General（通用助手）

处理任何任务的多面手——编程、研究、数据分析、写作、自动化等。没有固定工作流。不确定该用哪个专家时，从这里开始。

## 擅长做什么

- **编程** — 编写、运行、调试和重构 Python、Node.js、Bash 或任何可以即时安装的语言
- **研究** — 抓取网页、整合多来源信息、生成结构化报告
- **数据分析** — 处理 CSV、JSON 和 Excel 文件；执行统计分析；生成图表（matplotlib、plotly）
- **写作** — 用 Markdown 或 HTML 起草报告、提案、邮件、文档
- **文件处理** — 转换、变换、批量处理、归档和整理文件
- **自动化** — 构建脚本、CLI 工具和流水线，自动化重复性工作流
- **LLM 子任务** — 调用内置 LLM API 进行摘要、翻译、分类或内容生成，作为更大任务的一部分

## 工作原理

通用助手运行在带完整桌面和 VNC 的持久化 Linux 沙箱中。每次会话保留文件——你可以跨多次对话继续一个项目，无需从头开始。

它拥有完整的终端、文件系统和网络访问权限。可以安装包、运行服务器、在 VNC 桌面上打开浏览器，并将输出写回 Workspace。

**Workspace 永久存储**——你生成的文件、构建的脚本和处理的数据，无论离开多久，下次打开对话时都还在那里。底层容器空闲时暂停，回来时重新启动，但你的文件永远不会丢失。

## 怎么写好 Prompt

通用助手没有预定义的工作流，这意味着结果质量几乎完全取决于你对任务的描述是否清晰。

**明确说明输出。** "总结这篇文章"适合快速回答。"用三条要点总结这篇文章，聚焦商业影响"则能得到更实用的结果。

**一条消息描述完整的工作。** 如果你想让它研究一个主题、写一份报告再发邮件给你——三件事一起说。它会规划并执行整个流程，无需你逐步提示。

**附上相关文件。** 直接在对话中上传 PDF、表格或图片。它读取文件后直接处理——无需复制粘贴内容。

**迭代。** 第一个结果是草稿。让它修改、深入、换格式或尝试不同方案。对话本身就是工作区。

**有效 Prompt 示例：**

> 抓取"AI agent frameworks 2025"的前 5 个搜索结果，提取各自的核心功能，生成一张 Markdown 格式的对比表。

> 分析附件 sales-report.xlsx。找出按营收增长排名前 3 的产品并生成柱状图，将图表保存为 PNG。

> 起草一份两页的新内部知识共享系统提案。受众：工程经理。语气：简洁直接。

> 编写一个 Python 脚本，监控文件夹中的新 CSV 文件，将其合并为单个文件，并输出汇总报告。

## 能力速览

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| 编程语言 | Python、Node.js、Bash 及任何可安装的语言 |
| 网络访问 | 抓取页面、获取内容、跟踪链接 |
| 文件读写 | CSV、JSON、Excel、PDF、图片、文本 |
| 可视化 | matplotlib、plotly、ECharts |
| LLM 子调用 | 通过内置 API 进行摘要、分类、翻译 |
| 沙箱 | 持久化 Linux 桌面，VNC，完整终端 |
| Workspace | 永久存储——文件无限期跨对话保留 |

## 下一步

- [AI 专家：找到合适的那个](/docs/zh-cn/getting-started/ai-experts-intro) — 查看所有内置专家及各自适用场景
- [Insights](/docs/zh-cn/built-in-agents/insights) — 连接数据库或表格，构建交互式仪表盘