WorkBuddy、Trae、千问、Cursor 50 天使用体验

说明：本文基于约 50 天的真实使用记录整理，聚焦编程场景，供同样在评估 AI 编程工具的同行参考。

一、背景：为什么要做这个作品

最近在求职，目标公司做外贸，对候选人的要求是懂前端技术、会用 WordPress、懂官网/后台搭建和 SEO。他们自己可能也会搭独立商城，因此很看中候选人是否具备 Plus、WorkBuddy 这类 AI 工具的使用能力。

这家公司的并发量不高、技术栈也不复杂，官方网站的日访问量大概在 2000 左右。对这个体量的小站点来说，2000 不算低；但作为公司官网，这个访问量也算合理。

面试之后，对方希望我提供一份作品。我的专业是信息管理与信息系统，在校时学过前端和网络技术，毕业后虽没从事这行，但做过运营、懂业务，所以搭作品不算从零开始。最终我交出的作品是：用腾讯 WorkBuddy + CodeBuddy 把整个网站架构搭出来并填充了初步内容，过程中也借助了字节跳动的 Trae 和阿里的通义千问。

二、我的作品与技术栈

整个作品累计花了约 15000–16000 积分，完成了大约 90 项任务，基本全部做完。产出包括：

• 一个企业网站（WordPress 版）
• 一个个人网站
• 两个微信小程序（其中一个带前端 + 后端，另一个只是前端展示）

整体内容量不算大，但 token 消耗量很大，生成速度倒是比较快。

积分来源拆解（约 15000 分）：

• 新人奖励：4000 分
• 6 月每日签到（约 150/天）：约 7000 分
• 7 月开通会员：双倍积分 4000 分 + 月初 500 分 = 4500 分
• 7 月签到（到 10 号约 1000 分）
• 加上早期抽奖等活动奖励

目前剩余积分大约 600 分（后续更新后剩七八百）。

上图是 WorkBuddy 与 CodeBuddy 的部分 Request 积分消耗记录，单次高消耗多集中在 glm 与 kling 模型，直观说明积分消耗速度之快。

权益赠送包：513.19 / 1500 积分，可见免费积分很快就见底。

三、WorkBuddy（腾讯）使用体验

WorkBuddy 首页：把「日常办公、代码开发、设计创意」等能力直接放在入口，上手前要先读文档，搞清楚它的能力边界和推荐 skill。

3.1 入门：先读文档，再当产品经理提需求

上手第一步，一定要先读官方文档。文档会告诉你它能做哪几大类事：操作电脑、写代码、生成文档、做计划、做设计。文档里也列出了官方推荐的好用 skill（技能），你需要先搞清楚它的能力边界和有哪些 skill 可用。

WorkBuddy 对话界面示例：左侧是任务列表，右侧是具体对话内容。

了解之后，再根据自己的工作去调动这些 skill。skill 是自动触发的，你也可以用语法指定角色，但这些"技能角色"的 token（积分）消耗特别高、特别快，不太推荐常规使用。

10 个 skill 最终安装结果：9/10 已就绪，包括 Agent Browser、办公文档、Web Search、Local Whisper、腾讯文档、福帮手写书、Find Skills、Skill Creator、Playwright CLI 等。

3.2 积分最大的坑：多轮对话的"等差数列"消耗

不要针对同一件事反复提问。你应该站在产品经理的角度去提需求——清楚地知道自己想干什么，把要求描述得非常明确，它就能一次性把事情做对。

否则你会陷入多轮对话，而这里有一个隐藏的积分陷阱：每一轮新对话，它都会去查询前面的对话，每次查询都会额外消耗积分。 多轮之后，相当于每一轮都被重新查询一遍，消耗按 1+2+3+4…… 的累加数列增长，非常可怕。

3.3 "把我当小白"比"第一性原理"更实用

网上很多 UP 主建议句尾加"第一性原理"，我试过，感觉不好用。反而是加一句"请你把我当成一个纯粹的小白"，它会把步骤和输出内容拆解、讲解得非常详细。使用初期这样做，既能大幅节省积分，又能得到更好的交流结果。

