把「销售预测」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（商机数据），按什么顺序处理，交付什么（预测结果），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

通用版的「销售预测」能覆盖大多数情况，但每个团队都有自己的习惯。下面列出最值得调整的几个地方。

可调参数一览

参数默认可以怎么改
输出格式预测结果改成团队模板、表格或固定小标题
详略程度适中给领导看的精简版 / 给执行者看的详细版
语气风格中性按团队文风、对外或对内调整
严格程度标注不确定项提高到“任何推断都要给依据”
步骤4 步增加团队特有的检查步骤

改写示例：description

通用版：

根据商机阶段估算本期业绩。当用户提到销售预测时使用。

团队版（示意）：

按本团队规范进行销售预测：先读取 reference.md 中的模板与术语表，再处理商机数据。当团队成员提到销售预测或上传相关材料时使用。

改写示例：增加团队步骤

## 步骤
1. 按阶段加权
2. 结合历史转化
3. 给出区间
4. 说明假设
5. 对照 reference.md 中的团队检查表逐项确认
6. 按团队模板输出，并在开头写一句结论

按角色出多个版本

同一个技能可以为不同角色准备变体：新人版写得更细，并解释每一步的理由；熟手版只保留关键检查点。也可以在一个技能里用参数区分，例如“简版/详版”。

定制时别丢掉的东西

  • 领域底线：报价、折扣与交付承诺以公司审批为准
  • 缺信息先提问
  • 需人工确认清单
  • 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

改完后记得重跑测试用例，团队共享时参考团队落地。

平台选择建议

同一个「销售预测」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：

  • 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
  • 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

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。

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
按阶段加权按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
结合历史转化按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
给出区间按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
说明假设按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理预测结果决定是否采用、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。