法务与业务人员经常要做「隐私政策起草」这类事：根据产品数据处理情况起草隐私政策。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。

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「隐私政策起草」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条款摘要把服务条款整理为通俗摘要通俗摘要
2隐私政策起草根据产品数据处理情况起草隐私政策隐私政策草稿
3制度差距分析对比内部制度与外部要求找出差距差距报告
4预算差异分析分析实际与预算差异及原因差异报告

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
  • 「隐私政策起草」接收的是数据处理说明，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：条款摘要 → 隐私政策起草 → 制度差距分析 → 预算差异分析
1. 调用 terms-summary，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 privacy-policy-draft，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 policy-gap
4. 调用 variance-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
  • 属于高风险：涉及权限、个人信息或不可逆操作，Skill 只产出建议或草稿，执行前必须人工确认
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

交付物结构示例

建议把隐私政策草稿固定成下面的结构（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
- 列出收集的信息：……
- 说明用途与共享：……
- 写用户权利：……
- 请法务审定：……

## 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「隐私政策起草」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。

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。