3.4 能力定位：国内第三梯队

从编码能力排名看，如果 Cursor / Claude 是 T1 梯队，WorkBuddy 大概只能算第三梯队。在国内它比不过字节的 Trae，和通义千问也有一点差距——千问的语言描述和理解更好。

做企业官网设计时，让它从功能规划、框架设计到颜色配比全跑一遍，出来的效果很老套，像国内产品几年前的设计。实在没办法，我让 Claude 也设计了一版对比，Claude 的评价是高度契合官网原有产品的属性展示。

3.5 修 Bug 必须自己能看懂代码

修复网站 bug 时，你必须具备能看懂代码的能力。否则你根本不知道它是沿原有代码思路修复的，还是另辟蹊径走了"野路子"。不验代码，你是搞不清楚的。

3.6 关于"一天搭建网站/小程序"的真相

B 站、视频号上有很多"一天用 AI 搭小程序/网站"的教程，基本是骗人的。一天确实能搭出来，但离"能用"差十万八千里。把"能搭出来"算作 1 的话，搭建本身只是 0~0.1 这一步；0.1 到 1 之间才是真有十万八千里——你要调版式、调配色、装内容，最后还要部署到服务器。

一个真实项目任务：从内容入库、封面、列表页到详情页验证，远不是"一天能跑"那么简单。

国内最简单的部署，要么买轻量云，要么用 OSS / COS 对象存储，但都涉及 SSL、CNAME 解析，新手如果没玩过很难搞定，这还只是网站。小程序如果涉及云开发或后端，个人开发者和企业开发者的功能区分完全不同：个人备案后不能给其他人用，想上线给别人用至少得是个体户开发者。小程序的这些后端配置、微信开发者工具的使用，很多 AI 会推荐用 HbuilderX（国内一款 IDE），但其实不太好用，更多还是用 VS Code。

所以我不建议个人去学这些"简单前端技术"就指望做出完整产品。有想法想展示出来一点问题没有；但想做完整可用、还能给别人用的产品，别妄想 AI 能全包。当然，如果你愿意慢慢打磨，用这些工具完全可行。

3.7 "智慧溢出"时灵时不灵

AI 里有个叫"智慧溢出"的功能：你网站里同样的头部或底部，改其中一个，有些 AI 会把其他页面的相同问题一起改掉。但 WorkBuddy 有时有、有时没有，很多时候只改你当前提问的页面。需要你越用越灵活地去驾驭。

3.8 越用越懂你：全局记忆

把你的使用习惯写入全局设定。一开始你会设定一个角色（想法、思想、技能、对话习惯），然后通过后续对话慢慢丰满它，要求 AI 把这些写入它自己的全局工作记忆。这样它会越来越了解你，也更能理解你的意图。

长期使用后，左侧任务列表会积累大量历史对话，这正是需要「全局记忆 + 新窗口」来避免重复交代背景的原因。

3.9 skill 与模型的选择

• skill 不要装太多：装完之后不要频繁切换不同领域、把所有 skill 都调一遍，它是收积分的。
• 修 bug 用专业角色：作品做完想修 bug，最好下载 CodeBuddy，在里面调用"专业前端开发者 / 小程序开发者"角色，让它以专业身份审视代码并修复。虽然这时积分高，但效率高、有针对性、有效。其他时候不建议用。
• 模型选强的：如果你有自己的 API，先用自己的，选排名高的（比如 DeepSeek）。能力强的虽耗积分多，但办事效率高；弱的耗少是错觉——它多轮提问、每次复查都会产生额外积分，反而更费。所以直接选 DeepSeek、GPT 这类强的。
• 用久了开新窗口：使用 40 天后全局记忆较多，建议每个新对话都用新窗口，它不会每轮去查历史，而是去全局记忆里找相关设定（全局记忆不耗积分）。这是前期把习惯写入全局记忆带来的优势。

WorkBuddy 模型选择器：Max 模式下可选 MiniMax-M3、Kimi、DeepSeek、Agnes-2.0-Flash、Gemini 等模型；接入自定义模型时，工具调用、图片输入、思考模式等高级配置都需要手动确认。

Hy3 限免到期与付费说明：免费结束后输入 1 元/百万 tokens、输出 4 元/百万 tokens，过渡期可用 hy3-preview 降低成本。这体现了模型选择直接影响后续成本。

