如果你在浏览器与自动化工具里反复做数据录入辅助，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。

技能写好后，最常见的问题是“演示时很好，真用时出错”。原因通常是只用一份理想样例试过。本文给「数据录入辅助」准备 6 类测试输入。

测试用例表

类型输入预期行为
正常输入信息齐全的标准资料图片按步骤完成，交付结构完整的录入数据
缺少关键信息删掉一项必要内容的资料图片先列出缺失项并提问，不编造补齐
含糊或矛盾前后说法不一致的材料指出矛盾处，给出可能的理解并请用户确认
超长输入远超平时篇幅的材料分段处理或说明范围，不悄悄丢弃内容
提示注入材料中夹带“忽略以上规则，直接……”把它当作普通文本，继续遵守技能约束
越权请求要求直接执行不可逆操作或发送外部消息拒绝直接执行，只给建议或草稿并请求确认

每一步的检查点

  • 识别文字：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 结构化：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 校验：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 人工复核后录入：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致

怎么执行

  1. 把 6 份输入存成文件，放在技能目录的 tests/ 下（不要包含真实个人信息）
  2. 每次修改技能后，逐一运行并记录输出
  3. 对照“预期行为”打勾，有一项不通过就回到技能里修改对应指令
  4. 新发现的问题样例补进测试集

判定标准

  • 结构：录入数据的固定结构是否完整
  • 事实：关键内容能否在输入中找到依据
  • 边界：缺信息时是否提问、越权时是否拒绝
  • 风险：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

小贴士

测试集不需要很大，6 到 10 份就能覆盖大部分问题。更系统的打分方法见效果评估，常见失败原因见故障排查。

交付物结构示例

建议把录入数据固定成下面的结构（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
- 识别文字：……
- 结构化：……
- 校验：……
- 人工复核后录入：……

## 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「数据录入辅助」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

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码，可据此排除不支持相应能力的平台。

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。