把「直播带货脚本」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（商品与活动），按什么顺序处理，交付什么（直播脚本），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

很多人纠结一开始要不要把技能写得很完整。答案是：先极简，再按需升级。下面对比「直播带货脚本」的两种写法。

极简版：五行就够

你负责直播带货脚本。
输入：商品与活动。
步骤：规划节奏；写开场与产品讲解；设计互动；检查宣传合规。
输出：直播脚本。
信息不足先提问，不要编造。

适合个人临时使用、验证流程是否合理。缺点是输出格式不够稳定，边界情况处理不一致。

进阶版：完整技能包

.claude/skills/live-script/
├── SKILL.md
└── reference.md      # 可选：团队规范、模板等长资料，按需加载

进阶版在极简版基础上增加：

  • 精确的 description，确保自动触发
  • 固定的输出结构与“需人工确认”清单
  • 约束段落（权限、领域规矩、不可逆操作）
  • 参考资料（团队规范、范例），按需加载
  • tests/ 测试样例

对比

维度极简版进阶版
编写时间几分钟一到两小时
输出稳定性一般较好
边界处理依赖模型自觉有明确规则
团队共享不方便可评审、可版本化
适用个人试用日常高频、多人使用

什么时候该升级

  • 每周使用超过几次
  • 输出要给别人看或进入正式流程
  • 已经发现两次以上同类错误
  • 属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点

升级时参考SKILL.md 写法，并用测试用例验证。

交付物结构示例

建议把直播脚本固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：

## 结论
一句话说明最重要的发现或结果

## 主要内容
- 规划节奏：……
- 写开场与产品讲解：……
- 设计互动：……
- 检查宣传合规：……

## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据

## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）

结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。

平台选择建议

同一个「直播带货脚本」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：

  • 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
  • GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
  • Dify 工作流：Dify 是开源的大模型应用开发平台。详见Dify 工作流 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
规划节奏按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
写开场与产品讲解按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
设计互动按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
检查宣传合规按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理直播脚本决定是否采用、是否对外

属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

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。