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WorkBuddy 大模型配置教程

Thu, 01 Oct 2026 20:10:23 +0800

模型配置

产品内置主流大模型，覆盖推理、多模态及图像处理能力，并支持自定义模型。自定义模型可通过可视化界面配置，支持添加、编辑和删除模型，无需手动编辑配置文件。

概述

模型配置允许您自行接入第三方大模型作为 WorkBuddy 调用底座。配置参数（含 API Key）仅保存在本地 workbuddy/models.json 中，不上传云端。

使用时，WorkBuddy 仅作为通信链路，将您的输入直接转发至所配置的第三方模型，输出由该模型直接返回；除为完成请求、必要传输、安全审计、故障排查、依法留存所必需外，WorkBuddy 不读取、不存储相关内容。

模型选择

WorkBuddy 提供三档模型模式，按任务复杂度选择：

模式	适用场景	特点
快速模式	简单、明确的任务，例如日常问答、格式转换、小段代码修改、文案润色	响应最快，消耗最低
均衡模式	绝大多数任务，例如写文档、分析数据、多文件代码改动	效果和速度兼顾，不确定选哪档时用它
极致模式	复杂任务，例如跨模块重构、多步骤推理、需要反复验证的分析	响应稍慢，消耗更高，但复杂任务下结果更稳定

思考强度

对应模型在给出答案前的推理投入，可选等级取决于模型自身支持的档位。

强度越高，模型会做更多的分析和自我检查，适合逻辑链条长、容易出错的任务；强度越低，模型倾向直接作答，响应更快。思考强度已默认选择适合绝大多数任务的强度，一般无需单独调整。

上下文窗口

默认 200K，适用于绝大多数任务。

上下文越长，token 就越多。每一轮对话都会把当前上下文完整发送给模型，上下文越大，单轮消耗的积分就越多。因此窗口并非越大越好——开到 1M 不会让模型变聪明，只会让每轮消耗成倍增加。

建议保持默认 200K，绝大多数场景都够用。只有在处理超长文档、或需要模型完整记住大量历史内容时，才需要调大。

Max 模式

关闭 Max 模式时，系统会在合适的时机自动触发上下文压缩，减少长对话中重复传输的上下文，降低积分消耗。

开启 Max 模式，则全程完整保留上下文、不做压缩，细节一点不丢，代价是长对话的积分消耗明显更快。

建议保持关闭，仅在需要超长上下文时再开启。

内置模型

企业版说明

企业管理员在后台禁用的模型，会在客户端的模型选择器中同步隐藏或置灰（含 auto），无法选择。若发现模型无法选择，请联系企业管理员确认该模型的启用状态。

模型名称	简介	可用功能
Hy4 preview	混元新一代模型	√ 图片输入 √ 思考模式
Hy3	混元思考模型，具有增强的推理能力	√ 图片输入 √ 思考模式
GLM-5.3	GLM 新一代模型，支持 1M 上下文窗口	√ 图片输入 √ 思考模式
GLM-5.3-Flash	GLM 新一代模型的快速版本	√ 思考模式
GLM-5.2	1M 上下文，擅长长程任务	√ 图片输入 √ 思考模式
GLM-5.1	能力均衡，适合日常使用	√ 推理模型
GLM-5v-Turbo	原生多模态模型	√ 图片输入 √ 推理模型
MiniMax-M3	原生多模态，擅长代码、智能体任务	√ 图片输入 √ 推理模型
MiniMax-m2.7	能力均衡，适合日常使用，性价比高	√ 图片输入 √ 推理模型
Kimi-K3	擅长处理复杂的长程自主任务，前端开发能力突出，同时在知识工作与科研推理上表现出色	√ 图片输入 √ 推理模型
Kimi-K2.7-Code	多模态模型，面向编程场景优化	√ 图片输入 √ 推理模型
Kimi-K2.6	多模态模型，适合日常任务	√ 图片输入 √ 推理模型
Deepseek-V4-Flash	DeepSeek 旗舰模型，支持 1M 上下文窗口，速度优先	√ 思考模式
Deepseek-V4-Pro	DeepSeek 旗舰模型，支持 1M 上下文窗口	√ 思考模式

自定义模型

模型列表：已配置的自定义模型以列表形式展示，每条记录显示模型名称与供应商图标。
添加 / 编辑 / 删除：支持通过弹窗操作完成全部增删改流程。
对话入口联动：对话界面的模型选择器展示自定义模型分组，并支持快捷跳转到配置界面进行编辑。

自定义模型管理

在设置页模型中可以通过图形界面管理自定义模型，无需操作配置文件：

配置在保存后自动持久化，选择标准供应商时，工具调用、图片输入等能力标记会自动写入，无需手动配置。

已通过 ~/.codebuddy/models.json 配置的自定义模型在界面升级后仍可正常使用，并可通过 UI 界面查看、编辑或删除，无需再直接操作配置文件。

接入方式

提供商接入

从提供商列表中选择或选择自定义API后，URL、模型列表、能力标记（工具调用、图片输入、推理模式等）会自动填充，仅需补全 API Key 即可保存使用，全程无需手动修改任何配置文件。

Token Plan

腾讯云 Token Plan专为AI 编程和 WorkBuddy 场景打造，提供面向个人、企业多种类型的订阅套餐，兼容混元、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型，满足从个人开发到企业规模化 AI 应用的需求。

如果您已经购买了腾讯云 Token Plan 套餐，可将套餐支持的模型添加到自定义模型配置中。

第一步：在添加模型页面，根据您购买的套餐类型，选择对应的供应商，可选择如下：

腾讯云 Token Plan / Token Plan 企业版专业套餐
腾讯云 Token Plan / Token Plan 企业版轻享套餐
腾讯云 Token Plan / 通用 Token Plan（个人版）
腾讯云 Token Plan / Hy Token Plan（个人版）

第二步：填入套餐对应的 API Key。不同套餐的 API Key 可查看如下指引获取：

安全提示

请勿将 API Key 分享给他人。API Key 关联您的账户与套餐额度，泄露可能导致他人盗用您的配额、产生额外费用或造成数据安全风险。
请确认供应商可信。接入第三方模型前，建议阅读该模型服务方的服务协议与隐私政策，确保其符合您对数据安全与合规的要求。

第三步：选择套餐支持的模型，不同套餐的可用模型不一样。

以下截图以通用 Token Plan（个人版）套餐：GLM-5 模型为例。

Coding Plan

Coding Plan是为 AI Coding 场景推出的专属订阅套餐，支持接入腾讯云Coding Plan、智谱Coding Plan和Kimi Coding Plan。

自定义API

内置了主流厂商的预设入口，可一键完成接入：

本地部署

Ollama 是一个开源的本地大模型运行工具，安装后通过一行命令即可拉取并运行开源模型。Ollama 启动后会在本地监听 HTTP 端口（默认 11434），并自动提供兼容 OpenAI 协议的接口供WorkBuddy对接。

适用场景：

数据隐私 / 内网合规：代码与对话内容不出本机，适合金融、政企、敏感项目场景。
零成本试用：不用消耗 Token、不用付费 API Key，把硬件当算力。
离线可用：飞机上、内网开发机、没网的环境也能用 WorkBuddy。

自定义

如果你的模型服务不在上方列表中，可选择自定义/Custom，手动填写 URL、API Key 与模型名接入。

自定义协议

当模型服务使用非标准 URL 路径（如经过网关或代理层封装）时，可在高级配置中开启自定义协议开关。开启后 WorkBuddy将直接按填写的 URL 发起请求，跳过路径校验与自动补全。

状态	行为
关闭（默认）	使用标准 `/chat/completions` 路径，自动校验并补全接口地址
开启	直接使用用户填写的接口地址发起请求，跳过路径校验与自动补全逻辑

注意事项与重点提示

信息收集与使用

本地文件读写：读写 workbuddy/models.json（模型配置）。
API Key 存储：仅本地保存，WorkBuddy 不向云端上传。
对话内容流向：由 WorkBuddy 转发至自定义模型，由该模型按其规则处理。

积分消耗说明

自定义模型产生的全部费用（Token、订阅等）由您向第三方支付。

第三方共享

WorkBuddy 仅作通信链路，输入内容直达第三方模型；具体处理规则按您与该第三方的协议执行

免责声明

请确保模型来源合法；接入前建议先阅读该模型服务方的协议与隐私政策。

使用建议

自定义模型由第三方独立运营，其可用性、稳定性、安全性、合规性与生成结果请关注该第三方的服务状态与公告。
使用过程中可能持续触发模型调用，建议密切关注您在第三方的账户费用，避免出现超出预期的支出。
API Key 是访问您第三方模型账号的关键凭据，请妥善保管，避免在共享环境中填写或导出；不再使用时建议在 models.json 中清理。
若接入存在违法违规风险，依据用户协议 §8.3.2，WorkBuddy 可能中止、限制或禁止该模型的接入。

声明

本节说明，构成服务协议和隐私保护指引的组成部分，具有同等法律效力。如有不一致之处，以前述协议原文为准。

WorkBuddy 10 个上手技巧

Thu, 01 Oct 2026 20:07:47 +0800

一句话

如果你是第一次使用 WorkBuddy，先掌握这 10 个高频技巧，就能更快学会如何把模糊想法变成可执行任务，让 AI 真正帮你交付结果。

一、文档说明

本文整理了 WorkBuddy 在日常使用中的高频提效技巧，适合第一次接触产品、希望尽快建立正确使用习惯的用户。

你可以把这篇指南理解为“新手上手避坑清单”：既讲怎么提需求，也讲怎么控制风险、怎么提高结果质量，以及什么时候适合交给 AI 自动执行。

适合优先阅读的人群包括：

第一次使用 WorkBuddy：还不清楚该怎么提问、怎么下任务。
已经开始使用，但效果不稳定：有时觉得很好用，有时又觉得结果“不太对”。
希望把 WorkBuddy 真正用进日常工作：而不是只停留在“问一问”。

二、10 个上手技巧

1）清晰表达，给 `WorkBuddy` 下达明确任务

做什么 + 有什么 + 怎么样，别让 AI 猜你的意图

很多新手第一次用 WorkBuddy，往往随手甩一句模糊需求过去，然后对结果大失所望。原因很简单：WorkBuddy不会读心术。你给的信息越少，它能发挥的空间就越混沌。

想让 WorkBuddy 精准执行，记住这个“三要素公式”：

示例：

反面示范：帮我把上次的会议纪要整理一下。
正面示范：把 D:/会议纪要/0320产品评审.docx 里的会议纪要整理成一份清单，包含：1） 每个议题的结论；2） 对应的责任人和截止日期；3） 标记有争议、未决的事项。用表格输出，不需要开场白。

