WorkBuddy 做了一次数据迁移和资料整理

，最大的感受是：以前需要自己一步一步操作的事情，现在可以先把目标告诉 AI，让它帮我拆解任务再执行。

我的实际需求是把原来比较零散的数据和文件，迁移到新的整理结构中。过去我一般需要自己完成：

整理旧数据 → 确定新结构 → 字段对应 → 批量处理 → 检查遗漏 → 再人工修正。

这次使用 WorkBuddy，我先把需要处理的文件放到授权目录，再直接描述迁移要求，包括：

先分析已有资料，而不是一上来就修改。

把原来的数据按照新的分类、字段和目录进行对应。

重复性的文件处理交给 WorkBuddy 完成，减少手工复制、粘贴和修改。

尤其是重要字段、文件数量和异常数据，我还是会自己核对一遍。

整个过程让我觉得比较实用的一点是：

当然，数据迁移这种事情我不会完全放手给 AI。涉及重要数据时，

但对于大量重复整理、文件分类、格式转换、数据清洗这类工作，WorkBuddy 确实能省掉不少机械操作。

这也是我目前使用 WorkBuddy 后比较明显的感受：

现在：我描述任务，让 AI 帮我执行，我负责检查结果。

这种工作方式的变化，可能才是我觉得最有意思的地方。

最近尝试用 WorkBuddy 做了一次数据迁移和资料整理，最大的感受是：以前需要自己一步一步操作的事情，现在可以先把目标告诉 AI，让它帮我拆解任务再执行。

用WorkBuddy完成一次数据迁移是什么体验

开发工具

人工智能

后端

WorkBuddy数据迁移实战：AI自动拆解任务，从整理旧文件到按新规则分类，批量执行重复操作，人工仅需校验关键字段。从“手动操作”转向“描述目标+AI执行”，大幅减少机械劳动，提升数据整理效率，重塑工作流。

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用WorkBuddy完成一次数据迁移是什么体验

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