大多数介绍只讲「能做什么」，很少讲「不能做什么」。但对真正要落地的人来说，后者才决定会不会踩坑。
一个工具宣称全能是最可疑的信号。下面按能做、不建议做两栏来划分，你可以拿着自己岗位上的任务逐条对。
六类它做得好的任务
| 任务类型 | 典型场景 | 为什么适合 |
|---|---|---|
| 文档撰写与改写 | 周报、方案初稿、会议纪要约简、多版本文案 | 有明确输入和格式要求，成果可验收 |
| 数据整理与分析 | 多表汇总、字段清洗、图表生成、异常值排查 | 规则清晰、重复度高、人工做又慢又易错 |
| 批量文件处理 | 批量重命名、格式转换、按规则分类归档 | 典型的"机器比人快一万倍"任务 |
| 内容创作 | PPT、海报、数据图表、营销文案 | 有模板与素材就能出可用的初版 |
| 信息收集与结构化 | 行业资讯抓取、竞品资料整理、信息表生成 | 检索与归纳是模型的强项 |
| 流程性事务 | 按固定规则走审批预处理、生成待办、定期报表 | SOP 越明确，执行越稳定 |
这六类的共同特征：输入清楚、规则明确、成果可验收。满足这三条的任务，交给它几乎不会错。
三类不建议交给它
第一类：需要专业判断与责任承担的事
法律意见、医疗诊断、资金决策、投资建议。它可以把材料整理得很好，但结论必须由具备资质的人签字。这不是能力问题，是责任主体问题 —— 出了事，AI 不能承担责任，你的公司能。
第二类：没有标准答案的开放决策
要不要砍掉某条产品线、这个人该不该晋升、明年主攻哪个市场。这类问题缺的不是信息处理能力，而是对组织上下文的理解和对后果的承担。它可以帮你整理决策依据，不该替你拍板。
第三类：需要跨组织深度集成的系统改造
它擅长操作文件、调用已接入的工具，不负责替你重构 ERP、打通没有接口的老系统、重建数据中台。这类事需要的是系统集成项目，不是智能体。
一条快速判断标准
拿不准某个任务该不该交给它时，问自己一句话：
这件事做完之后，我能不能在五分钟内判断它对不对？
能 → 放心交给它，它做得快，你验得快，这个组合效率最高。 不能 → 先别交。因为你需要花大量时间去验证，省下的时间又还回去了，还可能因为漏检而犯错。
这条标准解释了一个常见困惑：为什么有人用得很顺，有人觉得"不如自己干"。差别通常不在工具，而在选的任务。选对了任务，五分钟能验收，效率翻倍；选错了任务，验收成本比自己做还高。
一个真实例子
我们交付过一家传统制造企业。他们的财务和业务数据分散在多个系统里，阿米巴薪资核算原来要 4 小时。改造后的做法不是"让 AI 做个核算系统"，而是把核算规则拆成明确的步骤、每个步骤的输入输出都定清楚，再交给 AI 按步骤执行、由人做终审。结果是核算时间从 4 小时压到 5 分钟，跨系统订单查询从小时级降到秒级。
关键不在于"AI 很强"，而在于先把规则讲清楚，再交给它执行，最后保留人工终审。这三步缺任何一步，这个案例都不会成立。
常见问题
WorkBuddy 能完全替代某个岗位吗？
不建议这么设计。合理的目标是让它承担岗位里重复度最高的那部分，把人的时间释放到判断与异常处理上。直接按"替代岗位"设计，通常会在异常场景上翻车。
它会不会生成错误的内容？
会，任何生成式 AI 都会。控制方式有三层：一是任务规则写清楚、边界明确；二是成果必须人工验收；三是涉及对外发布的敏感内容（价格、承诺、法务表述）一律走人工审核。指望它零错误是不现实的，建立验收机制才是正解。
处理公司敏感数据安全吗？
取决于版本与配置。个人版与企业专属版在数据边界上不同。涉及客户资料、财务数据时，必须用企业侧方案并与安全负责人确认数据流向，不要用个人版处理公司数据。
它能不能操作我们内部的老系统？
如果老系统有接口、或它能通过 MCP 连接，可以。如果完全没有接口，需要先做系统对接工作 —— 这部分是集成项目，属于另一件事。
数据口径说明：本文能力描述依据 WorkBuddy 官方产品页与公开产品资料整理；案例数据来自我们自己的交付项目。产品功能随版本迭代变化，以官方信息为准。