WorkBuddy提效关键在于按任务类型匹配模型：执行型（如GLM-5.0-Turbo）擅格式化输出与文件操作，不擅推理；分析型（如Kimi-K2-Thinking）强于深度理解，但无法执行文件操作；专项型（如DeepSeek-V3.2）精于代码生成，却不适合行政文案或自动执行。
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WorkBuddy 不是换模型就能提效，而是要按任务类型匹配“大脑”——执行型模型不擅长推理，分析型模型不能直接生成 Excel，选错就卡死、出错、返工。
执行型模型：GLM-5.0-Turbo 适合干啥？
它专为“动手”设计，核心能力是格式化输出 + 文件调用。比如你让它“把这 20 页 PDF 拆成每页一个 Word，标题用原文第一行”，GLM-5.0-Turbo 能直接调用内置 pdf 和 docx 技能完成，不卡顿。
但别让它做判断题：比如“这份财报里哪些数据异常？为什么？”。它可能强行编造理由，或直接报错退出。
- 适用场景：
批量生成报告、Excel 公式批量填充、Word 格式标准化、PDF 表格提取转 CSV - 慎用场景：
解读研报逻辑、识别合同风险条款、对比多个方案优劣 - 替代方案：当
GLM-5.0-Turbo报"skill not available"或响应超时，可切到GLM-5.0重试；GLM-4.7只用于老旧系统或纯文本简单改写。
分析型模型：Kimi-K2-Thinking 别乱用
Kimi-K2-Thinking 的强项是深度理解与结构化拆解，比如读完一份 80 页行业白皮书后，输出“技术路径分歧点”“政策落地瓶颈”“竞对策略隐含假设”三层结论。但它一旦被要求“导出成 Excel 表格”，大概率卡在 "executing file operation..." 然后断连。
它的上下文保留很稳，但所有操作必须停留在“文字分析层”。想让它干活，得先让它想清楚，再换模型执行。
- 适用场景：
会议录音逐字稿逻辑梳理、AI 写作痕迹识别、长文档关键矛盾定位 - 常见错误：
让它直接修改 Excel 单元格、调用 pdf.extract_text()、生成带样式的 Word - 技巧：分析完立刻切换模型，别在同一个对话里反复催它“快点导出”，它不会变执行型。
专项型模型：DeepSeek-V3.2 写代码前先确认边界
DeepSeek-V3.2 对代码语法、库版本、调试报错的理解远超通用模型，能直接写出带 pandas.merge() 和 openpyxl 样式控制的脚本。但它默认倾向“工程化实现”，比如你让它“把销售表按区域汇总”，它可能返回一个完整 Python 脚本，而不是你想要的 Excel 文件。
它也不适合写行政通知：“请各位同事于周五前提交材料”这种话，它会加一堆条件判断和异常处理，反而让内容难读。
- 适用场景：
写自动化数据清洗脚本、开发 Excel 插件函数、补全 SQL 查询并优化索引建议 - 注意点：
不自动执行代码，只输出文本；若需运行，得复制到本地环境；不处理 docx/pdf 内置技能调用 - 对比：同为写代码，
Code LLaMA更轻量但中文注释支持弱；GPT-4o生成更自然但本地调试兼容性差。
真正卡住 WorkBuddy 效率的，往往不是模型能力不够，而是把 Kimi-K2-Thinking 当成 GLM-5.0-Turbo 使，或者让 DeepSeek-V3.2 去写一页 PPT 文案。模型没“大脑”，只有“分工”——看清它能做什么、不能碰什么，比调参重要得多。
