知识管理与客服团队经常要做「分段策略」这类事：为知识库设计文档分段策略。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。

很多人纠结一开始要不要把技能写得很完整。答案是：先极简，再按需升级。下面对比「分段策略」的两种写法。

极简版：五行就够

你负责分段策略。
输入：文档样本。
步骤：分析文档结构；选择分段方式；设定长度与重叠；评估效果。
输出：分段方案。
信息不足先提问，不要编造。

适合个人临时使用、验证流程是否合理。缺点是输出格式不够稳定，边界情况处理不一致。

进阶版：完整技能包

.claude/skills/chunking-strategy/
├── SKILL.md
└── reference.md      # 可选：团队规范、模板等长资料，按需加载

进阶版在极简版基础上增加：

  • 精确的 description，确保自动触发
  • 固定的输出结构与“需人工确认”清单
  • 约束段落（权限、领域规矩、不可逆操作）
  • 参考资料（团队规范、范例），按需加载
  • tests/ 测试样例

对比

维度极简版进阶版
编写时间几分钟一到两小时
输出稳定性一般较好
边界处理依赖模型自觉有明确规则
团队共享不方便可评审、可版本化
适用个人试用日常高频、多人使用

什么时候该升级

  • 每周使用超过几次
  • 输出要给别人看或进入正式流程
  • 已经发现两次以上同类错误
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

升级时参考SKILL.md 写法，并用测试用例验证。

交付物结构示例

建议把分段方案固定成下面的结构（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
- 分析文档结构：……
- 选择分段方式：……
- 设定长度与重叠：……
- 评估效果：……

## 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「分段策略」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：

  • 飞书 aily：飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台。详见飞书 aily 版
  • 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

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
分析文档结构按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
选择分段方式按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
设定长度与重叠按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
评估效果按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理分段方案决定是否采用、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。