WorkBuddy 每个版本都带来实用新功能，但功能多了容易错过亮点。本文精选 v3.3 至 v3.5 中最值得关注的 8 个新功能，配合操作示例，帮你快速上手、立刻提效。
以前一个 Agent 只能单线程工作，现在可以在同一会话中编排多个 Agent 协同完成复杂任务。比如让一个 Agent 写代码、另一个 Agent 同步审查代码质量、第三个 Agent 编写测试。
# 定义协作流程
/agent collab start --name "全栈开发"
# 添加参与者
/agent collab add coder --role "开发者" --task "实现功能代码"
/agent collab add reviewer --role "审查者" --task "代码质量审查"
/agent collab add tester --role "测试者" --task "编写单元测试"
# 设置编排策略
/agent collab strategy sequential # 串行：coder → reviewer → tester
# 启动协作
/agent collab run "为用户模块添加密码重置功能"协作过程中各 Agent 的输出实时可见，你可以随时介入调整方向。支持三种编排策略：
探索性对话中经常需要尝试不同方案，以前只能新开会话。现在可以在对话树中创建分支，分别探索不同路径，再将最优结果合并回主线。
# 在当前对话点创建分支
/branch create --name "方案A：微服务架构"
# 切换到另一个分支探索不同方案
/branch create --name "方案B：单体架构"
/branch switch "方案B：单体架构"
# 查看所有分支
/branch list
# * 方案A：微服务架构 (3 轮对话)
# 方案B：单体架构 (5 轮对话)
# main (主线)
# 将分支结果合并回主线
/branch merge "方案A：微服务架构" --to main分支之间共享分支点之前的上下文，各自独立演进，互不干扰。合并时自动处理冲突，冲突部分会提示你选择保留哪个版本。
长对话的 Token 消耗一直是痛点。v3.5 引入智能上下文压缩：当对话超过阈值时，自动将早期对话压缩为摘要，保留关键决策和代码片段，丢弃冗余的中间过程。
// .workbuddy/config.json
{
"context": {
"compression": {
"enabled": true,
"trigger_tokens": 80000, // 超过 80K Token 时触发压缩
"retain_recent": 20, // 保留最近 20 轮对话不压缩
"strategy": "semantic", // semantic：语义保留 / sliding：滑动窗口
"preserve_code": true // 始终保留代码块完整内容
}
}
}压缩后你会在对话中看到一条标记：📌 上下文已压缩：前 45 轮对话摘要为 3 轮（节省 62% Token）。压缩是可逆的，点击标记可展开查看原始对话。
重复性任务可以定义为自动化工作流：当某个事件发生时，自动执行一系列操作。比如「每次保存 Python 文件时自动运行 lint 和测试」。
# 创建自动化：保存 Python 文件时自动检查
/automation create --name "Python 自动检查"
# 定义触发条件
/automation trigger --event file_save --pattern "*.py"
# 定义执行步骤
/automation step add --action run --command "ruff check {file}"
/automation step add --action run --command "pytest {file_dir} -q"
# 启用自动化
/automation enable "Python 自动检查"更多工作流示例：
v3.4 对记忆系统做了全面升级：长期记忆支持语义检索，不再只是关键词匹配；新增项目级知识库，可以为特定项目注入领域知识。
# 手动保存重要信息到长期记忆
/memory save "项目使用 MySQL 8.0，字符集 utf8mb4，时区 UTC"
# 语义检索相关记忆（无需精确关键词）
/memory search "数据库配置"
# → 找到：项目使用 MySQL 8.0，字符集 utf8mb4，时区 UTC
# 为项目创建知识库
/knowledge create --name "项目规范" --file ./docs/conventions.md
# 查看当前记忆概况
/memory stats
# 短期记忆：12 条（当前会话）
# 长期记忆：156 条（跨会话持久化）
# 项目知识库：3 个记忆系统会自动判断哪些信息值得长期保留（如项目配置、技术决策），哪些只是临时上下文（如当前调试的变量值）。
不再只能文字对话！现在可以直接拖入图片、音频、PDF 等文件，WorkBuddy 会自动识别内容类型并选择合适的处理方式。
# 拖入截图 → 自动 OCR + 分析
👤：[拖入 UI 截图]
🤖：识别到这是一个登录页面，包含用户名、密码输入框和登录按钮。
建议改进：密码框缺少显示/隐藏切换，登录按钮无 loading 状态。
# 拖入 PDF → 自动提取文本
👤：[拖入 requirements.pdf] 帮我整理成用户故事
🤖：已提取 PDF 内容（共 12 页），正在整理为用户故事格式...
# 拖入音频 → 自动转写
👤：[拖入 meeting-recording.mp3] 生成会议纪要
🤖：音频转写完成（时长 32 分钟），正在生成结构化纪要...支持的多模态类型：PNG/JPG/WebP 图片、MP3/WAV 音频、PDF 文档、Word/Excel 文件、视频文件（提取关键帧）。
内置的代码审查工具可以按自定义规则审查代码，支持批量审查 PR、扫描安全漏洞、生成审查报告。
# 审查当前变更的文件
/skill run code-reviewer --scope diff
# 审查指定 PR
/skill run code-reviewer --pr 123
# 使用自定义规则
/skill run code-reviewer --rules ./review-rules.yaml
# 安全漏洞专项扫描
/skill run code-reviewer --focus security审查报告包含问题分级（Critical/Warning/Info）、具体位置、修复建议和自动修复选项。团队可以共享审查规则配置，确保审查标准一致。
Model Context Protocol 让 WorkBuddy 能连接任意 MCP 兼容的外部服务，极大扩展了可用工具生态。数据库、设计工具、项目管理平台——只要提供 MCP 服务端，就能接入。
# 添加 MCP 服务连接
/mcp add postgres --transport stdio \
--command "npx" --args "@mcp/postgres localhost:5432/mydb"
/mcp add figma --transport sse \
--url "https://mcp.figma.com/sse" \
--header "Authorization: Bearer $FIGMA_TOKEN"
# 查看已连接的 MCP 服务
/mcp list
# ✅ postgres (6 tools: query, schema, migrate...)
# ✅ figma (4 tools: get_file, get_components...)
# ❌ jira (连接失败：认证过期)
# 在对话中使用 MCP 工具
👤：查询用户表中最近 7 天的注册数据
🤖：[调用 postgres.query] 查询结果：最近 7 天新增注册 1,247 人...MCP 连接支持热插拔，添加/移除服务无需重启 WorkBuddy。连接状态实时监控，异常自动重连。
| 功能 | 版本 | 命令/入口 | 详细文档 |
|---|---|---|---|
| 智能体协作 | v3.5 | /agent collab | E3 智能体协作 |
| 对话分支 | v3.5 | /branch | — |
| 上下文压缩 | v3.5 | 自动触发 | — |
| 自动化工作流 | v3.4 | /automation | D4 自动化 |
| 记忆系统 2.0 | v3.4 | /memory /knowledge | D5 记忆 |
| 多模态输入 | v3.3 | 拖入文件 | B5 多媒体 |
| 代码审查 | v3.3 | /skill run code-reviewer | — |
| MCP 协议 | v3.2 | /mcp | D1 MCP |