「访谈转写整理」智能体 Skill 是什么：能做什么、适合谁、怎么开始
把「访谈转写整理」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（转写文本），按什么顺序处理，交付什么（整理稿），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
一句话说明
「访谈转写整理」技能让智能体整理访谈转写稿。你提供转写文本，它按固定步骤处理，交付整理稿。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 访谈转写整理（interview-transcript） |
| 作用 | 整理访谈转写稿 |
| 输入 | 转写文本 |
| 输出 | 整理稿 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 研究人员与学生 |
它解决什么问题
没有技能时，研究人员与学生每次都要重新描述要求，智能体的输出时详时略、格式不一，关键的检查步骤也经常被跳过。把流程写成技能后：
- 每次都按同样的顺序执行：修正错字→标注说话人→去除口头禅→保留原意
- 输出结构固定，便于复核和归档
- 领域规矩（如「引用必须回到原文核对，绝不编造文献」）写在技能里，不靠临时提醒
适合与不适合
适合：经常处理转写文本、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的研究人员与学生。
不适合：一次性的临时任务；需要大量现场判断、无法写成步骤的工作；以及没有人复核就要直接对外使用的场景。
可以在哪些平台实现
同一个技能的思路可以落在不同平台上，常见选择有：
- 飞书 aily：飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台
- Claude Code Skill：Claude Code 的 Agent Skills 以文件夹为单位：一个 SKILL.md（YAML 头写 name 与 description）加上可选的脚本和参考资料。智能体平时只看到 description
- 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
- LangChain / LangGraph 工具：LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具
怎么开始
建议先用纯提示词版本在日常对话助手里试几次，确认步骤合理；再按SKILL.md 写法封装成技能；最后用测试用例验收。
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；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
想了解提示词层面的基础用法，可以先读站内的智能体技能与插件入门。
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 |
|---|---|---|
| 修正错字 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 标注说话人 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 去除口头禅 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 保留原意 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理整理稿 | 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。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的整理稿范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：
- 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
- 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
- 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
- 篇幅适中，不要比平时的产出长太多
范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。
延伸阅读
- 访谈转写整理 · Dify 工作流 版
- 访谈转写整理 · n8n AI Agent 版
- 访谈转写整理 · 快速上手
- 概念图 · 介绍
- 调研问卷设计 · 介绍
- 智能体Skills 分类：625 个技能 × 32 个角度
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。