把「退款政策答疑」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（政策与订单信息），按什么顺序处理，交付什么（答复），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

一句话说明

「退款政策答疑」技能让智能体按政策回答退款相关问题。你提供政策与订单信息，它按固定步骤处理，交付答复。

项目说明
技能退款政策答疑（refund-policy-bot）
作用按政策回答退款相关问题
输入政策与订单信息
输出答复
形态纯提示词
风险中
适用人群客服团队

它解决什么问题

没有技能时，客服团队每次都要重新描述要求，智能体的输出时详时略、格式不一，关键的检查步骤也经常被跳过。把流程写成技能后：

  • 每次都按同样的顺序执行：识别情形→匹配政策→给出答复→超出范围转人工
  • 输出结构固定，便于复核和归档
  • 领域规矩（如「退款、赔偿等承诺必须由人工确认」）写在技能里，不靠临时提醒

适合与不适合

适合：经常处理政策与订单信息、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的客服团队。

不适合：一次性的临时任务；需要大量现场判断、无法写成步骤的工作；以及没有人复核就要直接对外使用的场景。

可以在哪些平台实现

同一个技能的思路可以落在不同平台上，常见选择有：

  • 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
  • 飞书 aily：飞书 aily 是飞书推出的企业级智能伙伴开发平台
  • 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
  • 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

怎么开始

建议先用纯提示词版本在日常对话助手里试几次，确认步骤合理；再按SKILL.md 写法封装成技能；最后用测试用例验收。

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；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。

想了解提示词层面的基础用法，可以先读站内的智能体技能与插件入门。

平台选择建议

同一个「退款政策答疑」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：

  • 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
  • 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

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
识别情形按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
匹配政策按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
给出答复按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
超出范围转人工按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理答复决定是否采用、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。