安装与初始配置

系统要求

平台	要求
macOS	Apple Silicon（M 系列）或 Intel，建议 16GB 内存以上
Windows	Windows 10 及以上
磁盘	预留 2GB 以上

第一步：安装客户端

从官网下载对应平台的安装包，拖入 Applications（Mac）或运行安装程序（Windows）。

首次启动会要求登录，支持 QQ / 微信 / 企业微信账号。

第二步：配置模型

WorkBuddy 本身是工作台，背后需要接模型。日常使用两种路线：

路线 A：直接用内置模型 开箱即用，适合不想折腾的人。

路线 B：接自己的模型 / 第三方 如果你有 API Key 或者本地模型，可以在设置里配置。常见组合：

• 通用任务：主力商用模型
• 本地跑：Mac 上用 MLX 或 Ollama（注意：部分自研架构模型需要单独编译支持）
• 代理场景：本地 Clash 默认端口 127.0.0.1:7897，在设置里配上即可

第三步：授权工作区

这是最关键也最容易踩坑的一步。

推荐做法：

mkdir -p ~/WorkBuddy

单独建一个工作目录，把要处理的项目放进去，然后只授权这一个目录。

不推荐：直接把 ~/Desktop 或 ~/Downloads 授权出去。AI 能读写这些目录，意味着误操作的风险面变大。

Mac 用户专属注意事项

1. npm / node 命令被拦截

在沙箱环境下跑 npm install 或 npm run build 可能报 CODEBUDDY_BROKER_DENY。原因是环境变量 NODE_OPTIONS 被注入了 shim 脚本。解法是在命令前清空这个变量：

env -u NODE_OPTIONS npm install
env -u NODE_OPTIONS npm run build

2. 文件权限弹窗

第一次让 AI 写文件时系统会弹授权，勾选“始终允许”能省掉后续反复确认。

3. 被动散热机型

无风扇的 MacBook Air 跑本地模型会降频，长任务建议接电源。

验证安装成功

跑一个最小任务测试链路通不通：

帮我写一个 Python 脚本，统计当前目录下所有 .md 文件的字数总和，然后运行它。

如果能看到脚本被创建、被执行、输出了结果，说明整条链路（模型 → 工具 → 文件操作）都通了。

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