如果你在文献库、数据与写作工具里反复做概念图,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。

本文介绍如何在 飞书 aily 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能概念图(concept-map)
作用把领域知识整理为概念关系图
输入领域资料
输出概念图
形态纯提示词
风险低
适用人群研究人员与学生

处理流程分四步:

  1. 提取概念
  2. 梳理关系
  3. 生成图
  4. 检查完整性

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;风险较低,但输出仍需快速过目再使用。

在 飞书 aily 中是什么形态

飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台,可以基于企业知识与数据创建智能伙伴,为其配置技能,并在飞书中使用。

可用版本、权限设置与技能能力以飞书官方说明为准。

示例配置

# 飞书 aily 配置思路示意,具体字段与入口以平台当前界面和官方文档为准
智能伙伴: 概念图
技能: 概念图:输入领域资料,输出概念图
技能步骤: 提取概念;梳理关系;生成图;检查完整性
知识: 飞书文档中的规范与模板
权限: 只授予完成任务所需的数据范围

示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在研究人员与学生提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「引用必须回到原文核对,绝不编造文献」这类领域规矩,避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在 aily 中新建智能伙伴
  2. 为它新建一个技能,写清输入、步骤与输出
  3. 关联飞书文档或知识库作为依据
  4. 设置可用范围与数据权限
  5. 在飞书中测试并发布给相关成员

实操:一次完整的运行

假设你在文献库、数据与写作工具中发出这样的请求(虚构示例):

这是今天的领域资料,按团队的概念图流程处理一下。

智能体识别到任务与「概念图」相关后,会依次提取概念、梳理关系、生成图、检查完整性。最终交付概念图,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始领域资料抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。

测试与验收

邀请两三位同事在真实场景中试用一周,收集需要调整的地方。

针对这个技能,还建议额外准备:

  • 一份信息齐全的标准领域资料,检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 权限设置过宽,智能伙伴能访问到与任务无关的文档。
  • 技能描述太宽泛,与其他技能冲突。
  • 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的概念图结构不同。
  • 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。

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。