爱范儿发布了一篇实测文章，标题为“实测腾讯 Hy4：我用它复刻《王者荣耀》，WorkBuddy 真能接大活了”。从标题信息看，这次测试把腾讯 Hy4 模型与 WorkBuddy 放在同一个任务链路里，让它们尝试复刻《王者荣耀》这一体量不小的游戏项目，并据此判断 WorkBuddy 是否具备承接复杂、长周期任务的能力。文章的结论倾向于肯定：在作者的这次实测中，WorkBuddy 表现出了“接大活”的可能性。
这件事值得关注的地方，不在于“复刻一款游戏”本身是否完成，而在于测试任务的选取方式。《王者荣耀》这类项目涉及玩法逻辑、界面、交互、资源组织等多个层面，天然不是一句提示词就能覆盖的短任务。把这类需求交给模型与 Agent 产品，实际上是在检验三件事：模型能否在多轮交互中维持对整体结构的理解，Agent 能否把大目标拆成可执行的步骤，以及工具链能否把生成结果真正拼装成可运行的东西。相比常见的单文件代码演示，这种“整项目”式的实测更接近开发者的真实使用场景。
另一层意义在于产品形态。过去一段时间，代码模型的竞争主要集中在补全准确率和单点问题上；而 WorkBuddy 这类产品若能在实测中完成跨步骤的连续交付，意味着竞争重心正在向“能不能替人把事情做完”迁移。对 AI 从业者而言，这既是模型能力的展示，也是 Agent 工程化程度的检验。
需要说明的是，目前公开信息仅为该篇实测文章的标题与结论性表述，文中具体的测试方法、任务拆解方式、耗时与完成度等细节尚未在热点信息中体现。单次实测也不等同于通用结论，复刻结果与原项目的差距、过程中人工介入的程度，都会影响对产品能力的判断。后续值得关注的是：测试细节是否可复现、WorkBuddy 面向开发者的开放程度，以及同类产品在同一任务上的横向对比。