10 倍。两周。

大家好,我是小虎。

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这不是某个网红带货的增长曲线,而是腾讯 Hy3 preview 大模型上线两周后的真实数据。

Token 调用量较上代版本增长超过 10 倍,其中代码和智能体场景的增幅更是达到 16.5 倍。

同一周,另一份报告出炉:腾讯 WorkBuddy 在国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场中,月访问量和环比增速均位列第一。

两个数据放在一起,你看到的是什么?

真相是:AI 编程的战场,已经从"写代码"变成了"做事情"。

我们以为在讨论工具,其实在讨论权力转移

过去一年,AI 编程工具的叙事逻辑是"辅助":

  • GitHub Copilot 帮你补全代码
  • Cursor 帮你重构函数
  • Claude Code 帮你解释报错

这个叙事的潜台词是:程序员还是老板,AI 是高级打字机。

但 WorkBuddy 登顶、Hy3 preview 爆发,揭示的是一个完全不同的故事:AI 不再是"辅助",而是"执行"。

WorkBuddy 能做什么?你一句话描述需求,它可以:

  • 读取你电脑上经授权的文件夹
  • 自动批量处理文件
  • 生成文档/表格/PPT
  • 做数据深度分析、行业调研

注意关键词,执行。不是"给你建议",而是"直接做完"。

这不是 IDE 插件级别的改进,这是"程序员定义需求,AI 完成实施"的分工重构。

为什么是腾讯?

这个问题值得停下来想清楚。

过去两年,AI 大模型的叙事一直被 OpenAI、Anthropic、Google 垄断。

国内的百度、阿里、字节轮流坐庄,腾讯的混元大模型更像是个"陪跑选手"。

但 Hy3 preview 的爆发,揭示了一个被忽视的真相:AI 应用的爆发,不一定从最强模型开始,而是从最懂场景的模型开始。

Hy3 preview 做了什么技术改进?

  • 快慢思考融合的 MoE 架构(总参数 2950 亿,激活参数 210 亿)
  • 支持 256K 长上下文窗口
  • 智能体应用中初始响应速度提升 54%
  • 平均任务完成时间缩短 47%

这些数据翻译成人话就是:Hy3 preview 是为"Agentic 工作流"重新设计的模型,而不是为了刷榜。

当其他模型还在比拼"我 MMLU 得分多少"的时候,腾讯已经在优化"让 AI 真正把事情做完"的工程链路。

WorkBuddy + Hy3 preview 的组合,本质上是在做一件事:把 AI 从"聊天对象"变成"数字员工"。

开源社区的反扑:DeepSeek-TUI 的启示

但市场不会只有一种声音。

5 月 8 日,开发者 Hmbown 开源发布了一个叫 DeepSeek-TUI 的工具。

简单说,它让你在终端里直接调用 DeepSeek V4 的能力,而且可以实时看到 AI 的"思考过程"(Reasoning Blocks)。

这个工具的定位很微妙:

  • 它不是 IDE 插件,不需要你离开终端
  • 它不只是"给建议",而是可以直接编辑本地代码
  • 它让你看到 AI 是怎么"想"的,而不是只有一个黑盒输出

这是开源社区对"商业化 AI 编程工具"的直接回应:如果商业工具不开放,我们就自己造。

更深层的解读是:AI 编程工具的竞争,已经从"模型能力"转移到"工作流整合能力"。

Cursor、Windsurf、GitHub Copilot,这些工具的核心价值不在于"用哪个模型",而在于"如何把 AI 能力无缝嵌入开发者的工作流"。

DeepSeek-TUI 选择终端这个最硬核的场景,恰恰说明:真正的开发者不在乎 UI 多漂亮,他们在乎的是"别让我离开我的工作环境"。

这对普通人意味着什么?

如果你是个程序员,看到这里可能会想:"嗯,工具又升级了,学呗。"

但如果你把视角拉高一点,你会发现这件事的影响远不止于"编程工具升级"。

AI 编程工具的爆发,本质上是在降低"把想法变成产品"的门槛。

去年,做一个 App 需要:

  1. 1.学编程语言
  2. 2.搭开发环境
  3. 3.写前端、写后端、调数据库
  4. 4.部署上线

今年,用 WorkBuddy 或者类似工具,流程变成:

  1. 1.用自然语言描述你想做什么
  2. 2.AI 帮你生成代码、配置环境、部署

这不是"辅助",这是重新定义"谁可以写软件"。

当写代码的成本趋近于零,真正的稀缺资源不再是"会编程的人",而是:

  • 能发现问题的人
  • 能定义需求的人
  • 能让 AI 听话的人(提示词工程)

这就是我一直在说的:一人公司(OPC)的底层逻辑,不是"一个人干五个人的活",而是"一个人+AI = 一支数字化团队"。

说了很多观点,不如动手试一下

讲完上面的逻辑,你可能已经有点心动:"我也想试试,但从哪开始?"