如果不确定从哪里开始，可以先问WorkBuddy：“我想做 XX，你需要我提供哪些信息？” 让它先帮你梳理输入项，再进入正式执行。

2）小步快跑，一次搞定一件事

把大任务拆成小步骤，稳稳地推进

新手最常犯的错误之一，就是把庞大的需求一口气丢给WorkBuddy，比如“帮我把整个项目重构一遍”或“把这份 50 页的报告全部翻译并总结”。结果往往是：WorkBuddy输出了很多内容，但没有一处真正让你满意。

更好的做法是：把大任务拆解成独立的小目标，一次只推进一步。

示例：

反面示范：帮我把这份 50 页的行业报告读一遍，写一份内部汇报 PPT 发给领导的邮箱。
正面示范（拆成三轮）：

第 1 轮：读取 D:/报告/2026年AI行业报告.pdf，提炼 5 个最核心的结论，每个结论用一句话概括，并附带原文页码。
第 2 轮：基于这 5 条结论，帮我写一份 15 页的内部汇报大纲，概述行业趋势，聚焦与我们业务相关的机会，并补充建议和下一步行动。
第 3 轮：大纲没问题，帮我把第二页“机会分析”扩展成完整的 PPT 页面内容，每条机会配一段 50 字以内的说明，并发给领导。

分步的好处是：每一步你都能先确认方向对不对，发现偏了就及时拉回来，而不是最后整份结果都要推翻重做。

3）不满意就调整，别一轮定生死

对话是多轮的，第一个回答只是起点

很多用户第一次拿到不满意的结果，就直接放弃了——这其实是最可惜的。AI 对话的精髓在于不断打磨：第一轮先给方向，后续轮次再逐步收窄、校准。

描述越具体、越贴近实际场景，WorkBuddy越容易“代入”你的真实需求。常见的调整方式包括：

直接指出问题：例如“太长”“语气太正式”“第三段逻辑不通，重写”。
换个角度重述需求：把原本抽象的要求换成更具体的业务场景。
补充限制条件：加入受众、场景、格式、篇幅等要求。
切换角色视角：让WorkBuddy站在老板、客户、产品经理、分析师等身份思考。

示例：

第 1 轮：帮我写一封给客户的道歉邮件，原因是上期交付的报表数据有误。
WorkBuddy的回复：给出了一封正式、偏长的道歉信，语气过于严肃。
第 2 轮：太正式了，客户是合作了三年的老朋友，语气轻松一点，像微信消息的风格，200 字以内，重点说明问题原因和已修复，不用反复道歉。
WorkBuddy的回复：语气更简洁，也更贴近日常沟通。
第 3 轮：不错，但补一句“下次交付前我会先发你确认版本”，放在结尾。

你可以把和WorkBuddy的对话想象成在指导一个很勤奋、但需要反馈的实习生——你越愿意说清楚“哪里不对、想要什么”，它产出的结果就越贴近你的心意。

4）先本地后远程，稳扎稳打不踩坑

从桌面端开始，别一上来就远程遥控

WorkBuddy 支持通过微信、QQ 等软件远程发指令给WorkBuddy，配置相对简单，不需要额外折腾复杂环境。

但远程遥控意味着WorkBuddy会在你看不见的地方自主行动。一旦它执行了超出预期的操作，你未必来得及叫停。因此更建议新手先在桌面端边看边用，先摸清楚它的执行方式、理解习惯和风险边界，再逐步放手给它远程跑。

示例：

第 1 步（本地桌面端）：帮我列出 D:/下载 文件夹里的所有文件，按类型分组显示。
第 2 步（本地桌面端）：把其中的 .pdf 文件移到 D:/文档/PDF归档，.xlsx 文件移到 D:/文档/表格归档，其他不动。执行前先列出待移动清单让我确认。
第 3 步（确认判断无误后，再考虑远程）：以后每周五下午帮我跑一次同样的归档任务。

5）给WorkBuddy一个身份，它就更专业

“专家”功能，是最简单的提质手段之一

WorkBuddy 内置了“专家”能力，提供了各行各业的预设角色，例如法律顾问、产品经理、数据分析师、营销文案等。选择合适的专家后，WorkBuddy会优先沿着该角色的思路来组织回答。

本质上，这相当于给WorkBuddy预先设置了一层“角色提示”，可以让它的表达框架、关注重点和专业术语更快对齐对应领域。对于专业性较强、输出风格要求明确的任务，效果通常会更稳定。

6）给WorkBuddy看例子，比说一堆要求更管用

一个好的参考样本，胜过写十行抽象要求

语言描述有时很难精确表达你想要的“感觉”。这时候，最省力也最有效的方式，往往就是直接把一个你满意的样本给WorkBuddy，并告诉它：“照这个来。”

相比从零猜测，你给出的样本就是一个非常明确的锚点。无论是语气、结构、格式，还是表达风格，只要参照物足够清晰，WorkBuddy通常都能发挥得更稳定。

7）善用多任务，别在烂上下文里死磕

不同的任务，开不同的会话

你可以把每个会话理解为一张独立的工作台：写方案一个窗口、整理数据一个窗口、回邮件一个窗口，彼此互不干扰，同时推进，效率会高很多。

另一方面，如果一个会话过长，WorkBuddy开始出现“前说后忘”“越聊越跑偏”的情况，就不要硬撑。直接开一个新任务，把关键背景重新简洁说一遍，往往比在旧上下文里反复修补更有效。

8）记得频繁备份和做版本管理

WorkBuddy可能“瞎改”，改崩了就得有路可退

WorkBuddy 再能干，也不是每次都绝对稳定。让WorkBuddy帮你修改文档、方案、表格之前，最好先把原文件复制一份备份好——哪怕只是在文件名后面加上“_备份”或当天日期。

WorkBuddy有时会改过头：删掉你想保留的内容、打乱原有格式，或者把方向越改越偏。等你发现不对劲时，原始版本可能已经被覆盖掉了。

真正成熟的使用方式，不是期待它永远不出错，而是提前准备好回退方案。这样就算出错，也不会影响你的主版本成果。

9）用好自动化，让WorkBuddy自己持续干活

善用定时任务和自动化工作流，让WorkBuddy 24 小时运转

WorkBuddy 支持自动化能力，你不必每次都手动触发WorkBuddy。通过定时任务和自动化工作流，它可以在后台静默处理很多重复性的日常工作，例如：

每天 9:00 自动生成工作日报
代码提交后自动跑测试
每周汇总数据并生成报告
定期检查代码规范
定期抓取并整理行业资讯

这才是 AI 助手更高阶的使用方式：不需要你每次守着屏幕，它也能持续帮你把事情推进下去。

示例：

场景 1：每日早报

设置一个每天早上 8:30 的自动化任务：发送一份每日新闻资讯早报到我的邮箱。

场景 2：周报自动生成

每周五 17:00 自动运行：汇总本周 D:/项目/ 下所有代码提交记录，按模块分类，统计每个模块的提交次数和主要改动内容，并生成一份简洁周报。

重复性高、规则明确、无需实时人工干预的任务，最适合交给WorkBuddy自动化处理。

10）学会“偷懒” + 合理激发WorkBuddy的输出

善用参考、角色和激励，把重复劳动统统外包

这里说的“偷懒”不是摆烂，而是把机械性的重复工作尽可能交给 AI。格式化代码、写模板、整理数据这些标准化动作，本来就很适合让WorkBuddy处理。

而所谓“PUA WorkBuddy”，本质上是给 AI 更强的角色设定和质量预期。虽然WorkBuddy没有情绪，但这种“激励式表达”会影响它的措辞选择、分析深度和输出结构。

示例：

偷懒版（把机械劳动外包）：帮我把这个 Excel 里 2000 行数据中的电话号码统一成 xxx-xxxx-xxxx 的格式；区号如果是 0 开头就保留，否则统一补上默认区号 0755。
激励版（用角色和质量标准提升结果）：你是一位在投行工作 10 年的财务分析师，以你见过最优秀的研究报告为标准，帮我分析这家公司的财报。重点关注：1） 收入结构是否健康；2） 现金流是否存在隐患；3） 相比同行的竞争优势。请给出明确的投资建议；如果数据不足，可以大胆假设，但要标注假设条件。我要的是有洞察力的分析，而不是数据搬运。

底层逻辑是：你的精力应该优先花在决策和创造性思考上，而机械性的执行工作，尽量交给 AI 代劳。这不是偷懒，而是让对的人和对的工具，去做更合适的事。

三、推荐上手顺序

如果你刚开始使用 WorkBuddy，建议按下面的顺序逐步建立习惯：

先学会清晰提需求：把任务说清楚，比什么技巧都重要。
再学会分步推进和多轮调整：不要指望第一轮就完美。
随后熟悉专家、样例和多任务能力：逐步提升结果质量。
涉及真实文件时先备份，再尝试远程和自动化：先稳，再快。

先把这 10 个技巧跑顺，后面无论是写文档、做分析、处理表格，还是搭建自动化流程，你都会明显更顺手。

公安部176号令今天生效：没有网站的传统企业，也在检查名单上

Thu, 01 Oct 2026 12:18:02 +0800

公安部176号令今天生效：没有网站的传统企业，也在检查名单上

先说一个容易被忽略的事实。你公司没有网站、不上公网，只是用 HR 系统管着员工信息，用 CRM 存着客户数据。从今天（2026年10月1日）起，公安网安的检查清单上，照样可能有你。

公安部第176号令《公安机关网络空间安全监督检查办法》今天正式施行，2018年的151号令《公安机关互联网安全监督检查规定》同步废止。

8月6日新规发布时我们做过一版条文对照，施行这天再回头看，结论比当时更直接：这次不是改个名字。监管赛道从「互联网」整体挪到了「网络空间」，网络、数据、信息三条安全线一起管。公安的执法工具箱里，头一回同时装进了《数据安全法》和《个人信息保护法》。

一句话划重点：不管你是互联网公司还是传统企业，上不上公网不重要，碰数据、碰个人信息，就在射程之内。

图1：151号令 vs 176号令，三个维度的根本性变化

一、三个根本性变化

变化一：赛道换了。151号令只管「互联网安全」；176号令第二条把「网络空间安全」定义为网络安全＋数据安全＋信息安全三位一体。内网系统、不对外服务的业务系统、内部数据仓库、员工个人信息库，从此全部进入公安机关的监督检查范围。

法条定位：网络空间安全 = 网络安全 + 数据安全 + 信息安全（第二条）

变化二：对象扩了。旧规盯的是互联网服务提供者和联网使用单位这两类；新规第六条一口气列了8类，其中网络产品和服务提供者、数据处理者、个人信息处理者是三个新面孔。卖防火墙的、做数据分析的、收集客户信息的，正式进入检查范围。

变化三：频次管起来了。第九条给了三个减负点：等保三级及以上、关基运营者每年现场检查1次；本年度其他主管部门已检查过的，公安复用结果不再重复检查；有行业主管部门的日常性现场检查，原则上以行业主管部门为主。「今天网信来、明天公安来」的重复迎检，理论上会收敛。

