如果你在表格、数据库与 Notebook里反复做漏斗分析，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。

单个技能解决一个环节，把几个技能串起来，才能覆盖一整段工作。本文示范「漏斗分析」与三个相关技能的组合。

组合方案

顺序技能作用交给下一步的东西
1数据质量巡检检查数据的完整性、一致性与及时性质量报告
2漏斗分析计算转化漏斗并定位流失环节漏斗报告
3数据加工需求把业务取数需求写成数据加工规格加工规格文档
4出差行程规划根据会议安排生成出差行程行程方案

交接格式是关键

技能之间靠“上一步的输出就是下一步的输入”衔接。建议约定：

  • 每个技能的输出都带固定标题，便于下一个技能定位内容
  • 不确定项统一放在“需人工确认”小节，后续技能不得把它当作确定事实
  • 「漏斗分析」接收的是事件数据，如果上一步给的格式不同，先做一次转换

怎么编排

有三种常见方式：

  1. 人工串联：每一步结束后由人确认，再触发下一个技能，最稳妥
  2. 编排指令：写一个总技能，列出调用顺序与交接要求，由智能体依次执行
  3. 工作流平台：在 Dify、扣子、n8n 等平台中把每个技能做成节点，用条件分支处理异常

编排指令示例（示意）

# 组合流程：数据质量巡检 → 漏斗分析 → 数据加工需求 → 出差行程规划
1. 调用 data-quality-check，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 funnel-analysis，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 etl-spec
4. 调用 travel-planner-biz 做收尾
- 任一步出现“需人工确认”时暂停，等待用户回复后再继续

注意事项

  • 链条越长，错误越容易被放大，关键节点要有人看
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

交付物结构示例

建议把漏斗报告固定成下面的结构（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
- 定义步骤：……
- 计算各步转化：……
- 按渠道拆分：……
- 提出优化假设：……

## 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「漏斗分析」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：

  • GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
  • Dify 工作流：Dify 是开源的大模型应用开发平台。详见Dify 工作流 版
  • n8n AI Agent：n8n 是可自托管的工作流自动化工具。详见n8n AI Agent 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。