国庆放假,Workbuddy不仅没闲着,还悄悄引入了全球第一!
赶紧打开你的Workbuddy,模型里新上线了一只“兔子”,全名叫:Space Bunny(太空兔)。
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这只太空兔特神秘,9月底突然出现,没发布会、没公司名,提供方一栏就俩字:匿名
结果呢?上线3天,全球调用量登顶。
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WorkBuddy反应是真快,立马接入Space Bunny模型,独家的哟。
Space Bunny 强在哪?先看懂这4项能力
1. 复杂任务:从分析问题到整理成果
不只分析销售数据,还可以进一步找出异常、比较商品表现、整理图表和汇报报告。结合 WorkBuddy 的文件处理与工具能力,可以尝试串联多个工作步骤。
2. 编程能力:用日常语言尝试制作工具
在 WorkBuddy 中选择 Space Bunny,描述你想做的工具,例如课程报名页面、数据看板或内部查询页面,再根据生成结果持续修改。无需先掌握代码,也能尝试把想法做成可用的初稿。
3. 多模态理解:文字、图片、视频都能分析
分析竞品详情页、拆解热门视频、整理课程录像,都可以尝试直接提供相应材料,减少手动描述和整理的工作。注意,理解视频不等于生成视频,制作成品仍取决于 WorkBuddy 的相关工具。
4. 长文本处理:一次参考更多资料
Space Bunny 的上下文窗口达 100 万 Token,可尝试综合分析多份报告、梳理长篇课程资料,或根据较长的需求说明反复修改文档和页面。
这些工作场景,Space Bunny 可以怎么用?
场景一:自媒体运营,一篇文章变成一套内容素材
给 Space Bunny 一篇公众号文章,让它提炼核心观点、分析适合不同平台的内容角度,再结合 WorkBuddy 的相关工具制作成果。
最后可以得到:
小红书图文选题与配套文案
公众号封面、内容配图或宣传海报
短视频分镜脚本与素材清单
一周内容排期表
不只把文章改写成另一篇文章,还能继续往视觉素材和发布准备推进。
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场景二:电商运营,分析完竞品,继续制作商品宣传素材
把竞品详情页截图、商品参数和用户评价交给 Space Bunny,分析竞品卖点、页面布局和用户顾虑,再结合自家产品的真实优势提出优化方向。
后续可以尝试制作:
商品详情页的结构草图
主图和促销海报的设计方案
不同卖点的宣传文案与视觉方向
用于比较不同营销方案的 HTML 展示页面
例如,发现用户最关心产品是否方便收纳,就可以围绕这一需求调整详情页的信息顺序,并制作相应的宣传素材。涉及图片成品时,需要调用相应的图像生成能力。
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场景三:品牌营销,从一份策划方案走向一套提案
把品牌手册、产品资料、用户调研和预算要求放在一起,让 Space Bunny 梳理品牌定位、用户需求和活动限制,再规划传播方向。
结合WorkBuddy的文档、演示文稿或网页制作能力,可以进一步尝试产出:
可用于沟通的品牌营销 PPT
活动主视觉与宣传海报
社交媒体传播素材
展示活动创意和执行安排的网页提案
这样,团队讨论时不必只对着一份文字方案想象最终效果,可以直接围绕页面、视觉方向和执行安排进行修改。
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场景四:教育培训,一份课程资料变成一套教学资源
把课程讲义、课件截图和教学目标交给 Space Bunny,先梳理知识体系,再根据不同教学环节设计材料。
后续可以尝试制作:
知识点梳理图或课程信息图
课堂练习、测验卷和复习提纲
用于课程介绍或招生的宣传海报
带有章节导航、知识点搜索和练习模块的 HTML 学习页面
例如,一门 AI 入门课不仅可以整理成讲义,还可以进一步制作课程知识地图和互动练习页面,让学员按章节查找知识点、完成练习。
题目与答案需要教师审核;互动页面能实现哪些功能,则取决于 WorkBuddy 的开发工具和实际运行环境。
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场景五:企业办公,把内部资料做成可查询的网页工具
企业里的产品说明、操作流程、培训资料和常见问题,往往分散在不同文件中。
可以让 Space Bunny 帮助梳理资料结构,再结合 WorkBuddy 的网页开发能力,尝试制作一个内部查询页面。
例如,做一个产品知识查询工具,支持:
按关键词查找产品信息
按类别浏览常见问题
查看答案对应的资料来源
对资料中没有明确说明的问题进行提示
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这五类任务,为什么值得在 WorkBuddy 里尝试?
把这五个场景放在一起看,会发现它们有一个共同点:
工作费劲的地方,不是某一个步骤特别难,而是前后步骤需要不断衔接。
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一篇文章要变成多平台内容,需要先分析再加工; 竞品研究要变成详情页修改任务,需要把用户反馈与自家产品对应起来; 品牌策划要从资料走到提案,需要区分事实和假设; 课程资料要变成教学资源,需要先梳理知识点再按用途加工; 企业文件要变成查询工具,则需要经历资料核对、页面制作和实际测试。
Space Bunny值得测试的方向,正是这种多环节任务。
使用时不妨把任务交代得更完整一些:
做内容: 说明读者是谁、发布在哪、要交付哪些内容,以及不同平台之间要有什么区别。
做分析: 说明比较哪些维度、依据哪些资料、结论要如何验证,最后需要形成什么行动清单。
做工具: 说明谁来使用、必须具备哪些功能、数据从哪里来、哪些情况需要提示人工确认,以及怎样才算完成。
当AI不再只负责回答眼前的一个问题,而是开始参与一项工作的多个环节,它才能发挥更高效实用的价值。
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