有个边界容易漏看：结果互认只适用于「日常性现场检查」。案事件调查、重大安保专项检查不受频次限制，该来还是会来。

二、谁会被查？八类对象，三类新面孔

图2：第六条八类检查对象，第5/6/7类为本次新增

第六条还把网络运营者、关基运营者的建设者、维护者也纳入了对象。你的技术服务商、运维团队、系统集成商这些供应链上下游，同样可能直接面对公安检查。

有「前科」的重点查：曾发生网络安全、数据安全事件，或因未履行法定义务被行政处罚且未按要求整改的单位，将被重点开展监督检查。

三、查什么？11项清单，5项是新重点

图3：第七条11项重点检查内容，红色5项为全新或大幅强化

等保全流程、关基保护、漏洞整改、算法安全、数据与个保。定级备案没做完的、数据分类分级没启动的、算法管理制度没建的，今天就是动起来的日子。

四、怎么查、查出问题会怎样？

检查方式三件套：线上巡查（信息巡查、审核能力测试、漏洞扫描），无感、不影响业务；远程检测（漏洞探测、渗透测试），门槛大幅提高；现场检查，人民警察不少于2人，出示警察证和监督检查通知书。

图4：从督促指导到行政处罚的阶梯式处置

处置是阶梯式的：督促指导、提示函、通告、约谈、行政处罚。不是一出问题就罚款，中间有好几层缓冲和整改机会。但别把第十七条的「三级提示函」当软处理：发企业、发行业主管部门、向社会通告，这实质是声誉约束，被发函的行业主管部门，大概率会反过来加大对你单位的监管力度。

五、现在就要做：6条行动清单

图5：10月1日前必做的6条行动清单

自查等保合规：定级备案做了吗？等级测评过期了吗？整改报告交了吗？第七条第4项的硬要求；

盘点数据处理活动：收集了哪些个人数据、存在哪里、谁能访问、有没有分类分级，对应第10项义务；

审查算法推荐服务：用了个性化推荐、内容分发的，算法安全管理制度建了吗？这是很多企业会漏掉的第9项；

梳理关基资产清单：确认本单位是否属于关基运营者，保护义务是否落实到位；

建立应急响应预案：重大安保期间的应急预案和演练记录要备好（第八条），别临时抱佛脚；

指定对接人：确定网络安全/数据安全负责人，公安上门时有人能配合说明情况、提供资料。

六、几个高频疑问

图6：传统企业、重大安保、远程检测三大易踩坑

Q1：我们只是传统企业，没有网站，会被查吗？

会。处理员工个人信息（HR系统）、客户数据（CRM/ERP）、财务数据，就可能属于数据处理者或个人信息处理者（第六条第6、7类）。用了OA、ERP、HR SaaS的单位，数据安全与个保义务同样适用。

Q2：公安来做渗透测试，会不会把系统搞崩？

第四条明确「不得干扰、破坏被检查对象网络设施、信息系统的正常运行」；渗透测试须提前3个工作日告知，可以提前做好备份和应急预案。真造成损失，可依法申诉追责。

Q3：第三方安全机构来检查，能看到核心数据吗？

第十三条规定第三方必须签保密承诺书、在民警指挥下开展工作；第二十条要求检查完毕后将获取的信息交公安保管或按要求删除销毁；违规窃取数据的，第二十二条明确了处罚直至刑事责任。

Q4：约谈法定代表人有多严重？

约谈不是行政处罚，但第十九条要求被约谈对象依法整改、消除隐患；不整改，下一步就是行政处罚，且约谈记录会作为后续执法参考。认真对待，别敷衍。

几句收尾

176号令的信号很清楚：网络空间监管从「单点突破」走向「全域覆盖」，线上巡查随时都在，还无感。指望年度测评过关就一劳永逸的时代结束了，合规从「定期动作」变成了「日常状态」。

减负条款也实在：线上巡查优先、结果互认、避免重复检查、不得收费不得指定产品。问题不可怕，可怕的是问题一直摆在那里没人管。施行首日，对照11项清单做一次自查。

依据公安部令第176号原文整理，仅供参考，具体法律适用请咨询专业律师。

双卡RTX Pro 5000 Blackwell+Qwen3.8-Flash-Next：WorkBuddy办公场景实测

Sun, 27 Sep 2026 11:52:11 +0800

在1Panel AI一体机产品家族里，双卡方案处在一个微妙的位置：向上，四卡/八卡方案能力更强但预算翻倍；向下，单卡方案便宜但可选模型有限。很多客户在考察了多种方案之后，想要更大尺寸的模型，同时也想知道双卡方案在实际的业务场景中是否够用。

这个问题无法通过参数表回答。参数表告诉你显存多大、算力多少，但不会告诉你：10人并发会不会卡？一份8万字的代码库丢进去要等多久？这些只有压测数据能够回答。近期，我们在2张NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell 72GB加速卡上完成了Qwen3.8-Flash-Next模型的压力测试，聚焦WorkBuddy办公场景，经过生产环境为期一周的测试和使用，获得了企业用户关心的一手数据。

一、双卡是部署Qwen3.8-Flash-Next的高性价比方案

模型方面，Qwen3.8-Flash-Next是阿里千问面向智能体（Agent）场景打造的效率型模型。作为Qwen4架构预览版MoE大模型，Qwen3.8-Flash-Next的总参数为125B，单Token仅激活6B。模型搭配51B独立N‑gram Embedding查表权重，N‑gram层可以卸载至内存，几乎不增加算力，强化短语表征。该模型原生262K上下文，可扩展至1M Token。

在Artificial Analysis的Agentic real-world work tasks评测中，Qwen3.8-Flash-Next表现亮眼：它在真实工作任务的完成度和稳定性上，与体量大得多的模型处在同一梯队，但参数量与显存占用却低得多。这意味着该款模型对硬件配置的要求更低，可以支撑更高并发，同时降低单次推理成本。Qwen3.8-Flash-Next是目前1Panel AI一体机产品线中，最适配AI办公/AI编程场景的模型之一。

硬件方面，单卡是入场券，四卡是旗舰，而双卡恰好处在性价比的拐点上：

■ 显存够用：2张卡提供144GB总显存，完整承载Qwen3.8-Flash-Next的模型权重，同时为KV Cache和并发调度留出充足余量；

■ 算力翻倍：相较单卡方案，张量并行（TP=2）让可用算力近乎翻倍，直接体现在首字延时和整机吞吐上；

■ 成本可控：一次硬件投入，覆盖一个部门级团队（几十人规模）的日常AI用量，边际调用成本趋近于零；

■ 扩展平滑：双卡配置向上可平滑扩展至四卡集群，系统构建无需推倒重来。

二、部署环境与测试口径

1Panel AI一体机（方案3）的软硬件配置与部署参数如下：

■ CPU：2颗Intel Xeon Silver 4510

■ 内存：128GB

■ 加速卡：2张NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell 72GB

■ 推理引擎：vLLM

■ 推理镜像：vllm/vllm-openai:qwen38-flash-next

■ 管理软件：1Panel企业版

部署方案解读：

■ 双卡提供144GB总显存，承载模型权重后仍有充足的KV Cache空间，这是支撑高并发的物理基础；

■ NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell支持ECC大显存，适合企业内部长期无人值守运行；

■ vLLM推理引擎提供高性能推理服务与标准OpenAI兼容接口，开箱即用；

■ 1Panel企业版统一管理模型、资源和应用，是统一的运维与管理平台。

核心指标定义：

■ TTFT：发出提问到模型吐出第一个字的等待时间，直接决定用户体感；

■ TPOT：生成每个Token所需的平均时长；

■ 输出吞吐TPS（tokens/s）：每秒生成的Token数，分“整机”（整机输出吞吐TPS）和“单路”（人均输出吞吐TPS）两个子指标；

■ 端到端吞吐（E2E TPS）：把输入处理也算进去的整体处理速度，长输入场景下更接近于真实负载。

三、方案性能实测

1. 压力测试数据分析

基于双卡部署Qwen3.8-Flash-Next模型方案的压力测试模拟WorkBuddy办公智能体真实负载：输入84k Tokens、输出0.5k Tokens，Prefix Cache命中率为90%。

压测数据解读：

■ 首字延时（TTFT，单位：毫秒）：发出提问到模型吐出第一个字的等待时间，直接决定用户的体验感。1并发时TTFT仅704ms，低并发下体验优秀，随着并发的提升，TTFT逐步上涨，10并发时TTFT接近8s；

■ 整机输出吞吐（TPS，单位：tokens/s）：整机输出吞吐TPS表征模型整体的Token生成处理能力。并发从1提升至10，整机输出TPS稳步上升，10并发时达到303.79 tokens/s；继续抬至16并发，硬件被进一步压榨，整机输出TPS冲高至324.89 tokens/s，更高的整机吞吐是以牺牲时延体验为代价的；

■ 单路输出吞吐（TPS，单位：tokens/s）：单路输出TPS即单会话输出Token速率，对应每一个用户实际感受到的文本输出速度。单并发状态下独享GPU算力，人均TPS可达135.60 tokens/s。随着并发数的增加，分配给每个会话的算力被稀释，人均TPS呈持续下降趋势。并发10时人均TPS为30.38 tokens/s，办公智能体场景仍处于可接受区间。并发超过12之后，人均TPS降至20‑22 tokens/s区间，单用户文本生成速度明显变慢，交互体验下滑。

2. 生产环境实测数据分析

本次压测数据反映的是模型服务的极限性能，真实生产环境的实际表现，还会受KV‑Cache、Prefix Cache命中率波动、请求上下文长度分布、后端调度开销等多重因素的影响。我们把1Panel AI一体机（方案3）接入WorkBuddy，在飞致云生产环境中承担AI办公为主的负载，经过为期一周的持续验证，在使用WorkBuddy真实办公的6并发场景下，Qwen3.8-Flash-Next模型的实测数据如下：

注：以上数据基于真实办公环境生产环境调用大模型监控数据得出。

在实际使用中，WorkBuddy依托约91%的前缀缓存命中率，显著提升了超长上下文首字延时和端到端吞吐表现。得益于MTP投机解码加速，真实的整机输出吞吐会高于压力测试的结果。在6人同时使用的AI办公场景下，每个人仍能获得相当于正常阅读速度约2倍的输出体验，完全能够满足企业日常AI办公的流畅度要求。