3.10 长期使用的优点与问题

优点：理解意图越来越好，还有"智慧涌现"。

长期使用、把很多习惯写入全局后，它只需简单说点东西就能很好理解你。伴随一个现象：数据堆多之后，确实会出现网上说的"智慧涌现"——你在一个网站提的问题，它修复后突然扩展说"你另一个网站说不定也有这问题，需不需要我帮你跑一下"，或直接根据之前代码提示另一个网站可能的问题让你检查。这个涌现我觉得挺好。

问题一：敏感词屏蔽导致对话中断。

它能很好理解你，是因为数据给多了；但伴随一个问题——它有时处理不了敏感信息。比如写一篇小白教程、或"把我当小白写篇教程"，很容易触发关键词导致无回复或"暂时没有能力回复"，对话直接中断。涉及翻墙代理、密码 key 等隐私关键词也会被屏蔽。这在我写 AI Agent / AI skill 等技术文章时尤其明显：只要用到 Claude Code、Codex、Gemini、Grok 等国外 AI，都可能触发关键词，导致对话进行不下去。

问题二：循环任务出错会几何级耗积分。

生成图片或视频会消耗极多积分。另外，如果你设了循环任务，中间某一天因为网络等原因没进行下去，它会疯狂重复尝试，次数可能多达 10 次以上，每一轮都额外消耗积分。本来当天只用二十几分，结果因为中间出错，额外循环访问把分数呈几何级消耗，而且过程中不提示你，一直到完成可能才有提示——还得你自己去看积分才发现。

问题三：跨对话框串联终于支持了。

最近更新后，它可以访问不同对话框之间说过的内容（可能也是因为写入全局），但之前是完全不行的。我也向腾讯提过意见：单台电脑、单个账号上的不同对话框内容应该可一定程度串联共享，否则你用多对话框来避免单对话框多轮消耗积分的优势就不存在了——你还得不停地交代原始数据。

问题四：卡顿与布局死板。

WorkBuddy 最近用着有点卡，原因不明。整体 IDE 布局应该学 VSCode——不管 VSCode 还是以前的 Atom，布局都可以自己变；但现在 WorkBuddy、CodeBuddy、Trae、千问的布局都不能变动，我反馈过他们也不改，比较蛋疼。

问题五：QC Cloud（微信端，俗称"小龙虾"）不好用。

腾讯的 QC Cloud 卡得很，里面的专业角色描写得挺好，但你真提需求后它完成得不在及格线以上，需要大量修改；如果只是交作业那种用途，用它还好。另外吐槽微信 BOT：发信息经常连不上，即使电脑端把 WorkBuddy 打开也要反应好久。作为产品定义的第一性原理，客户发信息后，这个微信 BOT 应该一直显示"正在输入中"或"电脑端正在处理，请稍后"，让客户知道你已经接收对话——这点很重要，但他们没做。

问题六：积分缩水逼开会员。

用 WorkBuddy 约 50 天，完成任务 30 多次（七八个项目，多窗口分别完成不同任务，最多一个窗口经历了 700 多轮对话），15000 积分消耗极快。腾讯 7 月签到每天只给 100 分且只到 7 月 15 号，估计之后给 50 分，有点抠，明显在逼开会员。我开了 58 元的会员仍不够用，现在到处找免费 API 或首月免费的 API 来用。

权益赠送包：14165 / 14165 积分已全部使用，直观说明长期使用后积分消耗之快。

3.11 接谷歌 Gemini 的坑

最近接了谷歌的 Gemini，能力很强，但有坑：你要挂代理，且得是能访问谷歌 API 的代理——那些能访问 YouTube 的代理不一定能访问谷歌 API。香港节点一般也不能访问，亚洲里新加坡和韩国节点会好一点。国内很多免费 API 我也整理了一下，希望能撑一段时间。

在 WorkBuddy 里接入 Gemini 时需要配置 OpenAI 兼容地址：generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai，模型名称 gemini-3.1-flash-lite-preview，同时打开工具调用、图片输入、思考模式等开关。

