 6. 制作 skill 知识卡片 skill.mp4
016、第三次课 1. 课前答疑与准备.mp4
017、第三次课 2. 入门级 API：为 html 网页添加 API.mp4
018、第三次课 3. 入门级 API：笔杆子 skill 写案例、教学设计、论文等.mp4
019、第三次课 4. 入门级 API：超强生图 skill.mp4
020、第三次课 5. 进阶级 API：调用扣子智能体形成思维导图 skill.mp4
021、第三次课 6. 进阶级 API：调用扣子编程形成作业批改 skill.mp4
022、第四次课 1. 创建 TOS 桶.mp4
023、第四次课 2. 应用 TOS 桶.mp4
024、第五次课 1. 线下讲座经验分享.mp4
025、第五次课 2. 制作音频生成 skill.mp4
026、第五次课 3. 实践 1：根据音色生成音频.mp4
027、第五次课 4. 实践 2：声动实验室 + 数据回收.mp4
028、第五次课 5. 制作音频处理 skill.mp4
02...

这门课大概解决什么问题

课程里反复出现的任务、空间、模式、连接器、Skill，简单说就是一套工作方式：把一件要反复做的事（比如整理文献、做教学设计、生成知识卡片）在 WorkBuddy 里沉淀成可复用的技能，下次直接调用，而不是每次从头描述需求。对老师来说，比较实际的价值在于把备课、出题、做材料这类重复劳动固定下来。

什么人看起来比较合适

• 已经在日常工作中需要产出文档、教案、论文材料的教师或教研人员。
• 愿意花一点时间研究配置、能接受先失败几次再调通的人。课程后半段涉及 API 调用、TOS 桶、QuickForm 部署，这些不是点几下就能跑通的。
• 手上有一些稳定的、重复的教学素材加工需求，比如批量做知识卡片、批量处理音频。

如果只是想了解 AI 能干什么、暂时没有具体场景，直接往后半部分的 API 和部署章节看，容易卡住。

看课顺序建议

第一次课的概念部分（任务、空间、模式、模型、连接器）建议完整看，后面做 Skill 时要反复用到这几个概念，跳过的话做技能时容易搞混这个东西应该放哪里。第二次课的三个自制 Skill 是整个课程的核心，值得跟着操作，光看不练基本记不住配置细节。第三次课之后是 API 部分，难度明显上一个台阶，看之前最好确认前两次课的实操已经跑通过。

常见的一些卡点

• 把Skill理解成一次性生成结果。它更像一个模板化的流程，输入整理好、条件写清楚，复用时才稳定。
• 接入扣子智能体、写 API 调用这类环节，出错时界面报错不一定直观，需要耐心对参数和字段。课程里有课前答疑的部分，可以留意老师怎么排查。
• TOS 桶和 QuickForm 本地化部署偏运维向，老师第一次接触时容易在账号配置、权限环节耗掉大量时间，建议单独留出时间做。
• 音频、图像识别类 Skill 对素材格式和质量有要求，直接拿随手录的素材测试，效果差时容易误判成 Skill 写错了。

关于课程节奏

课程是按五次课分批录制的，每节课前面常有课前答疑，说明部分内容是边收集问题边补充的。看起来后半段（API、音频、数据回收）比前半段更依赖现场演示，倍速看容易漏掉操作细节，涉及具体配置的地方建议暂停跟做。