把「实验记录整理」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（实验数据），按什么顺序处理，交付什么（实验记录），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

把下面的清单保存下来，每次使用或修改「实验记录整理」技能时过一遍。

编写时

  • description 写清做什么、什么时候用
  • 输入写明需要实验数据，并要求缺信息先提问
  • 步骤为编号列表：记录条件与参数、整理结果、标注异常、写结论
  • 输出写明实验记录的结构
  • 约束包含领域底线与不可逆操作的处理方式
  • 长资料拆到参考文件

上线前

  • 6 类测试输入全部通过
  • 权限按最小范围配置
  • 技能文件中没有密钥和真实个人信息
  • 有负责人和变更记录

每次使用时

  • 输入材料已脱敏或确认可以交给所用平台
  • 观察智能体是否加载了技能
  • 查看“需人工确认”清单
  • 对照原始材料抽查关键信息
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

使用后

  • 记录明显的问题样例
  • 输出被大幅修改时，分析原因并考虑改技能
  • 定期检查平台更新是否影响技能

每一步的快速核对

  • 记录条件与参数
  • 整理结果
  • 标注异常
  • 写结论

清单只是底线，深入内容见常见坑与安全审查。

什么时候用这个技能

  • 手头有实验数据，需要在较短时间内得到实验记录
  • 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，直接和文献库、数据与写作工具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

建议把实验记录固定成下面的结构（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
- 记录条件与参数：……
- 整理结果：……
- 标注异常：……
- 写结论：……

## 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「实验记录整理」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：

  • 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
  • 飞书 aily：飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台。详见飞书 aily 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。

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。