「数据采集脚本」Skill 组合用法：和相关技能串成流水线
如果你在浏览器与自动化工具里反复做数据采集脚本，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。
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「数据采集脚本」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 | 浏览器流程测试 | 用浏览器自动化验证关键流程 | 测试脚本与结果 |
| 2 | 数据采集脚本 | 编写遵守规则的网页数据采集脚本 | 采集脚本 |
| 3 | 接口对接 | 编写调用第三方接口的小工具 | 调用脚本 |
| 4 | 指标看板设计 | 为业务设计指标体系与看板布局 | 看板方案 |
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
- 「数据采集脚本」接收的是目标页面，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：
- 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
- 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
- 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：浏览器流程测试 → 数据采集脚本 → 接口对接 → 指标看板设计
1. 调用 browser-test，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 scraper-builder，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 api-integration
4. 调用 kpi-dashboard-spec 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
- 每个技能单独测试通过后再组合
相关技能
平台选择建议
同一个「数据采集脚本」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：
- 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
- n8n AI Agent：n8n 是可自托管的工作流自动化工具。详见n8n AI Agent 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 |
|---|---|---|
| 检查网站条款与 robots | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 分析页面结构 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 编写脚本 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 控制频率 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理采集脚本 | 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。