不少人在用 WorkBuddy时会对提示词仔细推敲，词句改了又改，但最后效果总感觉又差一口气。有时候光死磕提示词还不够，被大多数人忽略的还有藏在对话框背后这 3 样「法宝」：
专家/专家团（Agents）、技能（Skill）、连接器（MCP）。
一个管「谁来做」，一个管「怎么做」，一个管「能不能连上外部世界」。
把它们搞明白、用顺，往往比反复改提示词更能拉开效率差距。
它们到底是干嘛的，又有什么区别呢？
专家/专家团：可以帮你真正干活的「专业人士」
在 WorkBuddy 里，专家其实就是我们常说的「智能体 Agent」。它专注于某个领域，带着这个行业的经验、方法论和流程，像一个「专业人士」。
还记得以前用 DeepSeek、GPT、豆包这类问答 AI时，经常被告知要先在对话前写一段：“你现在是某某专家...”; 在Coze和之前的豆包里也能创建使用专属的“智能体”。
在WorkBuddy 里原来的“智能体”被直接塞了进去，成了一种可以随时调用的角色。
最直观的差别：同样是“开发一个贪食蛇游戏”一句简单的提示词，在召唤和使用相关专家和直接用提示词完成的交付结果大不相同。
用了专家/专家团：react+NodeJS的专业架构+QA验收
（时间可能久，但架构化、质量可控）
不用专家/专家团：默认只是一个简单的单页。
（偶尔会有 bug 和失败概率：第一次给我的交付里贪食蛇没有动）。
可以看出，专家普遍适合你对这个领域不熟，但又想要一个靠谱、可控的专业结果的这类场景。
同时专家可以在对话过程中可以随时「召唤」：
有一点要注意：专家每次只能召唤 1 名。如果你需要多个专家配合，就要用「专家团」。
二、技能：那本教 AI「该怎么做」的说明书
如果说专家是「人」，那技能（Skill）就是「操作手册」。
Skill技能被定义为一本含有「可复用的说明、脚本、参考资料和资源」的手册，它告诉 Agent：这类任务该怎么做、调用什么工具、交付成什么格式。它属于一种高级工作流。
那该怎么区分专家和技能？来说一个一看就能懂的比喻：
大厨靠的是「功力」，菜谱靠的是「步骤」。在 WorkBuddy 里，专家带着能力上场，技能把某类任务的方法沉淀下来反复用。
技能怎么获得？主要有几种方式：
1.技能商城里搜索，直接安装别人做好的（平台提供）；
2.手动安装：把别处下载、或自己备份迁移的 zip 包装进来；
3.自己创建：可以在复杂任务的多轮对话里自动生成，也可以在任务完成后明确要求「复盘创建」，或者干脆直接下达「创建一个技能」的指令。
一个实用的点：创建好的技能可以提取、打包，迁移到其他 AI 办公工具里共用，可以避免换了工具平台后从零再来。
技能怎么用？两种触发方式：
·关键词触发：提示词里提到技能包里含有的类似触发词，（比如提到“制作一份课程教案”）它就能自动去调用已经安装的相关技能；
·指定选择：手动选某个技能，或在提示词里明确要求「用 XX 技能来帮我做……」。
三、连接器：帮 AI 插上「外接设备」的 U 盘
前两个（专家、技能）更偏向「在 WorkBuddy 内部把事做好」，而连接器（MCP）解决的是另一个问题：AI 怎么去碰外面的世界。
文档把连接器（MCP）比作「AI 时代的 U 盘」——它的作用是突破各平台之间的内容壁垒。通过第三方平台提供的 MCP 连接器，AI 就能去做那些日常没法直接读、或者需要权限才能做的操作。
比如：读取、查看、修改飞书文档和表格，查看记录 ima 知识库，等等。没有连接器，AI 出不去；插上对应的连接器，它就能进到对应的平台里干活。
连接器的安装与使用通常和具体平台绑定（文档里以飞书、ima 为例），由第三方提供——这一点和「自带 / 自建」的专家、技能不一样。
一张表看明白三者区别
执行任务时你不必只在三者里挑一个，完全可以按实际需要搭配着用——专家/专家团调用某项技能当方法，再借连接器接通 MCP 里的外部资源，一套复杂任务就这样跑通了。
简单记：专家负责「谁来做」，技能负责「怎么做」，连接器负责「连到外面去」。三者配合，WorkBuddy 才能从一个聊天窗口，变成真正能帮你跑通业务的生产力工具。