調研摘要、起草的文件、清洗好的表格——WorkBuddy 把它們送進對話，然後就停在那了。一個端點，讓每個任務的產出都變成存下來、可查詢的記錄。
WorkBuddy 為規模化辦公而生：調研一個課題、起草文件、拼裝表格、跑多步任務——常常是多個 Agent 並行。產出到達對話裡，也許是個附件。然後現實來了：上週二的調研躺在捲動記錄的某處，供應商比較住在一個沒人記得檔名的檔案裡，「我們對供應商B的結論是什麼？」又要從零開始整個調查。
能修復這一切的模式比 AI 更古老：結果進到事實記錄系統。FormLM 的 Data API 就是一個扮演這個角色的託管端點——零設定：每個任務的產出以結構化記錄 POST 過來，欄位首次提交自動建立，之後一切可透過 HTTP 查詢。端點在 ?help 用 Markdown 自帶文件，Agent 不需要你寫規格說明就能發現格式。中文內容完全支援——記錄以 UTF-8 儲存，任務產出什麼語言都行。
把端點寫進任務裡。在 FormLM 建一個表單，在發布頁打開 Data API，把帶 ?help 的 URL 寫進你的 WorkBuddy 指令。?help URL 回傳一份純 Markdown 文件：欄位列表、請求格式、可複製的範例。Agent 讀完就自己提交結構正確的結果：
"調研我列的五家供應商。完成後，每家 向這個 API 提交一筆記錄： https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN?help 先讀文件，然後帶上價格、交期 與風險提交你的調研發現。" # Agent 讀取 Markdown schema、對上欄位、 # POST 結構化的調研發現——每個任務。
如果你的 WorkBuddy 工作區支援 MCP，標準的 FormLM 設定即可：用 npm install -g @formlm/cli 裝 CLI，註冊為 MCP 伺服器，Agent 就多了建表單、定義欄位、發布端點、對話式查詢結果的工具。同一個 formlm-cli mcp 伺服器在 Claude Desktop、Cursor、Codex CLI、Windsurf、Cline 上都能用——各平台的設定檔見開發者專區。
$ curl -X POST https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "data": { "vendor": 「供應商B」, "unit_price": 4.2, "lead_time_days": 14, "risk": 「單一產地，雨季斷供風險」, "verdict": 「備選」 }, "meta": {"source": "workbuddy-research"} }' # 讀取——下週的任務從這些發現出發 $ curl https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN/query?page=1&size=50
每筆記錄在 FormLM 的資料管理介面裡看得見、能匯出 CSV、也能透過查詢和 summary API 讀取——於是「我們對供應商B的結論是什麼」是一次 HTTP 呼叫，而不是把調研重跑一遍。中文和混合語言內容在 POST、查詢、匯出中完整往返。
不需要。端點就是純 HTTP——把帶 ?help 的 URL 貼進 WorkBuddy 任務，Agent 自己讀 Markdown 文件，然後提交結構化結果。如果你的 WorkBuddy 工作區支援 MCP，標準的 formlm-cli MCP 設定也適用。
完全支援。記錄以 UTF-8 儲存，沒有語言限制——中文任務產出、中英混排的調研筆記、CJK 欄位名稱，都能在 POST、查詢和 CSV 匯出中完整往返。
匯出是一張你手工管理的快照。端點是一個活的集合：每個任務自動附加結構化記錄，查詢 API 隨時讀回，summary 端點現算彙總——沒有檔案搬移，沒有版本混亂。
能。每筆記錄在 FormLM 的資料管理介面裡看得見、能匯出 CSV、也能透過查詢 API 讀取。Agent 提交了什麼、什麼時候、來自哪個來源，一目瞭然——沒有任何東西藏在對話記錄裡。
