「会计问题解答」是财务人员的高频任务。它的输入通常是问题描述，期望得到的是解答。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

下面是把「会计问题解答」做成技能时最常见的 8 个问题，每条都给出改法。

1. 描述写成口号

智能体判断不出何时该用。改为“解答常见会计处理问题并提示依据；当用户提到会计问题解答时使用”。

2. 步骤太粗

只写“做好会计问题解答”。改为编号的具体动作：理解业务实质；说明一般处理思路；提示参考准则；建议专业人员确认。

3. 没有输出格式

每次交付的解答结构不同。在技能中给出固定标题或表头。

4. 没写缺信息怎么办

智能体自行补全，产生编造内容。明确要求先列出缺失项并提问。

5. 忽略领域规矩

例如没写「数字逐项复核，正式口径以财务系统为准」。把这类底线写进约束段落。

6. 权限过大

把纯指令技能和带执行权限的工具混在一起。纯提示词能完成的就不要挂工具。

7. 长资料塞进正文

每次加载都很重，关键规则被淹没。把规范、模板拆到参考文件按需读取。

8. 改完不测

一次改多处又不回归测试。保留测试用例，每次修改后重跑。

一个自查办法

把技能交给一位没参与编写的同事，让他只看 SKILL.md（或规则文件）回答三个问题：什么时候用？输入什么？交付什么？答不上来的地方，就是需要补写的地方。

风险提示：属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

交付物结构示例

建议把解答固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：

## 结论
一句话说明最重要的发现或结果

## 主要内容
- 理解业务实质：……
- 说明一般处理思路：……
- 提示参考准则：……
- 建议专业人员确认：……

## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据

## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）

结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。

平台选择建议

同一个「会计问题解答」技能可以落在不同平台上，选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统：

  • GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
  • Dify 工作流：Dify 是开源的大模型应用开发平台。详见Dify 工作流 版
  • n8n AI Agent：n8n 是可自托管的工作流自动化工具。详见n8n AI Agent 版

这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用，可据此排除不支持相应能力的平台。

智能体与人的分工

技能不是把工作全部交出去，而是把重复、机械的部分交给智能体，人把住判断和责任：

步骤智能体负责人负责
理解业务实质按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
说明一般处理思路按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
提示参考准则按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
建议专业人员确认按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理解答决定是否采用、是否对外

属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。