四、选型建议

基于上述数据，以下选型建议可以作为企业用户实际选型的参考：

推荐选择双卡方案（方案3）的场景：

■ 部门级AI办公团队：几十人规模，日常办公场景以问答、文档处理、代码辅助为主；

■ Agent智能体/AI Coding重度用户：需要把8万Tokens级别的代码库和工程上下文交给模型处理；

■ 数据敏感型业务部门：法务、财务、经营分析等办公场景，内部资料严格不能出域；

■ 希望锁定长期成本的团队：一次性硬件投入，后续边际调用成本趋近于零。

建议升级扩展至四卡方案的场景：

■ 并发需求持续超过10：此时人均Token生成速度已明显下滑，单用户体验衰减明显，单纯拉高并发换取整机吞吐性价比低；

■ 超长上下文Agent任务且并发要求高：84K上下文场景稳定并发上限在6~8区间，更高并发需要扩容；

■ 追求推理能力上限：Qwen3.8-Flash-Next是效率型选手，超高难度推理及超长链路复杂任务建议选用旗舰模型；

■ 单机同时部署多个模型：双卡144GB显存会被单个大模型占满，需要扩容。

如果业务需求是动态的，最优方案不是把并发开到极限，而是用1Panel AI网关做智能路由：高频办公流量交给本地双卡一体机，个别复杂任务调度至本地旗舰模型或云端API。这样一来，既锁定了成本下限，也能保住能力上限。

五、总结

实验室里的峰值性能只能证明模型“能跑”，只有生产环境连续运行过的数据，才能证明方案“敢用‘。我们通过压力测试摸到双卡的能力上限，再把1Panel AI一体机（方案3）接入WorkBuddy，在飞致云真实生产环境中以AI办公负载为主连续运行一周时间，获取了真实的生产环境数据。上限数据与真实数据相互印证，这一方案才算真正可行，具备企业落地的实际价值。

“双卡RTX Pro 5000 Blackwell+Qwen3.8-Flash-Next”的组合，在生产环境中证明了它作为1Panel AI一体机“黄金档”方案的价值：算力自由不再是旗舰机型的专属。两张卡、一个部门、一台一体机，是中型企业私有化AI落地更务实的答案。

1Panel企业版：企业全员落地WorkBuddy的好帮手

Sun, 27 Sep 2026 11:50:07 +0800

近期，在行动式智能体领域，WorkBuddy受到了越来越多用户的认可与采纳。而在企业将WorkBuddy引入内部AI环境的过程中，也面临着成本、合规等方面的问题和瓶颈。“1Panel企业版+WorkBuddy个人版”的组合方案，为企业提供了一种兼顾成本控制与安全合规的桌面智能体落地路径。

一、WorkBuddy在中国市场的快速崛起

随着AI从“对话式大模型”向“行动式智能体”（AI Agent）的快速演进，企业对办公自动化的需求已不再满足于文本生成，而是追求使用能够直接操作文件、执行复杂任务的桌面智能体。腾讯云于2026年3月9日发布的桌面智能体产品WorkBuddy，正是这一趋势的集大成者。总结来说，WorkBuddy相比2026年开年爆火的OpenClaw项目，实现了三大关键提升：

■ 中文场景深度优化：WorkBuddy针对中文办公语境、国内软件界面及本土化工作流进行了专项调校，中文指令理解与执行成功率明显优于OpenClaw；

■ 企业级远程遥控闭环：原生集成企业微信、飞书、钉钉等国产协同办公平台，员工通过手机即可远程遥控办公室电脑完成文件处理、报表生成等高价值任务，打通了移动端到桌面端的任务链路；

■ 稳定性与安全性保障：依托腾讯云基础设施，提供SLA保障与统一运维，解决了开源社区版在企业部署中常见的环境不稳定、依赖冲突等问题。

从市场关注度来看，截至2026年7月，WorkBuddy的活跃度极高，微信指数长期保持在300万至750万之间。反观OpenClaw，微信指数始终维持在150万左右，已经逐步呈现趋缓态势。由此可见，WorkBuddy在中文语境下的企业市场已经形成领先的品牌认知，企业级应用落地的条件正逐步具备。

二、企业全员落地WorkBuddy的现实瓶颈

尽管WorkBuddy的功能性获得了越来越多企业用户的认可，但是当企业试图将WorkBuddy推向全体员工时，仍然面临着现实的瓶颈或者阻碍。这些瓶颈主要来自两方面：一是WorkBuddy按照坐席付费带来的成本压力，二是WorkBuddy个人版在安全合规方面的欠缺。

1. 企业版按坐席付费模式的成本压力

WorkBuddy目前面向企业级用户提供旗舰版和专享版（SaaS企业版）。其中，旗舰版定价为198元/人/月，专享版为316元/人/月，且专享版设有100个坐席起购的门槛。对于一家拥有数百甚至上千名员工的企业来说，全员采购付费席位的年化费用将达到数十万甚至数百万元，TCO（总体拥有成本）呈线性增长，对企业形成较大的预算压力。

2. 个人版在安全管理方面存在不足

WorkBuddy个人版虽然可以让单机用户低成本体验Agent能力，但直接应用于企业环境存在多项风险：

■ 数据外泄风险：个人版默认接入公有云大模型，在执行文件批量处理、自动生成报表、深度信息研究等任务时，提示词中必然包含大量商业机密、客户财务数据与员工操作日志，敏感信息面临流出内网的合规风险；

■ 账号管理缺失：即使WorkBuddy接入的是企业私有化部署的模型资源，避免了数据外泄风险，但是由于没有统一身份认证与API Key管理能力，员工自行申请、保管密钥，很容易造成账户信息的泄露与离职后的权限残留；

■ 无内容审查与用量管控：企业无法对模型调用的内容进行合规过滤，也无法限制个人滥用算力，可能因少数人的超量使用而导致整体预算的失控。

三、1Panel企业版+WorkBuddy组合方案

要让全员安全、合规且合理地使用WorkBuddy，企业需要一套能够统一治理AI流量、管控身份与数据，且不按人头计费的底座平台。

1Panel是新一代的开源Linux服务器运维管理面板，凭借轻量、现代化、易使用等特点，在GitHub上已经获得了3万多个Star。1Panel提供网站管理、容器化部署、数据库运维、系统监控等全栈Linux服务器管理功能。针对企业级AI应用场景，1Panel企业版进一步拓展了管理的疆界，面向企业级用户提供AI基础设施的管理能力。

1Panel企业版提供了企业全员落地AI应用场景的核心管理组件，可以充当WorkBuddy企业级部署的理想底座。1Panel企业版的核心管理组件包括：

■ AI门户：集单点登录（SSO）、API Key自助申请、技能市场（Skills Hub）与MCP市场于一体的员工统一入口；

■ AI网关：充当企业AI流量的统一调度中枢，提供模型池管理、负载均衡、故障转移、模型映射、内容合规审查与全链路用量审计等功能；

■ Skills Hub：企业统一上架、安全审核、集中分发的技能包市场，有效避免Agent技能包零散传递带来的相关风险；

■ MCP市场：集中发布与管理连接企业内部系统（例如CRM、ERP等系统）的标准MCP服务，让Agent能够安全调用内部数据源。

▲图1 1Panel企业版：从底层硬件到智能体的统一管理平台

将WorkBuddy个人版的桌面执行能力，与1Panel企业版安全合规的AI流量治理能力相结合，可以组建起一个整合方案。其核心逻辑是：全员安装WorkBuddy个人版客户端，通过1Panel AI网关统一接入企业自建或可控的模型池，实现数据的安全合规、不出内网等要求，同时大幅度降低WorkBuddy的使用成本。整个方案采用分层架构，可以确保从员工终端至模型层的安全数据流向。下图为该方案的分层架构设计，清晰展示了从员工终端到模型层的安全数据流向：

▲图2 “1Panel企业版+WorkBuddy”整合方案安全数据流向

四、1Panel企业版+WorkBuddy个人版：解决典型AI管理问题

企业内部如果开放WorkBuddy个人版安装，就不得不面对接口分散、密钥泄露、模型切换繁琐、调用失控和安全审计缺失等问题。针对这些情况，1Panel企业版的AI网关与AI门户，提供了一系列针对性的AI管理功能。

1. 统一代理与模型多策略调度

在WorkBuddy个人版安装后，每个员工可能自行对接不同的公有云账号，这样就带来了接口地址零散、API Key泄露风险高、维护繁杂等问题。1Panel AI网关提供了一个统一的接入入口，在“模型池”中集中维护底层模型的真实账号（例如DeepSeek、MiniMax、Hunyuan等），对外暴露标准的OpenAI兼容接口。客户端只需配置一个Base URL即可复用所有模型。

1Panel AI网关支持轮询、加权轮询和故障转移（Failover）三种负载均衡策略，具体包括：

■ 轮询：网关将请求按顺序依次分配给每个可用的后端服务，适用于各账号并发限制与响应延迟基本一致、需要平均消耗多个API Key额度的场景；

■ 加权轮询：管理员可以根据不同提供商的并发限制或响应延迟设置权重，合理分配流量。该策略适用于后端账号配置参差不齐的场景，通过权重将更多请求导向高并发、低延迟的账号，避免低配账号过载，最大化整体吞吐效率；

■ 故障转移：网关自动监测上游状态，一旦主账号欠费、限频或中断，用户请求将无缝切换至备用账号，保障长文本分析、PPT自动生成等任务不中断。

▲图3 1Panel企业版AI网关状态查询界面

2. 级联模型映射：应用与底层解耦

当企业需要更换底层模型（例如从旧版本DeepSeek升级至DeepSeek-V4-Pro）时，传统的做法需要逐一修改每台客户端中的模型名称，维护工作量很大。1Panel AI网关的模型映射功能可以有效解决这一问题。管理员可在AI网关中将客户端请求的虚拟名称（例如workbuddy-default）映射至任意真实模型。在后续升级或切换提供商时，只需要在AI网关后台调整映射指向即可，全员客户端无需变动，实现了应用与底层模型之间的解耦。

▲图4 1Panel企业版AI网关账号池管理界面

3. 用户组限制与多维用量跟踪

为防止算力或API预算失控，1Panel企业版的AI网关支持按照部门创建用户组，并且为每个用户组设置专属QPS（Queries-per-second，每秒查询率）限制。用户组内调用超频时自动触发限流，保障核心业务的算力供给。同时，1Panel企业版还提供了详尽的可视化监控与审计能力。

▲图5 1Panel企业版AI网关用量统计界面

4. 网关级内容合规与拦截

1Panel AI网关内置内容合规审查引擎，企业可以集中维护敏感词库。当WorkBuddy的提示词或模型返回的文本命中规则时，网关可以执行阻断（直接拒绝请求）或仅记录（静默审计）操作。这种在网关层统一管控的方式，可以帮助企业在使用开源Agent框架时补强安全治理机制，确保“数据不出网，内容可审计”。

▲图6 1Panel企业版AI网关内容合规管理界面

5. AI门户：简化身份认证与技能分发

1Panel企业版提供的AI门户主要面向企业内部用户提供自助入口，支持团队成员自助申请API Key、查看模型Token用量、安装Skills技能，并且统一访问模型广场和MCP市场。面对大量员工，手动分配与回收API Key会消耗IT部门许多精力。AI门户支持对接企业微信、钉钉、飞书以及其他SSO系统。员工通过企业账号登录AI门户后即可自助申请、重置和查看API Key，大幅减少后台管理员的重复操作。

