百年日化企业，最近和WorkBuddy磨合得越来越熟。
今年4月，腾讯（K80700）智慧零售与上海家化（600315）信息部、HR团队联合启动WorkBuddy试点。从全员培训、内部招募到种子用户扩散，几个月后，这场试点已经走向规模化应用：WorkBuddy覆盖供应链、品牌营销、研发、财务、人事、信息部等 9 大业务部门，平均为员工提效超4.5倍。
而且大家用它做的，已经不只是写文档、做PPT。越来越多一线员工开始把WorkBuddy用在自己的专业工作
//九大部门，AI 开始干专业工作
从最近一个月的使用数据看，67%的用户已将WorkBuddy用于垂直业务场景，63%用于数据处理与分析，57%用于自动化与运维。
研发团队用它做化妆品原料和法规研究
财务沉淀报销审单规则、自动生成投资筛选报告
人事做干部试用期到期预警
供应链让多个车间看板每日自动更新
品牌营销则用于用户洞察、内容分析和营销素材生成
上海家化（600315）员工也通过skill把彼此的工作经验互相传递。当一个人用WorkBuddy 解决了自己的问题，他会推荐给旁边的同事。Skills沉淀下来之后，一个部门跑通的流程，另一个部门可以直接复用。
//“我不会 Python，但 Billy 会”
供应链是其中一个典型场景。上海家化（600315）B2C业务覆盖天猫、京东（JD）、抖音等多个平台，仓储费、操作费、快递费等分散在7类原始账单中，过去18个月累计约6000万行数据。
过去，物流团队主要靠Excel处理，整套月度分析需要5～6个人天，数据量一大，文件甚至会卡到打不开。
物流运营管理经理张樱学的是经济，并不会写代码。她把每个月的数据处理步骤拆解后交给WorkBuddy，由其生成Python脚本，再用18个月历史数据持续验证，并将发现的问题沉淀进Skill。
（张樱搭建的数据仪表盘）
最终，月度账单分析从2人天缩短至15分钟，蝴蝶图底表从1人天缩短至2分钟，可视化仪表盘从1.5人天缩短至3分钟，单项任务提效最高150倍。
整套月度工作，也从过去 5～6 个人天压缩到20分钟以内。
磨合久了，张樱还给 WorkBuddy 起了个名字：Billy。
“我不会Python，但Billy会。”
现在，品牌、平台、费用项、客单价等维度都能直接在可视化看板里筛选，管理者也不用再等重新做表，打开链接就能看最新结果。
//“70%的PPT变成了HTML”
品牌营销部的黄一峰，则一路跟着WorkBuddy的产品迭代，改变了自己的汇报方式。
过去，他每周都要收集美妆个护行业动态、整理资料、制作PPT。接触WorkBuddy后，他开始直接生成HTML网页，信息展示更直观，也更方便持续更新。
最初这些网页只能留在本地。为了分享出去，黄一峰自己搭服务器部署网页，再把链接发给同事，原来只在部门内流转的周报，也逐渐变成全公司都能查看的网页。
最近，WorkBuddy又上线了资料库功能。现在生成的内容可以直接放进资料库继续编辑、一键分享，不再需要自己准备服务器和部署环境。
消费（883434）者研究也从一次性报告变成持续沉淀。团队将不同年份、不同项目的调研资料交给WorkBuddy做跨项目分析，新报告加入后，原有内容还能继续更新。
目前，黄一峰这类汇报中，大约7成的PPT文件已经被WorkBuddy生成的HTML格式的产物代替。
我们也很开心（KXIN）的看到，WorkBuddy伴随企业和用户一路成长。
对我们来说，这些变化比单纯的提效数字更有意思：用户在真实工作里不断找到新的用法，WorkBuddy也跟着这些需求继续迭代。
百年企业和新Agent的磨合，还在继续。
