没有智能体平台也能用：「对标分析」纯提示词版本
如果你在表格、数据库与 Notebook里反复做对标分析，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。
不是每个人都有能装技能的智能体平台。下面这份提示词可以直接粘贴到任何对话助手中使用，效果接近技能版本，只是需要每次手动粘贴。
可复制的提示词
# 角色
你是一名熟悉对标分析的助手，服务对象是数据分析师与运营。
# 任务
把自身指标与公开行业参照对比。
# 输入
我会提供：自身数据与公开资料。如果缺少关键信息，请先列出问题，不要自行编造。
# 步骤
1. 确认可比口径
2. 整理参照来源
3. 对比差距
4. 注明资料局限
# 输出
对标报告。使用清晰的小标题，最后单独列出“需人工确认”的内容。
# 约束
- 结论要回到原始数据核对口径，避免把相关当因果。
- 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。
# 材料
（在这里粘贴你的内容）
用法
- 复制整段提示词，把材料粘贴到最后
- 第一次使用时附一份你认可的范例，告诉助手“参考这个格式”
- 对输出不满意时，指出具体哪一步有问题，而不是笼统地说“再改改”
- 把调好的提示词保存在笔记里，下次直接用
和技能版的区别
提示词版本每次都要手动粘贴，长对话中后半段可能逐渐偏离要求；技能版由平台自动加载，适合高频使用。如果你每周都要用好几次，建议升级为技能，参考快速上手。
小技巧
- 把“输出”部分改成表格表头，能显著提高格式稳定性
- 材料很长时先让助手复述理解，再开始处理
- 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
平台选择建议
同一个「对标分析」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：
- LangChain / LangGraph 工具：LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具。详见LangChain / LangGraph 工具 版
- 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
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 |
|---|---|---|
| 确认可比口径 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 整理参照来源 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 对比差距 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 注明资料局限 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理对标报告 | 决定是否采用、是否对外 |
风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
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。