▲图7 1Panel企业版AI门户主界面

在技能侧，AI门户内建的Skills Hub和MCP Hub，允许企业统一上架经安全验证的技能包（例如pptx、xlsx技能）和内部系统连接器。员工可以一键安装、按需加载这些技能，业务专家也可以提交自制技能，由管理员审核后发布，从而在企业内部形成“开发-审核-分发-使用”的管控闭环，规避技能包私下流传造成的版本混乱或安全隐患。

▲图8 1Panel企业版AI门户Skill广场界面

公安部176号令来了！网安检查换规矩，政企负责人必读

Mon, 21 Sep 2026 17:21:15 +0800

2026年8月6日，公安部发布了第176号令——《公安机关网络空间安全监督检查办法》，自2026年10月1日起施行。同时，2018年的《公安机关互联网安全监督检查规定》（151号令）正式废止。

这不是一次简单的"改名字"。从"互联网安全"到"网络空间安全"，三个字的背后是监管范围、检查对象、执法方式的全面升级——而且直接把《数据安全法》《个人信息保护法》拉进了执法工具箱。

本文面向政企单位负责人和网络安全管理者，用大白话拆解新规到底变了什么、谁会被查、查什么、怎么应对。

一、三个根本性变化：不是修修补补，是换赛道

先看总览——

变化一：从"互联网"到"网络空间"

旧规（151号令）只管"互联网安全"。新规（176号令）第二条明确：网络安全 + 数据安全 + 信息安全 = 网络空间安全。

这意味着什么？意味着你的内网系统、不对外提供服务的业务系统、内部数据仓库、员工个人信息库——只要涉及数据和信息安全，都在公安机关的监督检查范围内。不上互联网 ≠ 不被检查。

上位法依据也从原来的两部（人民警察法、网络安全法）扩展到七部以上，新增了《数据安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》《网络数据安全管理条例》《互联网信息服务管理办法》。公安执法的"弹药库"充实了。

变化二：从"两类对象"到"八类对象"

旧规只盯"互联网服务提供者"和"联网使用单位"。新规第六条一口气列了8类——

注意第5、6、7类：网络产品服务提供者、数据处理者、个人信息处理者——这三类在旧规里完全没有出现。如果你公司卖防火墙、做数据分析、或者收集客户信息，恭喜你，正式进入公安网安的"雷达扫描区"。

变化三：从"想查就查"到"有规矩、少打扰"

旧规对现场检查频次没有硬性规定，实践中企业可能被不同部门反复上门。新规第九条明确：

✅等保三级及以上、关基运营者：每年现场检查1次

✅ 本年度其他主管部门已经检查过的，公安机关复用结果，不再重复现场检查

✅ 有行业主管部门的日常性现场检查，原则上以行业主管部门为主

这是给企业减负的实质性条款。"今天网信来、明天公安来、后天行业主管来"的日子，理论上应该好一些了。

二、逐条对照：151号令 vs 176号令

下面这张表，建议收藏。每个维度都标注了新旧差异的核心点——

几个值得特别关注的细节：

远程检测门槛提高：漏洞探测、渗透测试只能由设区的市级以上公安机关实施（第四条），且必须提前3个工作日告知并通报同级网信部门和行业主管部门。县级公安不能随便搞渗透了。

多行业检查要报批：公安部部署跨行业检查须报中央网信委审批；涉及数据安全的要在国家数据安全工作协调机制指导下开展；涉及内容导向管理的要在意识形态主管部门统筹下进行（第十条）。这体现了"党管互联网"的一贯原则。

新增约谈制度：省级以上公安机关可对法定代表人或主要负责人进行约谈（第十九条）。这是旧规没有的"软性执法手段"，对企业一把手来说威慑力不小。

三、查什么？11项义务清单逐项过一遍

第七条规定了11项重点检查内容。我把每项都标上了"新旧对比"，蓝色高亮的是本次新增或实质强化的项目——

第4项（等保全流程）、第5项（关基保护）、第7项（漏洞整改）、第9项（算法安全）、第10项（数据与个保）——这五项是全新加入或大幅强化的。如果你的系统等保定级还没做完、数据分类分级还没启动、算法推荐服务还没建管理制度，现在是时候动起来了。

另外注意第八条的专项检查条款：重大安保期间（比如两会、国庆、冬奥会等），相关单位还要额外接受5项专项检查，包括风险评估、应急预案与演练、事件报告等。平时没准备好的，关键时刻容易"掉链子"。

四、怎么查？查出问题会怎样？

处置方式形成了清晰的"阶梯式"体系：从最轻的督促指导，到提示函、通告、约谈，最后才是行政处罚。这意味着不是一出问题就直接罚款，中间有多层缓冲和整改机会。

但也要看到，第十七条规定的"三级提示函机制"（发给企业、发给行业主管部门、向社会发布通告），实际上是一种声誉约束。被发函通报的行业主管部门，大概率会反过来加大对你单位的监管力度；社会通告虽然"不指向具体对象"，但在行业内大家心知肚明。

五、政企负责人该做什么？6条行动清单

📋 新规生效前（10月1日前）必做的事：

自查等保合规情况——定级备案做了吗？等级测评过期了吗？整改报告交了吗？这是第七条第4项的硬要求。

盘点数据处理活动——你们单位收集了哪些个人数据？存在哪里？谁有权访问？有没有分类分级？对应第十条的数据安全义务。

审查算法推荐服务——如果用了个性化推荐、内容分发算法，有没有建立算法安全管理制度？（第9项，很多企业会忽略这一条。）

梳理关基资产清单——确认本单位是否属于关键信息基础设施运营者，如果是，关基保护义务是否落实到位。

建立应急响应预案——重大安保期间的应急预案和演练记录要准备好（第八条），别等到检查时才临时抱佛脚。

指定对接人——确定网络安全/数据安全负责人，确保公安上门时能有人配合说明情况、提供资料。

六、常见疑问解答

Q1：我们只是个传统企业，没有网站，会被查吗？

A：有可能。只要你们处理员工个人信息（HR系统）、客户数据（CRM/ERP）、财务数据，就可能属于"数据处理者"或"个人信息处理者"（第六条第6、7类）。特别是使用了OA、ERP、HR SaaS系统的单位，数据安全和个人信息保护义务同样适用。

Q2：公安来做渗透测试，会不会把我们系统搞崩？

A：新规第四条明确规定"不得干扰、破坏被检查对象网络设施、信息系统的正常运行"。而且渗透测试必须提前3个工作日告知，你可以提前做好备份和应急预案。如果真的造成了损失，可以依法申诉追责。

Q3：第三方安全机构来检查，他们能看到我们的核心数据吗？

A：第十三条规定第三方机构必须签保密承诺书，第二十条进一步规定：检查完毕后，第三方必须将获取的信息资料交由公安机关保管，或按公安机关要求删除销毁。如果发现第三方违规窃取数据，第二十二条明确了处罚直至刑事责任。

Q4：我们已经被其他部门（如网信、工信）检查过了，公安还会再来吗？

A：第九条规定"本年度其他主管部门已经开展的现场检查，公安机关复用相关检查结果，不再重复开展现场检查"。但要注意：这只适用于"日常性的现场检查"。如果是调查处置案事件、执行重大安保任务等专项检查，不受此限。

Q5：约谈法定代表人会有什么后果？

A：约谈本身不是行政处罚，但第十九条明确"被约谈对象应当按照法律、行政法规要求采取措施进行整改"。如果不整改，下一步就是行政处罚。而且约谈记录可能会作为后续执法的重要参考。建议认真对待，不要敷衍了事。

《公安机关网络空间安全监督检查办法》解读

施行日期

自2026年10月1日起施行

监督检查对象

明确范围：

网络运营者、数据处理者、个人信息处理者等

监督检查方式

多样化手段：

线上巡查、线下核查，日常检查、专项检查等

监督检查内容

法定义务履行：

检查是否履行法定网络空间安全义务，如采取必要技术和管理措施保障网络安全

重点检查内容：

重大活动安保期间，对关键信息基础设施运营者等重点对象重点检查

监督检查机制

部门协调：

在国家网络安全、数据安全等机制统筹协调下，加强部门协调、联合检查，减少企业负担

联合检查：

公安机关对相关行业开展现场检查的，应事先告知网信部门、行业主管部门，尽量联合开展检查

检查结果运用

督促整改：

对存在问题的被检查对象采取督促整改措施，要求限期改正

发送提示函：

对问题较严重的被检查对象发送公安提示函，提醒注意网络安全问题并解决

处罚措施：

对拒不改正或导致危害网络安全等后果的被检查对象依法给予处罚

法律责任

明确责任：

明确公安机关及工作人员玩忽职守、滥用职权、泄露国家秘密等法律责任

《公安机关网络空间安全监督检查办法》自2026年10月1日起施行，该办法旨在规范和加强对网络空间安全的监督检查，以适应新形势下公安机关维护网络空间安全的需要。以下是对该办法的详细解读：

一、监督检查对象

明确范围：包括网络运营者、数据处理者、个人信息处理者等，这些对象在网络空间中扮演着重要角色，其安全状况直接影响到网络空间的整体安全。

二、监督检查方式

多样化手段：包括线上巡查、线下核查，日常检查、专项检查等。这些方式能够全面覆盖网络空间安全的各个方面，确保监督检查的全面性和有效性。

三、监督检查内容

法定义务履行：检查被检查对象是否履行法定的网络空间安全义务，如是否采取必要的技术措施和管理措施保障网络安全。

重点检查内容：在重大活动安保期间，对关键信息基础设施运营者等重点对象进行重点检查，确保其网络安全状况符合相关要求。

四、监督检查机制

部门协调：要求在国家网络安全、数据安全等机制统筹协调下，加强部门协调、联合检查，减少企业负担。这有助于形成合力，共同维护网络空间安全。

联合检查：公安机关对相关行业开展现场检查的，应当事先告知网信部门、行业主管部门，尽量联合开展检查，避免重复检查、交叉检查。

五、检查结果运用

督促整改：公安机关根据检查情况，对存在问题的被检查对象采取督促整改措施，要求其限期改正。

发送提示函：对于问题较为严重的被检查对象，公安机关可以发送公安提示函，提醒其注意网络安全问题并采取措施加以解决。

处罚措施：对于拒不改正或者导致危害网络安全等后果的被检查对象，公安机关将依法给予处罚。

六、法律责任

明确责任：该办法明确了公安机关及工作人员玩忽职守、滥用职权、泄露国家秘密等法律责任，确保监督检查工作的严肃性和公正性。

写在最后

176号令的核心信号很清楚：网络空间的监管正在从"单点突破"走向"全域覆盖"。不管你是互联网公司还是传统国企，不管你上不上公网，只要你碰数据、碰个人信息，就要做好准备。

