把「服务器健康报告」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（服务器只读访问），按什么顺序处理，交付什么（健康报告），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

背景（虚构）

小唐是一名运维，每周都要做几次服务器健康报告。过去靠复制粘贴提示词，结果不稳定。这次团队把它做成了技能，下面记录一次完整运行。

1. 发出请求

小唐在服务器、容器与部署流水线中输入：

这是今天的服务器只读访问，按团队的服务器健康报告流程处理一下。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「服务器健康报告」的完整指令。它先运行技能自带的脚本做预处理，确保后续分析基于准确的数据。

3. 采集指标

“采集指标”是最容易出错的环节，技能里专门写了要求，所以智能体给出了清楚的结果与理由。

4. 对比阈值

智能体完成“对比阈值”，并在中间结果里注明依据，方便小唐回看。

5. 列出异常项

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“列出异常项”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

6. 给出处理建议

智能体完成“给出处理建议”，并在中间结果里注明依据，方便小唐回看。

7. 交付与复核

智能体交付健康报告，末尾列出两条需人工确认的内容。小唐对照原始服务器只读访问抽查关键信息，修正一处表述后采用。

复盘：这次做对了什么

  • 步骤写在技能里，没有遗漏
  • 不确定处被标出，而不是被编造
  • 遵守了「变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚」
  • 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

可以改进的地方

小唐发现智能体对团队内部术语理解不一致，于是在技能目录中加了一份术语表（reference.md），并在 SKILL.md 中写明“遇到术语先查表”。更多改法见定制指南。

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
采集指标按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
对比阈值按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
列出异常项按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
给出处理建议按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理健康报告决定是否采用、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健康报告范例，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。