「资料收集整理」是运营与开发人员的高频任务。它的输入通常是链接列表,期望得到的是资料库。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。

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「资料收集整理」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网页转文档把网页正文转换为干净的 MarkdownMarkdown 文档
2资料收集整理把浏览中收集的链接整理为资料库资料库
3网页无障碍检查检查网页的基础无障碍问题检查报告
4留存分群分析按注册时间分群计算留存并解读留存表与解读

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
  • 「资料收集整理」接收的是链接列表,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:网页转文档 → 资料收集整理 → 网页无障碍检查 → 留存分群分析
1. 调用 web-to-markdown,保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 link-collector,保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 accessibility-scan
4. 调用 cohort-analysis 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

平台选择建议

同一个「资料收集整理」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:

  • 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。详见Claude Code Skill 版
  • OpenAI Agents SDK:OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
  • 文心智能体平台:文心智能体平台是百度推出的智能体创建与分发平台。详见文心智能体平台 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。

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
抓取标题与摘要按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
分类按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
去重按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
导出按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
最终交付整理资料库决定是否采用、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。