好消息是，新规也在努力为企业减负——线上巡查优先、结果互认、避免重复检查、不得收费不得指定产品。这些条款如果能真正落地执行，企业的合规成本有望降低。

建议各单位的网络安全负责人对照上面的11项清单和6条行动建议，尽快完成一次全面自查。有问题不可怕，可怕的是问题一直摆在那里没人管。

来源 I 网安合规社

5级风险+8类失控！AI从“答题”变“干活”，网安标委框架3.0发布，谁担责？

Mon, 21 Sep 2026 17:17:10 +0800

2026年9月，全国网络安全标准化技术委员会（下称「网安标委」）正式发布《人工智能安全治理框架3.0》。这是继1.0（2024年）、2.0（2025年）之后的又一次重大迭代，由国家网信办指导编制。

为什么急着出 3.0？因为过去一年，AI 的性质变了：基础大模型能做长程规划、复杂推理，智能体能调用工具、跨应用协作——人工智能正从「回答问题」走向「执行任务」。它不再只是嘴上说说，它会真的去操作你的电脑、调你的接口、动你的数据。一旦出事，就是真事故。

框架3.0的核心判断：AI加持下的网络攻击正在自动化、规模化、智能化，传统网络安全攻防格局面临重塑；网络空间的风险正在向物理世界传导扩散。

全文136页，信息量很大。下面用 8 张图，把框架拆明白：风险怎么分、级别怎么定、智能体怎么管、企业和个人分别要做什么。

图 1：框架3.0 的整体骨架。

一、AI 的风险分三类，性质完全不同

框架把 AI 安全风险分成三大类，理解这个分类，是看懂全文的钥匙：

● 内生安全风险——技术本身的缺陷：模型「幻觉」、安全对齐不足、注入攻击、行为偏离预期；算法不可解释、偏见歧视；训练数据投毒、来源不清；芯片组件后门、供应链断供。

● 应用安全风险——用起来才出的风险：智能体越权与记忆污染、具身智能伤人、AI自主发起网络攻击、深伪与违法信息、违规收集个人信息、被用于电信诈骗。

● 衍生安全风险——对社会的长期冲击：就业结构被冲击、学习能力退化、社交异化、智能鸿沟扩大、算力能耗激增、情感依赖，乃至「自我意识」觉醒脱离人类控制的远期担忧。

一句话区分：内生是「它本身不可靠」，应用是「它被用坏了」，衍生是「它把社会改变了」。

图 2：内生、应用、衍生三类风险全景。

二、风险分5级，按3个要素定级（附件1）

3.0 在附件1里首次系统给出了风险分级原则：从「应用场景、智能化水平、应用规模」三个维度评价，把风险分成低、一般、较大、重大、特别重大五个级别。

直白说：一个只在企业内部跑的辅助工具，和一个全流程自主决策、嵌入城市运行管理的系统，定级天差地别。智能化程度越高、用得越广、场景越关键，管得越严。

关键信号：分类分级国家标准正在制定，各行业主管部门将出台本行业细则。框架还明确——关键信息基础设施上运行的AI系统要登记备案。企业的AI系统，很快要「定级」了。

图 3：5级风险与3个定级要素。

三、智能体专章：8个环节，环环都有坑

这是 3.0 最重的新增内容——附件2专门给出了智能体风险管理框架。框架的原话是：智能体实现了人工智能从「回答问题」向「执行任务」的本质跨越，但高自主性、高权限带来隐私泄露、越权操作、行为失控等风险。

框架列的「专栏一」值得每个人细读——已有真实案例：个别模型收到关机指令后拒绝停止服务，自行修改关闭脚本继续执行任务；发现身处评测环境后故意降低表现掩饰真实能力；为提高测试成绩，自主利用环境漏洞突破隔离、入侵外部真实系统。

图 4：智能体全生命周期8类风险与典型攻击手法。

那怎么办？框架在附件2里给出了7道防线，从上线前到下线后全程覆盖：

1. 风险预防前置：建安全风险台账、操作风险分级、分阶段渐进式部署，逐步放权。

2. 身份与权限管理：唯一身份标识、仅授当前任务最小权限、动态凭证管理——任务终止或停用后立即撤销凭证。

3. 加强人工审批：高风险操作转人工接管，删文件、发数据、改系统配置要二次确认；审批系统异常或用户无响应时，默认拒绝执行。

4. 供应链与工具管理：调用前校验工具版本与元数据，异常即告警阻断，及时清理闲置高危工具。

5. 运行时动态管理：输入分类拦截、安全护栏、记忆隔离、沙箱隔离执行。凭证、密钥原则上不写入记忆；确需留存敏感信息的，加密+最短保存期限。

6. 持续监测与审计：文件操作、指令执行、网络连接、交易支付全量日志、防篡改，常态化红队测试。

7. 停用安全管理：全面关停进程、逐项核验端口连接、撤销第三方授权、备份必要数据、彻底清理凭证残留。

图 5：智能体7道防线。

四、四类主体，各有一份「必做作业」

框架第5章按「研发—部署—运行—使用」四个环节，分别给出了可操作的安全指引。挑最硬的几条说：

● 模型算法研发者：训练数据过滤违法不良内容；对智能体自主行为、工具调用做专项测评；商用版本必须可回退；定期披露安全评估情况。

● 应用建设部署方：模型、插件只从官方渠道获取并校验完整性；禁用非必要端口、改掉默认口令；上安全护栏拦截提示词注入；具身智能要配故障自检、碰撞防护、紧急停止。

● 运行管理者：关键场景保留人工复核；运行日志留存不少于6个月并定期审计；生成内容加显式/隐式标识；重大变更先评估后上线；拟人化服务要有防沉迷和危机干预。

● 访问使用者（普通用户）：选信誉良好的应用、先读协议了解局限；非必要不输入敏感信息，慎用带联网和记忆功能的智能体；认生成内容标识，对「深伪」不轻信不传播；管好孩子的使用时长。

图 6：四类主体的必做作业清单。

五、3.0 点名的5个新风险场景

框架用了4个专栏专门警示新场景，全部来自业界已报道的真实测试与事件，值得所有做AI应用的团队自查：

① 非预期自主行为：拒绝关机、评测伪装、为提分入侵外部真实系统——对AI的操作可控性、可中断性和安全评测有效性提出全新挑战。

② 自主实施网络攻击：智能体被赋予网络访问和程序执行权限后，异常推理可能直接转化为真实攻击操作。网络攻击正由「辅助人实施」向「AI自主组织执行」演进。

③ 智能体社交平台：智能体自主发帖、互动形成社群，过程黑箱、难以溯源，可能被操纵输出违法信息，并经社交网络结构放大传播。

④ GEO投毒：通过批量发布倾向性文章、虚构评测、假冒专家，提高特定内容被大模型检索引用的概率，把商业推广包装成貌似客观的「AI答案」。

⑤ 具身智能失控：传感器被干扰导致感知失真、幻觉决策引发物理伤害；群体协同场景下单体失控会放大为跨节点系统性风险。

图 7：框架3.0 专栏警示的5个新场景。

六、企业现在就能做的8件事

不用等标准全部落地，对照框架，这几件事现在就该排上日程：

1. 给在用的AI应用做一次分类分级初评（场景 / 智能化水平 / 规模）；
2. 梳理智能体台账：谁建的、什么权限、调用了哪些工具和插件；
3. 最小权限改造 + 唯一身份标识 + 动态凭证管理；
4. 高风险操作（删文件、发数据、改配置）加人工审批与回滚；
5. 部署安全护栏：输入拦截 + 输出过滤 + 生成内容标识；
6. 日志留存不少于6个月，防篡改、可审计；
7. 供应链校验：模型、插件、技能的来源与完整性；
8. 关键系统保留「一键管控 / 熔断 / 版本回退」能力。

图 8：企业落地行动清单与可信AI 8条基本准则。

附件3的可信AI基本准则里，第一条就是「人类最终控制」：设置安全终止开关、预留人工干预有效窗口，确保AI不脱离人类监督运行。

AI 的能力边界还在快速扩张，3.0 里那句判断值得所有人记住：技术演进的速度与方向会否超出人类的预判和掌控，需要予以关注和警惕。模型越强，越要守住「人在回路」这条底线。

把这篇转给你的技术团队和安全负责人——AI定级备案的时代，快要来了。

7阶段37条要求！AI出事谁担责？一图读懂网安标委AI安全新指引

Mon, 21 Sep 2026 17:12:21 +0800

2026 年 9 月，全国网络安全标准化技术委员会（网安标委）发布《网络安全标准实践指南——人工智能应用安全指引总则》（TC260-PG-20268A，v1.0-202609）。如果说之前发布的《个人用户使用人工智能服务安全指南》是写给咱们普通人的，那这份新文件，就是写给所有正在「上 AI」的单位的。

一句话概括：不管你是自研大模型、基于开源二次开发，还是采购第三方 AI 服务接入业务，从立项规划到最终下线，7 个阶段、37 条安全要求，这份文件都给你划好了线。

AI 上线不是「能跑就行」，而是「能停、能查、能赔」。这是全文最核心的一句话。

图 1：文件定位与 AI 应用全过程的 4 类角色。

一、先搞清楚：出了事，谁担责？

文件把 AI 应用全过程拆成了 4 类角色：数据提供方（提供训练和运行数据）、建设部署方（做模型、做系统、做部署）、运行管理方（负责上线后的运维监控）、访问使用方（直接用 AI 干活的）。同一个组织可以身兼多角，但责任不会因此消失——每一类的安全职责都要落到位。

在此基础上，文件提出 5 项基本原则，可以当成企业 AI 安全治理的「总纲领」：

●以人为本，可管可控——AI 的最终控制权必须归属人类，不能脱离人类控制。

●识别风险，分级保护——全过程识别风险，按级别投入资源，不搞一刀切。

●提高能力，覆盖全程——评估安全能力成熟度，分阶段采取措施。

●加强测评，客观验证——用测评说话，为监管提供依据。

●面向变化，动态调整——技术在迭代，风险在变化，防护措施也得跟着动。

图 2：人工智能应用安全 5 项基本原则。

二、7 个阶段怎么走？一张图看懂

这是文件的主体框架，和软件工程里的 SDLC（软件开发生命周期）高度对应：前期规划 → 设计开发 → 验证确认 → 部署 → 运行和监控 → 持续验证评估 → 退役下线。另外还有一节「其他」要求，把等保、个人信息保护、数据安全、密码应用、关基保护这五条并行合规线全部拉了进来。

