微信可用腾讯小龙虾工具轻松掌握股市套利技巧

前段时间，腾讯公司楼下的一场官方“装虾”活动，意外冲上了全球热搜。无数网友哀嚎，在深圳出差错过了这次“薅鹅毛”的机会。

不过别焦虑，在AI时代，只要你热点追得够慢，就完全不用再学了——这不，大家的悲伤还没酝酿开，腾讯转头就把这只火出圈的“虾”，直接塞进了人人都用的微信里。

最近，微信上线了ClawBot插件。作为腾讯推出的全场景职场AI智能体桌面工作台，腾讯版的“小龙虾”WorkBuddy第一时间就完成了适配。现在，用户只需在微信里用一句话描述需求，桌面端的WorkBuddy就能像一位真正的同事那样，自主规划并执行复杂任务、操作本地文件，最后交付一份可以直接验收的结果。

不止如此，考虑到大家办公软件的多样性，WorkBuddy的远程控制功能Claw，还支持接入企业微信、QQ、钉钉、飞书等主流即时通讯工具，让你能随时随地远程控制电脑上的WorkBuddy干活。

抱着看看鹅厂这次又整了什么好活的心态，我们实测了整整一周，最终的结论只有一个：鹅厂“养虾”，确实手拿把掐。

WorkBuddy“装虾”，0代码一分钟搞定

在WorkBuddy出现之前，想玩转AI Agent、用上爆火的OpenClaw，门槛高到足以劝退九成普通人。且不说要去GitHub找资源、写配置文件，光是科学上网、把界面改成中文，就能让一大批人直接放弃。更别提想把它连到微信、飞书这些日常工具里，没有点代码功底根本搞不定。

但腾讯的WorkBuddy，把整个安装配置流程简化到了极致——全程不用写一行代码，会点鼠标，一分钟就能搞定。

整个过程非常丝滑：在网页上点击下载，连续点击“下一步”，然后在应用中登录微信，桌面端的WorkBuddy就安装完成了。接下来，想接入微信？点一下页面左侧的Claw设置按钮，选择微信客服号集成，再点一下右侧的配置按钮，用微信扫一扫弹出的二维码，大功告成。然后，就可以直接在微信里和这只“虾”聊天了。

连接飞书、钉钉、QQ也是一样的流程，点一下配置再扫码，就能实现全平台无缝打通。整个过程，不需要一行代码，即便是公司的保洁阿姨来了，也能一分钟上手。

不止是连接简单，WorkBuddy直接把12大行业、140多位细分领域的专家Agent全给你内置好了。在微信中一句话就能唤起，让AI成为你24小时待命的“电子同事”。

比如，想让它帮忙找到小红书最合适的旅行类博主，只需要输入：“调用小红书运营专家agent，搜索小红书‘旅行小窍门’相关的热门笔记，从中找出5位不同的作者，逐一查看他们的用户主页和历史笔记，然后帮我整理一份达人评估表，包含：昵称、粉丝量级、近期笔记互动数据均值、内容风格描述、适合合作的内容方向，并按性价比推荐优先级排序。”

它就能自动调用专家，思考需要调用的工具，并给出非常完整的交付结果，连合作优先级都给直接排好了。

无论是想做内容、搞设计、算数据还是做运营，从UI设计师、增长黑客到招聘专家、销售教练，各行各业的“电子同事”，借助WorkBuddy，在微信里一句话就能召唤。

除了已有的专家Agent，也可以直接安排一些随机任务，WorkBuddy会自行思考应该如何完成以及调用哪些工具。比如，让它查询最新的金价波动。

可以看到，AI不仅给出了文字版结果，还附带了一个HTML文件，可以可视化地看到具体的交易情况、价格走势、最高价、最低价以及每日涨跌幅。

当然，这些功能还只是小试牛刀，远未发挥出WorkBuddy的全部实力。接下来的测试，我们决定将难度升级。

WorkBuddy自动搭建LOF套利Agent，再也不用手动盘数据

如果只是做做信息整理、内容生成，那未免太小看腾讯的“养虾”能力了。我们直接上了一个硬核难度：用一句话，让它搭建一个能自动盯盘、定时推送的LOF基金套利Agent。

