应收账款催收 Skill 快速开始:最少步骤跑通一次
财务人员经常要做「应收账款催收」这类事:识别逾期账款并起草催收沟通。每次都从头写提示词,结果时好时坏;把它做成智能体 Skill,就能让智能体每次按同一套步骤执行,输出结构也更稳定。
这篇是最短路径:不追求完美,只求在 10 分钟内让「应收账款催收」第一次跑通。
准备(2 分钟)
- 一份真实但已脱敏的应收数据
- 一个支持技能或自定义指令的智能体工具(如 Claude Code、Cursor、GPTs、扣子等任一)
- 一份你认可的催收清单与邮件范例(可选,但很有帮助)
第 1 步:写最小指令(3 分钟)
任务:应收账款催收
输入:应收数据
步骤:
1. 按账龄排序
2. 评估风险
3. 起草礼貌提醒
4. 记录跟进
输出:催收清单与邮件,末尾列出需人工确认的内容。
信息不足时先提问,不要编造。
第 2 步:放到工具里(2 分钟)
把上面的内容放进所用工具的规则或技能位置:Claude Code 放进 .claude/skills/ar-collection/SKILL.md(前面补上 name 与 description),Cursor 放进 .cursor/rules/,GPTs 放进 Instructions。具体位置见各平台版本的文章。
第 3 步:跑一次(2 分钟)
用一句自然语言发出请求,例如:
这是今天的应收数据,按团队的应收账款催收流程处理一下。
观察智能体是否按步骤执行,输出结构是否符合预期。
第 4 步:修一处(1 分钟)
找出输出中最不满意的一点,只改对应的那一句指令,再跑一次。不要一次改很多处,否则不知道是哪处起了作用。
跑通之后
什么时候用这个技能
- 手头有应收数据,需要在较短时间内得到催收清单与邮件
- 同类任务每周出现多次,希望每次处理方式一致
- 结果要交给同事或上级复核,需要统一的结构和清楚的依据
- 新人接手这类工作,需要一个可以照着做的标准流程
反过来,如果只是偶尔做一次,或者任务高度依赖现场判断,直接和表格与财务系统里的智能体对话即可,不必专门封装成技能。
交付物结构示例
建议把催收清单与邮件固定成下面的结构(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
- 按账龄排序:……
- 评估风险:……
- 起草礼貌提醒:……
- 记录跟进:……
## 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「应收账款催收」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:
- 腾讯元器:腾讯元器是腾讯推出的智能体创作平台。详见腾讯元器 版
- Claude Code Skill:Claude Code 的 Agent Skills 以文件夹为单位:一个 SKILL.md(YAML 头写 name 与 description)加上可选的脚本和参考资料。智能体平时只看到 description。详见Claude Code Skill 版
- OpenAI Agents SDK:OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
这个技能需要运行本地脚本(解析文件、调用命令行工具等),要求运行环境允许执行代码,可据此排除不支持相应能力的平台。
延伸阅读
- 应收账款催收 · 文心智能体平台 版
- 应收账款催收 · AGENTS.md 版
- 应收账款催收 · 常见坑
- 经营数据汇报 · 快速上手
- 财务模型审查 · 快速上手
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
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。