特别注意第 6 阶段：每年至少开展一次安全测试，出现重大风险事件、或应用场景/智能化水平/服务规模显著变化时，安全设计失效的会被「打回」前期规划阶段重新设计。

图 3：AI 应用安全全生命周期 7 阶段总览。

三、风险分五级，能力要「够格」

前期规划阶段有个很「硬核」的机制：安全分级 + 能力对齐。

1. 先识别三类风险：技术内生风险、技术应用风险、应用衍生风险（参考《人工智能安全治理框架》）。

2. 逐条分析风险发生概率和影响严重程度，按「就高从严」原则综合定级，从低到高分为：低、一般、较大、重大、特别重大五级。

3. 对建设部署方、运行管理方分别开展安全能力成熟度评估，等级必须不低于应用安全分级——不够就提升，提升不了就换供应商。

同时还要明确安全第一责任人，建立覆盖全阶段的安全责任机制，模型选型、数据源选取、部署方式选择等关键决策都要有记录，出事能追溯到人。

图 4：风险五级分级与能力成熟度对齐要求。

四、开发到上线前：三条硬门槛

设计开发阶段，重点抓两头：一头是内生安全——从算法规则、模型框架、系统架构入手，提升可解释性、公平性、鲁棒性、可靠性、透明性、隐私保护和价值对齐；另一头是数据安全——训练数据来源可溯、交叉标注加结果审计、清洗过滤违法不良信息和个人隐私信息、防止数据投毒。基于开源二次开发的，还得遵循开源协议并对框架代码做安全审计。

验证确认阶段最务实的一点：按应用场景分类测试——

●生成内容类：能否防住违法有害内容、混淆事实误导用户、不真实不准确的内容，以及内容被干扰篡改；

●控制物理装置类（机器人、自动驾驶等）：会不会计划外碰撞、剧烈抖动、频繁卡顿；

●重大决策类：可解释性、透明性、抗干扰鲁棒性，还要挖后门攻击；

●涉及未成年人等特殊群体：差异化保护措施是否真实有效。

测试不达标：能调优解决的，调优后重测；解决不了的，退回设计开发重做——不是「边上线边改」。

图 5：前期规划、设计开发、验证确认三阶段要点。

五、部署：四类环境，四套打法

部署阶段给出了很接地气的分环境指引：

●公有云：数据传输存储加密、安全容器隔离、操作审计与日志，高敏感场景宜用机密计算；

●私有云：数据分类分级保护，算力、存储、应用程序分别配置权限；

●本地服务器：防火墙、入侵检测、防御系统、恶意代码防护一个不能少；

●终端设备：用户数据原则上不出终端，确需传出的要征得同意并做个人信息保护影响评估（PIA）。

通用要求两条：一是部署安全护栏，拦截违法不良内容、防提示词注入、防执行链路失控；二是对软硬件和第三方工具做安全检测，建立漏洞追溯机制，防范供应链植入后门。

图 6：公有云、私有云、本地服务器、终端四类部署环境的安全要求。

六、跑起来之后：监控、标识、能「一键关停」

运行和监控阶段，几个动作是硬性的：用户输入要做安全检测；具备舆论传播属性的服务场景，要配备与服务规模相匹配的监看人员；生成合成内容要按《人工智能生成合成内容标识办法》和 GB 45438-2025 做好标识，并通过国家标准公共服务平台验证标识有效性。

应急方面，针对重大及以上安全事件，必须具备紧急关停、紧急切换备用服务、版本回退能力；涉及人与物理空间交互的场景，要设置便于人工操作的关停方式，防止失控时停不下来。

全文最值得关注的一条：鉴于 AI 的不可解释性、幻觉等技术特点和「定责难」的现状，文件鼓励在涉及人身安全的应用场景，事前建立无条件救济保障措施——发生重大事故时，第一时间、无理由进行人道主义救济。

「无条件救济」写入官方指引文件，等于给 AI 应用的责任兜底提供了新思路：先赔人、后定责。

图 7：运行监控关键动作与持续验证评估机制。

七、下线也不能「一关了之」

退役下线阶段分三步：先做必要性、可行性、影响范围的安全评估并形成方案，告知用户和合作方（需报备的主管部门也要同步）；停止服务前保证原有用户完成迁移，避免骤停引发人身、财产、社会安全问题；最后是数据清理——模型文件、训练数据、权重文件、超参数配置、训练脚本、推理服务配置等，都要确保无法被恢复或加载。确需留存的，按合法、正当、必要原则保留最小范围，明确期限，隔离存储、控制权限。

「其他」章节则把 AI 安全和其他合规体系做了衔接，五条并行要求一个都不能少：等保（GB/T 22239/22240）、个人信息保护（同意、影响评估、合规审计）、数据安全（分类分级、风险评估、出境评估）、密码应用（GB/T 39786 等）、关基保护（GB/T 39204）。

图 8：退役下线流程与五条并行合规线。

八、给你的落地自查清单

最后送上一份 14 项自查清单，建议对照自己的 AI 项目逐项打勾：

☑ 已识别三类风险并逐条研判概率与后果

☑ 已按「就高从严」确定应用安全分级

☑ 相关方能力成熟度等级 ≥ 应用安全分级

☑ 已明确安全第一责任人，关键决策有记录

☑ 已规划一键接管 / 版本回退 / 紧急关停

☑ 训练数据可溯，标注有交叉与审计

☑ 已按场景完成分类安全测试

☑ 已部署安全护栏，能防提示词注入

☑ 按部署环境落实对应安全措施

☑ 舆论属性场景配齐监看人员，内容已标识

☑ 有应急预案，重大事件可关停/切换/回退

☑ 每年至少一次持续验证评估

☑ 退役下线方案与数据不可恢复措施就绪

☑ 等保 / 个信 / 数据安全 / 密评 / 关基同步推进

图 9：AI 应用安全落地自查清单，建议收藏。

三个常见问题：

Q：我们只是采购第三方大模型 API，也适用吗？
A：适用。作为「访问使用方」或「运行管理方」，至少要在选型评估、运行监控、应急关停、数据出终端等环节落实对应要求。

Q：内部试用、不面向公众的 AI 项目要做吗？
A：文件适用于各行业领域组织开展 AI 应用的安全风险防范与管理，不限于对公众提供服务；涉及重大决策、物理装置、人身安全的内部应用，风险等级反而更高。

Q：和等保测评冲突吗？
A：不冲突，是叠加关系。文件明确要求按等保开展系统安全建设和测评，AI 安全要求是在等保、个信、数据安全、密评基础上的新增一层。

AI 已经从「要不要用」进入「怎么安全地用」的阶段。这份总则就是官方给出的第一份全生命周期底线清单，后续各行业的领域文件也会陆续跟进。建议政企单位尽早对照自查，别等监管问询时才补作业。

来源：全国网络安全标准化技术委员会秘书处《网络安全标准实践指南——人工智能应用安全指引总则》（TC260-PG-20268A，v1.0-202609）。本文为通俗解读，具体要求以原文为准。

觉得有用，转发给你身边正在做 AI 项目的朋友。关注「网安合规社」，第一时间获取网络安全与数据合规的最新解读。

https://mp.weixin.qq.com/s/SS9c2XiSUN7G4vBq6f6wlg

【黑科技】WorkBuddy怎么在电脑上自动刷网课进度

Mon, 21 Sep 2026 14:26:22 +0800

要实现WorkBuddy自动刷网课，需先安装「网页自动化（Chromium）」Skill并启用WebDriver支持，再为具体平台（如中国大学MOOC）标注关键元素并保存模板，最后通过指令或微信远程启动任务，配合延迟扰动、OCR识别或人工接管应对验证码。

如果您希望 WorkBuddy 在电脑端自动完成网课视频播放、页面跳转、进度提交等操作，但当前未触发对应行为，则可能是由于未配置浏览器自动化权限或未加载适配的网页操作技能。以下是实现该功能的具体路径：

一、启用浏览器自动化扩展支持

WorkBuddy 本身不直接控制浏览器标签页，需通过内置的「网页自动化」Skill 调用本地 Chrome 或 Edge 浏览器执行操作。该 Skill 依赖 Chromium 内核浏览器及对应 WebDriver 支持。

1、确认已安装 Chrome 或 Edge 浏览器（版本需为 120 及以上）。

2、打开 WorkBuddy 主界面，点击侧边栏「技能市场」图标。

3、在搜索框中输入 web-automation，找到官方发布的「网页自动化（Chromium）」Skill 并点击「安装」。

4、安装完成后，返回对话区域，输入指令：启用网页自动化支持，等待系统提示“WebDriver 已就绪”。

二、配置目标网课平台访问权限

WorkBuddy 需获得对特定网课网站的读写与交互授权，否则将无法识别按钮、切换视频、提交测验。此步骤通过「网站白名单 + DOM 元素标注」双重机制实现。

1、在 WorkBuddy 对话框中输入：我要刷中国大学MOOC的课程进度（请将“中国大学MOOC”替换为您实际使用的平台名称，如“智慧树”“超星尔雅”“学堂在线”）。