先简单科普一下这个任务的逻辑：LOF基金同时支持场外申购（如银&行、基金公司等）和场内交易（像股票一样在证券交易所实时买卖）。当场内价格与场外净值产生差值，就出现了溢价或者折价套利的机会。比如场外更便宜时，就可以场外按净值申购，转到场内高价卖出，差价扣掉手续费就是纯收益。

（需要提醒的是，由于场外交易采用T+2机制，而场内是实时交易，这会产生至少两天的时间差，期间可能发生价格波动。因此，需要精准筛选出场内外差值足够大、安全边际够高的LOF。股市有风险，且大模型尚未百分百消除幻觉，涉及重要信息请注意核实，谨慎操作。）

但问题是，国内有300多只可套利的LOF基金，每天手动盘点场内外差价、计算溢价率、分析行情，费时又费力，普通人根本盯不过来。

于是我们给它提了需求：“帮我建立一个ETF薅羊毛agent，每天晚上九点，以表格形式，告诉我场内外基金有哪些差价超过10%了。”

注意，这里故意埋了个坑：能做场内外套利的是LOF基金，不是ETF（ETF有另一套套利机制，但根本不适合普通人操作）。

但WorkBuddy直接精准识别了这个错误，不仅没顺着错误走，反而直接交付了一套完整的LOF基金差价分析Agent，细节拉满：能自动筛选标的，区分溢价/折价两套套利策略；并且以表格形式输出基金名称、代码、场内价格、场外净值、溢价率、套利方向，连操作建议都给写明白了。

整个过程，比较惊喜的一点是，相比原版OpenClaw需要自己写大量skills配置文件，WorkBuddy直接把常用技能放进了“广场”里，点一下就能自动配置好。

甚至，在创建Agent或自动任务时，模型会自动分析完成任务需要哪些技能，然后自动调用金融数据技能、安装所需工具，无需手动配置任何环境。

更绝的是，考虑到Agent搭建通常很难一次性达到完美效果，你还能无限迭代这个Agent。我们追加了需求：给每个基金加上成分股分析、市场行情解读、券商观点，并且把时间改成每天晚上九点二十五分，还要每天把结果推送到微信。

它二话不说，直接读取现有脚本，对接了基金持仓、券商研报的API，加上了微信推送功能，并修改了定时任务的时间。

此外，值得称道的一点是，WorkBuddy几乎集成了国内所有主流模型。之前，不少模型厂商也推出了自己的Claw类产品，虽然也好用，但一来可能不支持微信，二来往往只能绑定自家模型，不够灵活。而在WorkBuddy，你可以根据任务的不同，从丰富的模型库中选择更合适的，避免“套利不成，token消耗先爆炸了”的尴尬。

而且，WorkBuddy针对国内版用户，无论新老，都一次性赠送5000 Credits。简单估算一下，在WorkBuddy，即便是选用最先进的模型，简单任务也只消耗个位数Credits，一些复杂任务消耗也基本控制在十几Credits，这5000 Credits足够用上一阵子了，性价比相当不错。

当然，设计定时任务还不够，还需要随时随地可视化地了解最新的LOF基金溢价情况。操作也很简单，在微信上说一声就好。

最终，AI不仅以文字格式告知了具体的套利产品与细节，同时附带了可视化的HTML文件，如何选择一目了然。在最后一列，AI还贴心地给出了分析结果，比如哪些产品适合溢价套利，哪些适合折价套利。

过去，搭建这样一套系统，几乎是量化公司或代码高手才能完成的操作。现在，借助WorkBuddy，几乎人人都能上手。

让AI帮我统计发片，月底不再为报销发愁

如果说基金套利是少数人的进阶玩法，那发片整理这个功能，就是能让所有职场人直呼“救命”的刚需。

作为内容从业者，同事经常需要大量出差、跑采访，一个月下来，打车、吃饭、高铁、住宿的发片能攒几十甚至上百张，PDF、图片格式混在一起，高铁票和普通发片格式完全不同。要挨个打开、录入信息、制作表格、核对金额，光是整理完就要花大半天，一个小数点错了就可能被财务打回返工。