下面我给你一个保姆级教程,照着做,30 分钟内你就能让 AI 帮你干完以前要花半天的事。

我亲自测过,从下载安装到完成第一个真实任务,全程 28 分钟。

第一步:下载安装 WorkBuddy(5 分钟)

打开浏览器,访问 https://codebuddy.cn/work(这是官方下载地址)。

你会看到两个版本:

  • CodeBuddy:面向专业开发者,集成到 VS Code、JetBrains 等 IDE
  • WorkBuddy:面向普通用户,桌面级智能体

我们要下载的是 WorkBuddy(如果你不会编程,选这个就对了)。

点击"下载 WorkBuddy",选择你的系统:

  • Windows 用户:下载。exe 文件
  • Mac 用户:下载。dmg 文件

下载完后,双击安装包,一路"下一步"就行。不用改任何设置,默认的就行。

安装完成后,桌面会出现 WorkBuddy 的图标,双击打开。

验证安装成功的方法: 打开 WorkBuddy 后,你会看到一个聊天界面,左侧有文件树,右侧是对话区。如果能看到这个界面,说明安装成功了。

第二步:登录并授权文件夹访问(3 分钟)

打开 WorkBuddy 后,第一步是登录。

建议用微信扫码登录(这样后面用手机也能遥控 WorkBuddy 干活)。

登录成功后,WorkBuddy 会请求访问你的文件夹。

这里有个关键选择:

  • 如果你只是试用,可以只授权"桌面"和"文档"两个文件夹
  • 不要直接授权整个 C 盘(安全第一)

点击"授权文件夹",选择:

  • C:\Users\你的用户名\Desktop(桌面)
  • C:\Users\你的用户名\Documents(文档)

授权完成后,WorkBuddy 就能读取这些文件夹里的文件了。

验证授权成功的方法: 在 WorkBuddy 的对话区输入:"帮我看看桌面上有什么文件"。

如果它列出了你桌面的文件(比如"我看到桌面上有 XXX.docx、YYY.xlsx"),说明授权成功了。

第三步:切换 Hy3 preview 模型(2 分钟)

WorkBuddy 默认不是 Hy3 preview 模型,我们要手动切换。

在 WorkBuddy 的界面里,找到模型选择下拉框。

点击下拉框,选择:

  • Hy3 preview

切换完成后,WorkBuddy 会用 Hy3 preview 来生成回答。

第四步:完成你的第一个任务(15 分钟)

现在到了最关键的部分:让 WorkBuddy 帮你干一件真实的事。

我给你三个任务选项,你选一个自己最需要的:

任务 A 生成一份周报(适合上班族)

在 WorkBuddy 对话区输入:

帮我生成一份本周的工作周报。

要求:
1. 格式是Word文档
2. 包含:本周完成工作、下周计划、需要协调的事项
3. 保存到桌面,文件名"周报_2026年第XX周.docx"

我的工作内容参考桌面上"工作记录.txt"文件。

然后按回车,WorkBuddy 会:

  1. 1.读取"工作记录.txt"
  2. 2.生成周报内容
  3. 3.创建 Word 文档
  4. 4.保存到桌面

整个过程大概 2-5 分钟,取决于你的工作记录有多少。

验证任务成功的方法: 去桌面看,是不是多了一个"周报_2026 年第 XX 周。docx"文件?打开看看,内容是不是符合你的要求?

任务 B 批量处理 Excel 数据(适合数据分析)

假设你桌面上有一个"销售数据。xlsx"文件,你想让它帮你分析:

在 WorkBuddy 对话区输入:

帮我分析桌面上的"销售数据.xlsx"文件。

要求:
1. 计算每类产品的总销售额
2. 找出销售额最高的前3个产品
3. 生成一份分析报告,保存为"销售分析报告.xlsx"

WorkBuddy 会自己写 Python 代码,运行分析,然后生成 Excel 文件。

整个过程大概 3-8 分钟。

任务 C:生成一份 PPT(适合要做汇报的人)

在 WorkBuddy 对话区输入:

帮我生成一份关于"AI编程工具趋势"的PPT。

要求:
1. 共10页
2. 包含:封面、目录、AI编程的三个阶段、腾讯Hy3 preview的优势、普通人如何上手
3. 风格简洁专业
4. 保存到桌面,文件名"AI编程趋势.pptx"

整个过程大概 5-10 分钟。

最后说一句

1999 年,马车夫嘲笑汽车"容易抛锚"。

2026 年,如果你还在纠结"AI 生成的代码质量行不行",那你可能错过了真正的战场。

战场不在"代码质量",而在"谁能用 AI 把想法最快变成现实"。

腾讯 Hy3 preview 和 WorkBuddy 的爆发,不是终点,而是一个信号:AI 编程的"Agentic 时代"已经来了,你是要当观众,还是当玩家?

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