财务人员经常要做「发票信息提取」这类事：从发票图片或 PDF 中提取字段。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

背景（虚构）

Mia是一名财务人员，每周都要做几次发票信息提取。过去靠复制粘贴提示词，结果不稳定。这次团队把它做成了技能，下面记录一次完整运行。

1. 发出请求

Mia在表格与财务系统中输入：

这是今天的发票文件，按团队的发票信息提取流程处理一下。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「发票信息提取」的完整指令。它先运行技能自带的脚本做预处理，确保后续分析基于准确的数据。

3. 识别字段

智能体完成“识别字段”，并在中间结果里注明依据，方便Mia回看。

4. 校验金额与税额

智能体完成“校验金额与税额”，并在中间结果里注明依据，方便Mia回看。

5. 标出模糊项

智能体完成“标出模糊项”，并在中间结果里注明依据，方便Mia回看。

6. 导出表格

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“导出表格”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

7. 交付与复核

智能体交付结构化数据，末尾列出两条需人工确认的内容。Mia对照原始发票文件抽查关键信息，修正一处表述后采用。

复盘：这次做对了什么

  • 步骤写在技能里，没有遗漏
  • 不确定处被标出，而不是被编造
  • 遵守了「数字逐项复核，正式口径以财务系统为准」
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

可以改进的地方

Mia发现智能体对团队内部术语理解不一致，于是在技能目录中加了一份术语表（reference.md），并在 SKILL.md 中写明“遇到术语先查表”。更多改法见定制指南。

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
识别字段按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
校验金额与税额按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
标出模糊项按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
导出表格按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理结构化数据决定是否采用、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结构化数据范例，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

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。