回答反馈闭环 Skill 如何与其他技能协作：交接格式与顺序
把「回答反馈闭环」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（反馈数据），按什么顺序处理，交付什么（改进清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
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「回答反馈闭环」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 | 制度更新对比 | 对比制度新旧版本并更新知识库 | 差异与更新 |
| 2 | 回答反馈闭环 | 收集问答反馈并改进知识库 | 改进清单 |
| 3 | 知识过期治理 | 找出知识库中过期内容 | 过期清单 |
| 4 | 坐席培训案例 | 根据真实场景改编培训案例 | 培训案例 |
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
- 「回答反馈闭环」接收的是反馈数据，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：
- 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
- 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
- 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：制度更新对比 → 回答反馈闭环 → 知识过期治理 → 坐席培训案例
1. 调用 policy-diff-kb，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 kb-feedback-loop，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 kb-freshness
4. 调用 training-cases 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
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 |
|---|---|---|
| 收集点踩 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 分析原因 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 修正条目 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 跟踪效果 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理改进清单 | 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改进清单范例，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。