关于 用户旅程图 Skill 的 8 个常见问题
把「用户旅程图」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(用户研究资料),按什么顺序处理,交付什么(旅程图),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 用户旅程图(user-journey) |
| 作用 | 梳理用户旅程与痛点 |
| 输入 | 用户研究资料 |
| 输出 | 旅程图 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 产品经理与项目经理 |
1. 「用户旅程图」技能和直接写提示词有什么区别?
技能把步骤、格式和约束固定下来,由平台在相关时自动加载;提示词需要每次手动提供,效果依赖当次写法。
2. 需要会编程吗?
不需要。大部分平台的技能或规则都是写 Markdown 或填表单。
3. 哪个平台最适合?
取决于你在哪里工作:写代码的团队适合 Claude Code、Cursor 等编码工具;业务团队适合 GPTs、扣子、百炼、飞书 aily 等平台。可以先读介绍。
4. 输出可以直接用吗?
不建议。风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
5. 缺资料时会怎样?
如果技能里写了“信息不足先提问”,智能体会先列出缺失项;没写的话可能自行补全,这正是要避免的。
6. 能处理很长的材料吗?
取决于模型上下文长度。材料过长时,建议在技能中要求分段处理并说明处理范围。
7. 数据安全怎么保证?
测试时使用脱敏样例,按最小权限配置工具,并确认平台的数据政策。详见安全审查。
8. 效果不好怎么办?
按故障排查对照症状,一次只改一处并重跑测试。
什么时候用这个技能
- 手头有用户研究资料,需要在较短时间内得到旅程图
- 同类任务每周出现多次,希望每次处理方式一致
- 结果要交给同事或上级复核,需要统一的结构和清楚的依据
- 新人接手这类工作,需要一个可以照着做的标准流程
反过来,如果只是偶尔做一次,或者任务高度依赖现场判断,直接和文档、看板与会议工具里的智能体对话即可,不必专门封装成技能。
交付物结构示例
建议把旅程图固定成下面的结构(示意),方便复核与归档:
## 结论
一句话说明最重要的发现或结果
## 主要内容
- 划分阶段:……
- 描述行为与情绪:……
- 标出痛点:……
- 提出机会:……
## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据
## 需人工确认
- ……(没有则写“无”)
结构固定之后,复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分,就能快速判断结果能否使用。
平台选择建议
同一个「用户旅程图」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
这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用,可据此排除不支持相应能力的平台。
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。