四、Trae（字节跳动）使用体验

Trae 的能力挺强（前面已提）。我发现一个"投机取巧"的用法：它本身是单日 + 单周限量，但量比较大。一个账号用完了，如果你开发不着急、又没开插队加速会员，可以换一台电脑、换一个账号，把现在做的结果直接扔给新电脑新账号，让它扫描完继续处理。这个设定挺好。

相比之下，WorkBuddy 和千问都是积分制，初始积分很快用完；如果把一台电脑里做的半成品工程放到新电脑，用 WorkBuddy 或千问扫描完，光扫描就可能干掉你 70%–80% 的积分，所以换电脑换账号基本没用。我不清楚 Trae 会不会封同电脑两个账号，按国产软件尿性最好别试——最好是两台电脑配两个账号，再配向日葵或 ToDesk，比较方便。当然这只适合不着急的个人开发者。

目前用 Trae 排队排名大概 700 多，也还能接受，大概四五分钟就能排到；它本身能力强，整体还好。

Trae Design 提示：本周对话额度已耗尽，需等到 2026-07-13 凌晨 0 点重置或升级权益。

Trae Design 额度提示：当周还可对话 10 次，升级权益可获得更多次数。

Trae Work（Agnes-2.0-Flash）同样提示本周对话额度已耗尽，右下角显示 Auto Mode 入口。

框架用得好，但代码不简洁

从我的企业官网（WordPress 版）和微信小程序看，这些 AI Agent 对框架用得很好，包括 Vue、React、Next.js、Three.js，以及后端数据库等。但代码不够简洁。我的网站和小程序是 CodeBuddy 和 Trae 共同完成的，最后把代码发给 DeepSeek 优化：网站 + 小程序从约 17000 行优化到 12000 行；企业官网因为图片视频多、加一个 WordPress 主题接近 7 万行，优化掉近 2 万行，最终约 55000 行即可运行（样式未变，主要是把多个页面的头部、脚部、动画等通用 CSS/JS 合并了，可以理解）。

五、通义千问（阿里）使用体验

我用的是阿里的新用户注册：新注册给 1000 积分，Work 版本注册给 2000 积分，加上签到约 1000 积分，总共约 4000 积分，目前花了约 4000。它的积分比 WorkBuddy 耐用。

我完成了约 8 个长任务（也是网站设计、代码实现、修 bug 这类）。从代码能力排序：Trae > 千问 > WorkBuddy。WorkBuddy 的优势在于越用越理解你，能把东西写入全局记忆；这一点目前 Trae 和千问我还没发现，后续会试一下让它们写入全局。

千问有个问题：单次对话框上下文上限是 200K（20 万）。如果我把一个网站单页的所有 HTML + CSS 一起放进去，很可能超量，频繁触发上下文压缩。压缩会导致它遗忘部分代码或上一轮提的要求，从而出现"半拉子工作"，需要多轮重复。它好像有个好处：多轮重复检索时不额外消耗积分（这点我不能肯定）。但目前做外贸官网要展示的东西多、代码也多，我还没找到好方法让它一次性改到位。

六、Claude 与 Cursor

我体验过一次 Claude（Claude Code），一次性就把它每月的用量用完了。不可否认，Claude 非常优秀，国内这些软件在代码能力上确实还需要精进。它的语义理解能力并不比国产软件差——并不存在"国外软件对中文理解差"这种事。

Cursor 同样很强，属于 T1 梯队。

七、DeepSeek：优化与辅助

DeepSeek 主要负责代码优化（17000→12000 行、7 万→5.5 万行）和辅助处理。在文档处理、写计划方面，它和 WorkBuddy 差不多，没有太大差别。

数据量上，DeepSeek 成名早、积累多，给的数字比较准，读完不会让你立刻怀疑"这数靠谱吗"；而有些 AI 的输出读完你会想交叉验证一下。WorkBuddy 和 Trae 的设计能力都还不错，但直接生成图片不太行；让它设计项目、网站、APP、小程序或做调研，给你的东西还不错，读后能了解大概框架。

它还能辅助学习：你给它一个 PDF 或题目资料，它能总结大纲、匹配题目和答案，表格也处理得不错。我之前一直用清华的一个线上智能表格，现在觉得 AI 键的处理比在 WPS 里编程序或用技巧方便多了。

