「样本量估算」智能体 Skill 是什么：能做什么、适合谁、怎么开始

「样本量估算」是数据分析师与运营的高频任务。它的输入通常是基线与预期提升，期望得到的是样本量建议。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。

一句话说明

「样本量估算」技能让智能体为实验或调研估算所需样本量。你提供基线与预期提升，它按固定步骤处理，交付样本量建议。

没有技能时，数据分析师与运营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：

适合：经常处理基线与预期提升、希望结果格式统一、愿意花十分钟把流程写清楚的数据分析师与运营。

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。

同一个技能的思路可以落在不同平台上，常见选择有：

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；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。

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。

在技能的参考资料里放一份你认可的样本量建议范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

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。

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：

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成样本量建议。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。

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。