把「节日选购指南」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（商品目录），按什么顺序处理，交付什么（选购指南），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

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「节日选购指南」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商品目录按步骤完成，交付结构完整的选购指南
缺少关键信息删掉一项必要内容的商品目录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

  • 按人群与预算分组：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 写推荐理由：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 附商品链接：中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
  • 检查库存：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：选购指南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：风险较低，但输出仍需快速过目再使用

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。

平台选择建议

同一个「节日选购指南」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。

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
按人群与预算分组按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
写推荐理由按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
附商品链接按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
检查库存按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理选购指南决定是否采用、是否对外

风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

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。