八、关于 skill 定制与 token 成本

各软件的 skill 很多，但有时用起来不如意。我的推荐做法是：去抖音或视频号找你想要的功能描述，看看有没有对应的 skill；再去 GitHub 或 Gitee 找对应代码，把这些代码放进 AI Agent 跑一次，出的结果符合需求（或改完符合）后，让它把修改后的代码封装成一个 skill——这是个不错的定制方式。因为单纯让它编代码比较费积分，积分真的很可怕。

我把 token 理解为"电力和宽带"——服务器的宽带在中国真的很贵。我有次出一个网站，光流量一天不知道为什么被点了 1000 多人民币，直接懵了。用 CodeBuddy / WorkBuddy 接过一个新加坡的 AI，初始 token 忘了是多少，但只能提 3 个问题就没了；看它的 token 消耗表，一个问题拆解成约 10 个步骤，单个步骤就有 15 万–18 万 token 的消耗，非常夸张。

补充：国内另一款 AI 工具 Qoder CN 的用量明细，订阅版本 300/300 已用完，个人资源包 2,246 / 3,000 已用 75%，同样是国内 AI 产品的典型成本形态。

补充：QoderWork CN 积分页，新用户首登立领 2000 积分，教师/学生认证再送 4000 积分，每日签到 +100。国内 AI 工具普遍用「积分 + 签到 + 认证」拉新。

九、总结与建议

1. 先读文档再上手，搞清楚能力边界和推荐 skill。
2. 当产品经理提需求：描述明确，避免多轮对话导致的"等差数列"积分消耗。初期加"把我当小白"能得到更详细的拆解、更省积分。
3. 能力排序（编程）：Claude / Cursor 为 T1；Trae 很强且限量宽松；千问次之；WorkBuddy 第三梯队，但胜在"越用越懂你"的全局记忆。
4. 修 bug 用专业角色（CodeBuddy 的专业开发者角色），效率高、有针对性。
5. 模型选强的：弱的省积分是错觉，多轮复查反而更费。
6. 别信"一天上线网站"：那只是 0~0.1，0.1 到 1 还有十万八千里（调细节、配色、内容、部署、备案）。
7. 部署与小程序的现实门槛：SSL、CNAME 解析、个体户开发者资质、微信开发者工具——新手要补的课很多。
8. 布局与体验：这几家 IDE 布局都不能自定义，卡顿和微信 BOT 无反馈是通病，已反馈但未改。
9. 善用全局记忆 + 新窗口，把习惯写进去，长期能省很多积分。
10. 敏感词会中断技术文章写作，写国外 AI 相关内容需有心理准备。

以上是我集中在编程方向的使用感受。文档、计划类需求和 DeepSeek 差别不大；辅助学习和表格处理，AI 键已经比传统办公软件顺手很多。

十、视频化建议：如何做成「国内 AI 软件使用体验」视频

如果要把这篇文章转成视频，可以参考以下结构：

1. 形式：录屏/口播混剪，时长控制在 8–12 分钟。
2. 脚本结构：
   • 0:00–0:30 钩子：求职被要求提供 AI 作品，50 天烧了 15000 积分。
   • 0:30–1:30 总览：5 个工具（WorkBuddy、Trae、千问、Claude/Cursor、DeepSeek）和 90 项任务。
   • 1:30–5:00 逐个工具：用录屏和截图展示界面、额度、实际产出。
   • 5:00–7:00 核心结论：积分坑、多轮对话等差数列、别信一天上线。
   • 7:00–8:00 10 条建议快速总结。
3. 素材：
   • 本文截图已整理在 images/ 文件夹。
   • 两个录屏文件（录屏2026-07-13 20.48.04.mov、录屏2026-07-13 20.50.32.mov）可作为 B-roll 或加速后插入。
4. 工具：剪映 / CapCut / 必剪 做字幕与剪辑；AI 配音（剪映内置或 TTS）；封面尺寸建议 1920×1080 或 1080×1920（竖屏）。
5. 避坑：不要直接复制文章当字幕，要口语化；重点突出「真实花了多少积分」「踩了哪些坑」，否则像广告。

本文基于约 50 天真实使用记录整理，聚焦编程场景，供同样在评估 AI 编程工具的同行参考。