把「埋点方案」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（功能说明），按什么顺序处理，交付什么（埋点方案），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

背景（虚构）

老许是一名产品经理，每周都要做几次埋点方案。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

老许在文档、看板与会议工具中输入：

用埋点方案技能处理这份功能说明，输出埋点方案。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「埋点方案」的完整指令。它不需要外部工具，直接按指令处理。

3. 确定分析问题

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“确定分析问题”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。

4. 定义事件

智能体完成“定义事件”，并在中间结果里注明依据，方便老许回看。

5. 定义属性

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“定义属性”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。

6. 写验证方法

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“写验证方法”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

智能体交付埋点方案，末尾列出两条需人工确认的内容。老许对照原始功能说明抽查关键信息，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「优先级与对外承诺需要团队确认」
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

可以改进的地方

老许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。

平台选择建议

同一个「埋点方案」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：

  • MCP 服务：MCP（模型上下文协议）是一个开放协议。详见MCP 服务 版
  • 阿里云百炼智能体应用：阿里云百炼是阿里云的大模型服务与应用开发平台。详见阿里云百炼智能体应用 版
  • 钉钉 AI 助理：钉钉 AI 助理支持在钉钉中创建面向团队的 AI 助理。详见钉钉 AI 助理 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
确定分析问题按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
定义事件按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
定义属性按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
写验证方法按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理埋点方案决定是否采用、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。