「学术报告」Skill 常见坑:8 个问题与改法
研究人员与学生经常要做「学术报告」这类事:准备学术会议报告内容。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。
下面是把「学术报告」做成技能时最常见的 8 个问题,每条都给出改法。
1. 描述写成口号
智能体判断不出何时该用。改为“准备学术会议报告内容;当用户提到学术报告时使用”。
2. 步骤太粗
只写“做好学术报告”。改为编号的具体动作:确定核心信息;设计结构;准备图表;预演问答。
3. 没有输出格式
每次交付的报告大纲结构不同。在技能中给出固定标题或表头。
4. 没写缺信息怎么办
智能体自行补全,产生编造内容。明确要求先列出缺失项并提问。
5. 忽略领域规矩
例如没写「引用必须回到原文核对,绝不编造文献」。把这类底线写进约束段落。
6. 权限过大
把纯指令技能和带执行权限的工具混在一起。纯提示词能完成的就不要挂工具。
7. 长资料塞进正文
每次加载都很重,关键规则被淹没。把规范、模板拆到参考文件按需读取。
8. 改完不测
一次改多处又不回归测试。保留测试用例,每次修改后重跑。
一个自查办法
把技能交给一位没参与编写的同事,让他只看 SKILL.md(或规则文件)回答三个问题:什么时候用?输入什么?交付什么?答不上来的地方,就是需要补写的地方。
风险提示: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「学术报告」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:
- 钉钉 AI 助理:钉钉 AI 助理支持在钉钉中创建面向团队的 AI 助理。详见钉钉 AI 助理 版
- 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。详见Function Calling 版
- 扣子(Coze)智能体与工作流:扣子(Coze)是字节跳动推出的智能体开发平台。详见扣子(Coze)智能体与工作流 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 |
|---|---|---|
| 确定核心信息 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 设计结构 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 准备图表 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 预演问答 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 最终交付 | 整理报告大纲 | 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。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的报告大纲范例,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。
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。