合规清单 Skill 介绍:让智能体按固定流程完成任务
法务与业务人员经常要做「合规清单」这类事:为业务活动整理合规检查清单。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。
一句话说明
「合规清单」技能让智能体为业务活动整理合规检查清单。你提供业务描述,它按固定步骤处理,交付合规清单。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 合规清单(compliance-checklist) |
| 作用 | 为业务活动整理合规检查清单 |
| 输入 | 业务描述 |
| 输出 | 合规清单 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 中 |
| 适用人群 | 法务与业务人员 |
它解决什么问题
没有技能时,法务与业务人员每次都要重新描述要求,智能体的输出时详时略、格式不一,关键的检查步骤也经常被跳过。把流程写成技能后:
- 每次都按同样的顺序执行:识别可能涉及的领域→列出检查项→标注负责部门→建议专业确认
- 输出结构固定,便于复核和归档
- 领域规矩(如「输出仅供参考,不构成法律意见,关键结论请律师确认」)写在技能里,不靠临时提醒
适合与不适合
适合:经常处理业务描述、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的法务与业务人员。
不适合:一次性的临时任务;需要大量现场判断、无法写成步骤的工作;以及没有人复核就要直接对外使用的场景。
可以在哪些平台实现
同一个技能的思路可以落在不同平台上,常见选择有:
- 飞书 aily:飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台
- 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
- Function Calling:Function Calling(工具调用)是主流大模型 API 的通用能力:你用 JSON Schema 描述函数
- LangChain / LangGraph 工具:LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具
怎么开始
建议先用纯提示词版本在日常对话助手里试几次,确认步骤合理;再按SKILL.md 写法封装成技能;最后用测试用例验收。
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;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。
想了解提示词层面的基础用法,可以先读站内的智能体技能与插件入门。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的合规清单范例,往往比多写十条规则更有效。好范例应当:
- 来自真实工作,但已去除个人信息和敏感数据
- 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
- 包含一处“需人工确认”的标注示范,让智能体学会如何表达不确定
- 篇幅适中,不要比平时的产出长太多
范例不必多,一到两份即可;太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。
每一步要产出什么
把每一步的中间产出写清楚,智能体就不容易跳步,人也方便定位问题:
- 识别可能涉及的领域:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自业务描述的哪一部分
- 列出检查项:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自业务描述的哪一部分
- 标注负责部门:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自业务描述的哪一部分
- 建议专业确认:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自业务描述的哪一部分
最后一步之后,再把这些中间结果汇总成合规清单。中间结果可以折叠或省略展示,但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”,能明显减少遗漏。
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。