「评分量规」是教师与培训师的高频任务。它的输入通常是作业要求，期望得到的是评分量规。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

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「评分量规」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课程大纲设计一门课程的整体大纲课程大纲
2评分量规为作业设计评分量规评分量规
3企业培训课程设计企业内部培训课程课程方案
4标题撰写为文章生成多个标题候选标题候选

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
  • 「评分量规」接收的是作业要求，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：课程大纲 → 评分量规 → 企业培训课程 → 标题撰写
1. 调用 course-outline，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 rubric-builder，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 training-course-corp
4. 调用 headline-writer 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
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的评分量规范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

每一步要产出什么

把每一步的中间产出写清楚，智能体就不容易跳步，人也方便定位问题：

  1. 确定维度：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自作业要求的哪一部分
  2. 分级描述：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自作业要求的哪一部分
  3. 设定分值：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自作业要求的哪一部分
  4. 举例说明：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自作业要求的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成评分量规。中间结果可以折叠或省略展示，但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”，能明显减少遗漏。

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。