把「数据分级」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（数据清单），按什么顺序处理，交付什么（分级表），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

背景（虚构）

老陈是一名安全工程师，每周都要做几次数据分级。过去靠复制粘贴提示词，结果不稳定。这次团队把它做成了技能，下面记录一次完整运行。

1. 发出请求

老陈在代码、配置与云环境中输入：

这是今天的数据清单，按团队的数据分级流程处理一下。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「数据分级」的完整指令。它不需要外部工具，直接按指令处理。

3. 定义级别

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“定义级别”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

4. 逐项归类

“逐项归类”是最容易出错的环节，技能里专门写了要求，所以智能体给出了清楚的结果与理由。

5. 规定存储与传输要求

“规定存储与传输要求”是最容易出错的环节，技能里专门写了要求，所以智能体给出了清楚的结果与理由。

6. 标注负责人

智能体完成“标注负责人”，并在中间结果里注明依据，方便老陈回看。

7. 交付与复核

智能体交付分级表，末尾列出两条需人工确认的内容。老陈对照原始数据清单抽查关键信息，修正一处表述后采用。

复盘：这次做对了什么

  • 步骤写在技能里，没有遗漏
  • 不确定处被标出，而不是被编造
  • 遵守了「扫描结论需人工复核，涉及生产的动作走变更流程」
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

可以改进的地方

老陈发现智能体对团队内部术语理解不一致，于是在技能目录中加了一份术语表（reference.md），并在 SKILL.md 中写明“遇到术语先查表”。更多改法见定制指南。

什么时候用这个技能

  • 手头有数据清单，需要在较短时间内得到分级表
  • 同类任务每周出现多次，希望每次处理方式一致
  • 结果要交给同事或上级复核，需要统一的结构和清楚的依据
  • 新人接手这类工作，需要一个可以照着做的标准流程

反过来，如果只是偶尔做一次，或者任务高度依赖现场判断，直接和代码、配置与云环境里的智能体对话即可，不必专门封装成技能。

交付物结构示例

建议把分级表固定成下面的结构（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
- 定义级别：……
- 逐项归类：……
- 规定存储与传输要求：……
- 标注负责人：……

## 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。

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。