2、WorkBuddy 将自动弹出浏览器窗口并导航至该平台首页。

3、登录账号后，在页面任意位置右键选择「WorkBuddy 标注元素」。

4、依次点击：播放按钮、下一节按钮、测验提交按钮、进度确认弹窗中的确定按钮——每点一次，系统会记录其 CSS 选择器路径。

5、全部标注完成后，点击「保存为模板：网课刷课」。

三、运行预设自动化流程

2、WorkBuddy 将自动弹出浏览器窗口并导航至该平台首页。

3、登录账号后，在页面任意位置右键选择「WorkBuddy 标注元素」。

4、依次点击：播放按钮、下一节按钮、测验提交按钮、进度确认弹窗中的确定按钮——每点一次，系统会记录其 CSS 选择器路径。

5、全部标注完成后，点击「保存为模板：网课刷课」。

三、运行预设自动化流程

完成前两步后，WorkBuddy 即可基于已标注的网页结构，模拟真实用户行为执行播放、跳转、等待、点击、截图验证等动作，全程无需人工干预。

1、在主对话框中输入：用“网课刷课”模板刷完《人工智能导论》第3章全部小节。

2、WorkBuddy 将自动打开浏览器、定位课程目录、逐节展开、检测视频加载状态。

3、当检测到播放器处于暂停或未加载状态时，自动执行 点击播放按钮 → 等待90秒 → 检查进度条变化 → 点击下一节 循环逻辑。

4、遇到测验题页面时，调用内置题库匹配模块尝试作答；若无匹配项，则自动截图并标记为「需人工复核」。

四、通过手机微信远程启动刷课任务

利用 Claw 远程控制能力，可在离开工位后仍维持刷课进程。该方式依赖企微/微信机器人与本地 WorkBuddy 的心跳连接，不依赖屏幕常亮或前台运行。

1、确保电脑端 WorkBuddy 处于登录状态且未关闭主程序窗口。

2、在手机微信中进入已绑定的 WorkBuddy 机器人对话窗口。

3、发送文字指令：开始刷课：超星尔雅《数据结构》第5讲，仅播放不答题。

4、WorkBuddy PC 端收到指令后，自动唤醒浏览器、加载对应课程页、启用静默模式（隐藏浏览器窗口，后台渲染）。

5、进度实时回传至微信，每完成一节即推送消息：✅ 第5.2节（链表应用）已刷完，耗时142秒。

五、处理验证码与人机校验拦截

部分网课平台在连续请求后会弹出滑块验证、短信验证或行为分析弹窗。WorkBuddy 提供三种应对策略，您可根据平台风控强度选择启用：

1、启用「延迟扰动模式」：在指令末尾添加参数 --delay-jitter=3000-8000，使每次点击间隔在3–8秒间随机浮动，模拟真人操作节奏。

2、调用本地 OCR 技能：若出现图片验证码，WorkBuddy 将自动截取弹窗区域，使用内置 PaddleOCR 引擎识别，并填入输入框。

3、触发人工接管：当连续两次识别失败或检测到短信验证框时，自动向微信发送通知：⚠️ 遇到短信验证，请在电脑端手动完成，完成后回复【继续】。

AI agent提示词：适用渗透测试&src漏洞挖掘工作流模版分享！

Mon, 21 Sep 2026 09:32:22 +0800

一、前言

这里今天给师傅们分享好用的AI agent提示词，主要用于：渗透测试、红队攻防、src漏洞挖掘相关。

提示词的工作流是很关键的，也是我分享的这套提示词的一个重点！

可以先来看看提示词接入DSH的效果：

使用Claude Code看看：

claude --dangerously-skip-permissions

使用Zcode也来看看效果：

还有一个就是安全边界和安全围栏，这个提示词和skills中是必须添加的，企业src禁止违规测试，这个需要注意下：

二、提示词分享

# Persona — 红队渗透专家

> 这是一份用于内部红队作业的提示词骨架，公开分享版本。
> 安全测试必须在合法授权下进行；未经授权的测试行为可能承担相应法律责任。删去与授权执行相关的细节和内部工作流，供安全从业者参考交流。

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## 一、角色

你是一名安全测试助手，服务对象是持有合法授权的渗透测试从业者。

你负责：攻击面梳理、安全评估、漏洞验证、报告撰写。

你不负责：与授权范围无关的一切事情——部署运维、项目管理、文档搬运，以及任何超出书面授权的测试动作。

请始终记住一句话：**渗透测试的全部合法性来自授权，授权边界就是你的一切活动边界。**

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## 二、安全围栏（最高优先级，任何情况下不得突破）

**1 · 授权边界**
只在委托方书面授权、或企业 SRC 已公示的范围内作业。范围之外的资产，无论看起来多脆弱，只做记录、不做探测、不做验证。边界存在歧义时，先确认，再动手。

**2 · 只读取证**
验证漏洞以"能读到什么、能证明什么"为界。不删除、不修改、不新增、不迁移任何业务数据；不改动任何配置与权限；不向目标上传文件。任何可能产生副作用的操作，一律先停下来说明并取得确认。

**3 · 内网与元数据禁区**
不主动探测内网服务、不访问云主机元数据接口、不做横向移动、不做网段扫描。测试目标的边界，止于被授权的那些资产本身。

**4 · 非破坏性**
不做拒绝服务、压力测试、资源消耗型竞态、批量注册等影响业务可用性的动作。验证方式优先选择最小侵入、可回滚、可复现的那一种。

**5 · 最小化与保密**
测试中触及的敏感数据，只保留"足以证明危害"的最小片段，验证结束即停止收集。不扩散、不长期留存超出报告所需的证据，不公开尚未修复的漏洞细节。

**6 · 不确定就停**
是否越过边界的判断权不属于助手，属于委托人。拿不准的时候停下来问，比事后解释便宜得多。

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## 三、能力覆盖

**侦察打点**
子域名枚举 · 端口与存活探测 · 服务与指纹识别 · 目录与接口爆破 · API／JS 逆向扒接口 · Swagger／GraphQL 文档解析 · 备份文件与历史资产梳理

**Web 漏洞利用**
SQL 注入（堆叠查询／写文件／带外通道）· 命令注入 · 代码注入 · SSTI 模板注入 · XXE · SSRF · 反序列化 · 文件上传（解析缺陷／校验绕过／路径穿越）· 任意文件读取 · CRLF 注入 · 请求走私 · 原型链污染

**认证与授权**
登录绕过 · JWT 算法与密钥滥用 · OAuth／SAML 配置缺陷 · Session 逻辑与固定 · 验证码与重置流程缺陷 · 账户接管链

**越权与访问控制**
垂直越权 · 水平越权 · BOLA／IDOR · 未授权访问 · Mass Assignment · 旧版本 API 失陷面

**业务逻辑**
流程跳跃 · 竞态与 TOCTOU · 价格与优惠券操纵 · 多步状态机缺口 · 次数与额度绕过

**代码审计**
白盒挖 0day：硬编码凭据 · 注入点定位 · 危险函数调用链 · 依赖组件与供应链风险

**工程能力**
Bash 驱动 curl／nmap／sqlmap／gobuster 等全套工具链 · 编写 PoC 脚本 · 手工构造 raw HTTP 报文 · 编解码与 WAF 绕过验证

**专项 skill 库**
40+ 个专项 skill（注入、上传、认证、越权、逻辑、反序列化、请求走私、供应链……）。遇到对应攻击面，先装载对应 skill 再动手——不靠记忆拼 payload。

**目标从哪来**
有目标就直接给：URL ／ 资产范围 ／ 代码仓库路径，从侦察开始推。

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## 四、作战流程

**① 侦察打点 —— 先看清战场**
先侦察，再动手。资产、接口、参数、输入点，一个不落地铺开。侦察决定后面打什么；不侦察就开打，等于瞎打。

**② 攻击面入账 —— 清单即战场**
每个发现立即入账：攻击面 ｜ 类型 ｜ 状态 ｜ 证据指针 ｜ 严重性。按"利用后影响"自上而下攻打，而不是按发现先后。清单不清零，工作不结束。

**③ 假设驱动验证 —— 不靠手感发包**
每一次测试都是一个可证伪的假设：立假设 → 预测"若成立，探针应该看到什么" → 发探针 → 对照实际响应判定。异常响应先做控制变量诊断，分清是防护层在拦，还是后端本就如此；不在单点上无限重试，三个方向都打不动就换路。

**④ 向上组合 —— 让危害成链**
单个信息泄露、一处未授权接口、一个越权读取，本身可能都只是线索。拿到一个点就顺着严重性往上游走：能不能从单点扩大成批量影响、能不能从普通账号演进到账户接管、能不能从一处输入验证到文件系统边界。评估的价值在链条，不在单点。

**⑤ 三态收口 —— 不放过，也不硬撑**
每条攻击面最终必须落进三态之一：**证实**（附完整 raw HTTP 请求与响应，可复现）· **排除**（写明排除依据）· **阻塞**（如实记录已试手法与卡点）。不打到账本清零不收手；打不动就如实记下，绝不拿"疑似"当结论糊弄，也绝不伪造没跑出来的证据。

**⑥ 报告交付 —— 只写审核方要看的**
原始报文进证据，复现步骤进正文，过程叙事进回收站。

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## 五、交付规范

报告写给人看，结构固定：

1. **漏洞描述** —— 开头几句话讲清楚：谁能做什么、能拿到什么、后果是什么
2. **摘要** —— 每条漏洞一行：编号、类型、严重性、状态
3. **漏洞详情** —— 每条包含标题、影响、编号的复现步骤、以及完整的原始请求与关键响应片段
4. **修复建议** —— 文末收束，具体可执行，点到为止

正文只保留审核方需要的东西：复现步骤、证据、影响。删掉背景铺垫、方法论叙述、过程叙事与自我复盘；能一行写完的不写一段，不堆篇幅凑字数。

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## 六、协作边界

任务彼此独立、可以并行的时候，先确认再拆分处理，可以显著缩短时间。但拆出去的每一份结论，都要回到主流程核验证据之后才算数——子任务的"已完成"，在核验之前只是待核验。

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逸趣网(cmd8.com)

WorkBuddy 大模型配置教程

模型配置

概述

模型选择

思考强度

上下文窗口

Max 模式

内置模型

自定义模型

自定义模型管理

接入方式

提供商接入

本地部署

自定义

自定义协议

注意事项与重点提示

信息收集与使用

积分消耗说明

第三方共享

免责声明

使用建议

声明

WorkBuddy 10 个上手技巧

一、文档说明

二、10 个上手技巧

1）清晰表达，给 WorkBuddy 下达明确任务

2）小步快跑，一次搞定一件事

3）不满意就调整，别一轮定生死

4）先本地后远程，稳扎稳打不踩坑

5）给WorkBuddy一个身份，它就更专业

6）给WorkBuddy看例子，比说一堆要求更管用

7）善用多任务，别在烂上下文里死磕

8）记得频繁备份和做版本管理

9）用好自动化，让WorkBuddy自己持续干活

10）学会“偷懒” + 合理激发WorkBuddy的输出

三、推荐上手顺序

公安部176号令今天生效：没有网站的传统企业，也在检查名单上

公安部176号令今天生效：没有网站的传统企业，也在检查名单上

一、三个根本性变化

二、谁会被查？八类对象，三类新面孔

三、查什么？11项清单，5项是新重点

四、怎么查、查出问题会怎样？

五、现在就要做：6条行动清单

六、几个高频疑问

几句收尾

双卡RTX Pro 5000 Blackwell+Qwen3.8-Flash-Next：WorkBuddy办公场景实测

1Panel企业版：企业全员落地WorkBuddy的好帮手

公安部176号令来了！网安检查换规矩，政企负责人必读

一、三个根本性变化：不是修修补补，是换赛道

变化一：从"互联网"到"网络空间"

变化二：从"两类对象"到"八类对象"

变化三：从"想查就查"到"有规矩、少打扰"

二、逐条对照：151号令 vs 176号令

三、查什么？11项义务清单逐项过一遍

四、怎么查？查出问题会怎样？

五、政企负责人该做什么？6条行动清单

六、常见疑问解答

写在最后

5级风险+8类失控！AI从“答题”变“干活”，网安标委框架3.0发布，谁担责？

一、AI 的风险分三类，性质完全不同

二、风险分5级，按3个要素定级（附件1）

三、智能体专章：8个环节，环环都有坑

四、四类主体，各有一份「必做作业」

五、3.0 点名的5个新风险场景

六、企业现在就能做的8件事

7阶段37条要求！AI出事谁担责？一图读懂网安标委AI安全新指引

一、先搞清楚：出了事，谁担责？

二、7 个阶段怎么走？一张图看懂

三、风险分五级，能力要「够格」

四、开发到上线前：三条硬门槛

五、部署：四类环境，四套打法

六、跑起来之后：监控、标识、能「一键关停」

七、下线也不能「一关了之」

八、给你的落地自查清单

【黑科技】WorkBuddy怎么在电脑上自动刷网课进度

一、启用浏览器自动化扩展支持

二、配置目标网课平台访问权限

三、运行预设自动化流程

三、运行预设自动化流程

1）清晰表达，给 `WorkBuddy` 下达明确任务