把「统计方法选择」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（数据类型与问题），按什么顺序处理，交付什么（方法建议），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文介绍如何在 钉钉 AI 助理 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能统计方法选择（stats-helper）
作用根据数据与问题推荐统计方法
输入数据类型与问题
输出方法建议
形态带脚本
风险低
适用人群研究人员与学生

处理流程分四步：

  1. 判断变量类型
  2. 推荐检验
  3. 说明前提
  4. 给出代码示例

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。

在 钉钉 AI 助理 中是什么形态

钉钉 AI 助理支持在钉钉中创建面向团队的 AI 助理，可以设定角色、关联知识，并配置可执行的动作或技能。

创建入口、可用能力与权限以钉钉官方说明为准。

示例配置

# 钉钉 AI 助理配置思路示意，具体字段与入口以平台当前界面和官方文档为准
AI 助理: 统计方法选择
角色设定: 负责根据数据与问题推荐统计方法
执行流程: 判断变量类型；推荐检验；说明前提；给出代码示例
知识: 钉钉文档中的规范与模板
动作: 按需（带脚本），涉及发送或提交前需确认

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在研究人员与学生提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「引用必须回到原文核对，绝不编造文献」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在钉钉中新建 AI 助理
  2. 填写角色设定与执行流程
  3. 关联钉钉文档作为知识
  4. 按需配置动作，涉及发送或提交的动作设置确认
  5. 设置可见范围后发布

实操：一次完整的运行

假设你在文献库、数据与写作工具中发出这样的请求（虚构示例）：

用统计方法选择技能处理这份数据类型与问题，输出方法建议。

智能体识别到任务与「统计方法选择」相关后，会依次判断变量类型、推荐检验、说明前提、给出代码示例。最终交付方法建议，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始数据类型与问题抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

在小范围群组中先试用，观察回答与动作是否符合预期。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准数据类型与问题，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 动作未设置确认，导致误发消息。
  • 知识文档过期未更新。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的方法建议结构不同。
  • 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

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。