现在，这些脏活累活，全可以交给WorkBuddy。我们直接甩给它一个装了45张各类发片的文件夹，提了一句要求：“整理桌面上发片文件夹中的所有发片，按照开票方、销售方、发片类别、金额等信息，整理到一个表格中发给我。”

接下来就是全程无需插手的自动化处理：它先自动读取了文件夹里的所有文件，识别出45个PDF发片；然后自动编写Python脚本批量提取信息。过程中，它发现了铁路电子客票格式不匹配、正则匹配出错的问题，全程自主迭代、自主修复。

可以看到，文件夹里还混入了大量图片格式、以及与传统发片格式天差地别的高铁票，但AI依然精准地发现了问题，并自动提出了改进方式。

最终交付的文件如下，文件名、销售方、发片类别、金额、开票日期、发片号码，所有信息分毫不差，连混在里面的图片格式发片、高铁票都实现了精准识别。

以前要花一整天搞定的报销整理，现在一句话，几分钟就完事了。再也不用对着一堆发片熬夜，再也不用因为小数点后两位的错误跟财务反复沟通，职场人的幸福感，确实被这只“虾”拉满了。

结尾

实测下来，如果给WorkBuddy满分十分，综合评价可以给到8.5分。

之所以有这么高的评价，核心在于它精准解决了目前市面上Claw类产品的两大痛点：

第一，全平台零门槛打通，微信原生适配。 这是最具杀伤力的一点。别的同类产品，要么不支持微信，要么接入流程极其复杂。而WorkBuddy不仅第一时间适配了微信刚上线的ClawBot插件，还做到了扫码1分钟绑定，语音指令、传文件、远程操控，在微信里直接就能完成，真正实现了随时随地用AI干活。

对比原版OpenClaw需要自己写大量skills配置文件，WorkBuddy直接把常用技能做成了开放广场，GIF搜索、GitHub管理、PDF编辑、AI绘图、邮件管理……上百个技能，点一下就自动配置，甚至模型会自动分析任务需要什么技能，自主完成配齐，小白也能零门槛上手。

第二，全主流模型适配，性价比拉满。 很多同类产品，只能绑定自家的大模型，灵活性较差。而WorkBuddy不仅有免费的5000 Credits，还几乎集成了国内所有主流大模型，GLM、Kimi、MiniMax、DeepSeek全覆盖，你可以根据任务难度选择最合适的模型，把成本控制到最低。

再加上鹅厂官方出品的背景，对比各种第三方工具，在数据安全、本地文件读取的权限管控上，又多了一层保障。尤其是职场人处理公司文件、财务数据时，安全感直接拉满。

当然，实测下来也有一些美中不足：比如，偶尔会出现本地文件连续读取失败的情况；跨应用授权的流程还有优化空间，初次跨应用调用时，需要不断手动确认授权，否则可能导致任务失败。

但这些小问题，在它带来的效率提升面前，几乎可以忽略不计。毕竟回顾过去一个季度，科技进步的速度，尤其是国内厂商的产品化能力，强得令人惊叹。眼前的小问题，可能不到一个礼拜，就能被迎刃而解。

一个多月前的春节，身边还有不少同事，为了装个OpenClaw，从注册GitHub账号开始，折腾了七八天都没搞定。而现在，只需要点几下下载、扫个码，就算是完全不懂代码的财务、前台，都能轻松搭出自动化办公应用，搞定办公用品管理、报销统计这些重复性工作。

曾经只属于技术极客的AI Agent，现在被腾讯用极致的产品化能力，送到了每一个普通职场人的手里。同事之间少了推诿扯皮，每天还会互相分享好用的skills与搭建小窍门，同事之间的关系，似乎都比过去更紧密了。科技带来的改变，往往就体现在这些微小的细节之中。

*头图来源： WorkBuddy