把「用户分群」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（用户特征数据），按什么顺序处理，交付什么（分群结果），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

这篇是最短路径：不追求完美，只求在 10 分钟内让「用户分群」第一次跑通。

准备（2 分钟）

  • 一份真实但已脱敏的用户特征数据
  • 一个支持技能或自定义指令的智能体工具（如 Claude Code、Cursor、GPTs、扣子等任一）
  • 一份你认可的分群结果范例（可选，但很有帮助）

第 1 步：写最小指令（3 分钟）

任务：用户分群
输入：用户特征数据
步骤：
1. 选择特征
2. 标准化
3. 分群并命名
4. 描述每群运营建议
输出：分群结果，末尾列出需人工确认的内容。
信息不足时先提问，不要编造。

第 2 步：放到工具里（2 分钟）

把上面的内容放进所用工具的规则或技能位置：Claude Code 放进 .claude/skills/segmentation/SKILL.md（前面补上 name 与 description），Cursor 放进 .cursor/rules/，GPTs 放进 Instructions。具体位置见各平台版本的文章。

第 3 步：跑一次（2 分钟）

用一句自然语言发出请求，例如：

用用户分群技能处理这份用户特征数据，输出分群结果。

观察智能体是否按步骤执行，输出结构是否符合预期。

第 4 步：修一处（1 分钟）

找出输出中最不满意的一点，只改对应的那一句指令，再跑一次。不要一次改很多处，否则不知道是哪处起了作用。

跑通之后

  • 用测试用例覆盖边界情况
  • 用检查清单确认上线前事项
  • 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

平台选择建议

同一个「用户分群」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：

  • 腾讯元器：腾讯元器是腾讯推出的智能体创作平台。详见腾讯元器 版
  • 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。详见Claude Code Skill 版
  • OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 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
选择特征按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
标准化按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
分群并命名按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
描述每群运营建议按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理分群结果决定是否采用、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。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的分群结果范例，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。

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。