调研摘要、起草的文档、清洗好的表格——WorkBuddy 把它们送进对话，然后就停在那了。一个接口，让每个任务的产出都变成存下来、可查询的记录。
WorkBuddy 为规模化办公而生：调研一个课题、起草文档、拼装表格、跑多步任务——常常是多个 Agent 并行。产出到达对话里，也许是个附件。然后现实来了：上周二的调研躺在滚屏记录的某处，供应商对比住在一个没人记得文件名的文件里，「我们对供应商B的结论是什么？」又要从零开始整个调查。
能修复这一切的模式比 AI 更古老：结果进到事实记录系统。FormLM 的 Data API 就是一个扮演这个角色的托管接口——零配置：每个任务的产出以结构化记录 POST 过来，字段首次提交自动创建，之后一切可通过 HTTP 查询。接口在 ?help 用 Markdown 自带文档，Agent 不需要你写规格说明就能发现格式。中文内容完全支持——记录以 UTF-8 存储，任务产出什么语言都行。
把接口写进任务里。在 FormLM 建一个表单，在发布页打开 Data API，把带 ?help 的 URL 写进你的 WorkBuddy 指令。?help URL 返回一份纯 Markdown 文档：字段列表、请求格式、可复制的示例。Agent 读完就自己提交结构正确的结果：
"调研我列的五家供应商。完成后，每家 向这个 API 提交一条记录： https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN?help 先读文档，然后带上价格、交期 与风险提交你的调研发现。" # Agent 读取 Markdown schema、对上字段、 # POST 结构化的调研发现——每个任务。
如果你的 WorkBuddy 工作区支持 MCP，标准的 FormLM 配置即可：用 npm install -g @formlm/cli 装 CLI，注册为 MCP 服务器，Agent 就多了建表单、定义字段、发布接口、对话式查询结果的工具。同一个 formlm-cli mcp 服务器在 Claude Desktop、Cursor、Codex CLI、Windsurf、Cline 上都能用——各平台的配置文件见开发者专区。
$ curl -X POST https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "data": { "vendor": "供应商B", "unit_price": 4.2, "lead_time_days": 14, "risk": "单一产地，雨季断供风险", "verdict": "备选" }, "meta": {"source": "workbuddy-research"} }' # 读取——下周的任务从这些发现出发 $ curl https://formlm.me/api/v3/share/YOUR_TOKEN/query?page=1&size=50
每条记录在 FormLM 的数据管理界面里看得见、能导出 CSV、也能通过查询和 summary API 读取——于是「我们对供应商B的结论是什么」是一次 HTTP 调用，而不是把调研重跑一遍。中文和混合语言内容在 POST、查询、导出中完整往返。
不需要。接口就是纯 HTTP——把带 ?help 的 URL 贴进 WorkBuddy 任务，Agent 自己读 Markdown 文档，然后提交结构化结果。如果你的 WorkBuddy 工作区支持 MCP，标准的 formlm-cli MCP 配置也适用。
完全支持。记录以 UTF-8 存储，没有语言限制——中文任务产出、中英混排的调研笔记、CJK 字段名，都能在 POST、查询和 CSV 导出中完整往返。
导出是一张你手工管理的快照。接口是一个活的集合：每个任务自动追加结构化记录，查询 API 随时读回，summary 接口现算聚合——没有文件倒腾，没有版本混乱。
能。每条记录在 FormLM 的数据管理界面里看得见、能导出 CSV、也能通过查询 API 读取。Agent 提交了什么、什么时候、来自哪个来源，一目了然——没有任何东西藏在聊天记录里。
