销售漏斗复盘 Skill 效果评估方法:样例集、评分维度与迭代
销售与客户成功经常要做「销售漏斗复盘」这类事:分析商机管道健康度。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。
“感觉好用”不足以说明技能有效。下面给出一套轻量的评估方法,用来判断「销售漏斗复盘」是否达标,以及每次修改后是变好还是变坏。
1. 建一个样例集
收集 10~20 份有代表性的商机数据(已脱敏),覆盖常见情况、困难情况和边界情况。为每份样例写下“合格输出应该包含什么”。
2. 定义评分维度
| 维度 | 0 分 | 1 分 | 2 分 |
|---|---|---|---|
| 完整性 | 缺少主要部分 | 缺少次要部分 | 复盘报告结构完整 |
| 准确性 | 有编造或明显错误 | 有小瑕疵 | 内容都能在输入中找到依据 |
| 流程遵循 | 跳过多个步骤 | 跳过一步 | 按步骤执行 |
| 边界处理 | 缺信息时编造 | 部分提问 | 先提问或明确标注 |
| 可用性 | 需要大改 | 需要小改 | 基本可直接使用 |
3. 打分方式
- 人工打分最可靠,两人独立打分取平均
- 可以让另一个模型按评分表初评,但要人工抽查,不要完全依赖
- 记录每个样例的得分和问题描述
4. 回归测试
每次修改技能后,跑一遍完整样例集,比较总分与各维度变化。某个维度下降时,回看是哪条修改导致的。
5. 关注真实使用
离线样例之外,留意真实使用中被人工大幅修改的输出,把它们补进样例集。
每一步可以单独检查
- 按阶段统计:是否完成、是否有依据
- 识别停滞商机:是否完成、是否有依据
- 评估预测准确性:是否完成、是否有依据
- 建议动作:是否完成、是否有依据
提醒
评分表是工具,不是目标。风险较低,但输出仍需快速过目再使用。不要为了分数好看而让技能输出冗长内容。相关:测试用例、故障排查。
交付物结构示例
建议把复盘报告固定成下面的结构(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
- 按阶段统计:……
- 识别停滞商机:……
- 评估预测准确性:……
- 建议动作:……
## 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「销售漏斗复盘」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:
- Function Calling:Function Calling(工具调用)是主流大模型 API 的通用能力:你用 JSON Schema 描述函数。详见Function Calling 版
- 扣子(Coze)智能体与工作流:扣子(Coze)是字节跳动推出的智能体开发平台。详见扣子(Coze)智能体与工作流 版
- 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
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。
延伸阅读
- 销售漏斗复盘 · 文心智能体平台 版
- 销售漏斗复盘 · AGENTS.md 版
- 销售漏斗复盘 · 测试用例
- 报价单整理 · 效果评估
- 招标问答 · 效果评估
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
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。