最近，办公小浣熊桌面端正式发布了，支持 macOS 和 Windows。
它可以直接调用本地文件、历史对话、 Obsidian 笔记、飞书文档发起任务。
再配合 Skills、MCP、第三方应用、本地记忆和定时任务，把资料文件获取、内容分析、结果生成分享与后续沉淀连接起来。
本地 Agent 支持根据任务类型，灵活选择通用任务 或代码任务。
整理文件、分析数据、撰写方案等日常工作，可使用通用任务 ；编写代码、开发项目等专业场景，则可切换至代码任务。
同时支持自定义模型配置，内置 5+ 款模型，并已接入 DeepSeek-V4-Pro。
简单体验下来，我觉得下面几个功能比较值得关注。
01
用 @ 引入上下文给 AI
这个功能挺有意思的。
可以通过 @ 将当前任务需要参考的文件或其他内容带入对话，让 AI 围绕指定材料工作。
不仅仅是本地文件，还是支持把你以前的对话，甚至 Obsidian 笔记引入进来作为上下文。
比如你开了多个会话聊了很多不同的话题，可以引用这些会话作为上下文，基于聊的所有话题生成一个 PPT。
可以看到，在正式制作之前确认方向。
最终生成的 PPT 可以直接编辑，效果如下所示，还挺炫酷的。
@ 解决的是 AI 应该参考什么的问题。
与之配合的 Quick Bar，解决的是在哪里调用 AI 的问题。
在文档、网页、聊天窗口或者 Excel 中选中一段内容，通过 macOS 的 ⌘K 或 Windows 的 Ctrl+K，就能直接唤起小浣熊。
选中一段英文，可以让它翻译，选中一段报告，可以总结重点，选中一封措辞生硬的邮件，可以重新润色。
处理 Excel 时，还可以针对选中的单元格分析趋势、寻找异常，或者生成一段经营结论。
AI 不再只待在自己的窗口里，而是开始理解你当下正在处理的内容。
02
Skills 和插件
办公小浣熊桌面端提供了 Skills 技能系统，把一套成熟的任务流程封装成可重复使用的技能。
它目前就预置很多，可以一键安装。
比如：用 artifacts-builder 做一个 AI 产品小浣熊桌面端 Agent 官网 Demo，包含首页、功能介绍、案例、价格页，视觉风格要科技感。
比如使用深度研究 skill，是国内首个流程可交互的 Deep Research 工具。
将复杂任务转化为结构化流程，让整个过程可交互、可调整、可追溯，每一个关键决策都有清晰依据。
凭借长链条思考能力，它能将模糊目标逐步拆解为可执行的行动方案，并以严密、清晰的逻辑，交付兼具深度、背景洞察与前瞻判断的分析报告。
同时，它能在持续使用中学习与优化，也能逐渐理解并记住你的偏好，越用越懂你，越用越聪明。
除此之外，还有一些专家团。
通过多智能体协作，来帮你完成任务。
03
连接第三方应用
目前，桌面端已经支持连接飞书、钉钉。
用户可以将 AI 的分析结果导出为飞书文档，也可以把新内容追加到已有文档中。
光飞书的 SKill 就好几十个：
除了写入文档，小浣熊还可以搜索飞书知识库，围绕企业内部资料生成总结、报告和结构化内容。
AI 不仅可以读取信息、完成分析，还能让结果进入团队正在使用的协作系统。
内容不必在聊天窗口和文档平台之间反复搬运，生成结果也更容易被团队继续使用和沉淀。
根据当前产品文档，企业微信和钉钉的连接能力也在规划中，但目前仍属于即将支持的功能。
同时还支持接入 Obsidian，把你本地的知识库一键导入。
04
本地记忆，不用每次都重新介绍自己
办公小浣熊桌面端可以记住用户的基础信息、职业背景、行业语境、常用术语、文档偏好和工作习惯。
这些信息可以在后续对话和任务中持续发挥作用。
例如，同一句帮我写一份项目总结，不同职业和不同团队想要的结果可能完全不同。
有人需要简洁的管理层汇报，有人习惯完整的数据分析，还有人希望采用公司固定的表达方式和文档结构。
如果 AI 能够记住这些偏好，用户就不需要每次都重新解释。
随着记忆逐渐积累，AI 才可能从一个通用工具，变成更了解个人工作方式的助手。
05
定时任务
大部分 AI 工具仍然需要用户主动发起一个任务。
但现实工作中，有相当一部分任务是需要重复搞的。
比如每个月整理行业动态，每周生成项目周报啥的。
这种场景，就可以用桌面端的定时任务能力了。
你可以预先设置任务内容和执行周期，让小浣熊在指定时间自动运行。任务完成后，你就可以直接看执行记录和生成结果了。
而且，每一个定时任务都可以绑定定时任务的数据源。比如本地文件、飞书文档。
这个太有用了。比如每周写一个周报，其实周报大概率是从自己多个飞书文档中攒出来的。
如果定时任务没办法绑定数据源，周报这种类似的场景就几乎不可用的。
而且。当文件处理、浏览器、Skills、第三方应用和定时任务组合起来，桌面端就有机会形成更完整的自动化链路：
到点触发任务 → 获取资料 → 调用技能进行分析 → 生成报告 → 沉淀到协作平台。
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