工作分解 Skill 实战演练:从请求到交付的全过程
把「工作分解」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(项目范围),按什么顺序处理,交付什么(WBS),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
背景(虚构)
老许是一名产品经理,每周都要做几次工作分解。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
老许在文档、看板与会议工具中输入:
帮我做一下工作分解,材料是附上的项目范围。
2. 技能被触发
智能体根据技能描述判断任务匹配,加载「工作分解」的完整指令。它不需要外部工具,直接按指令处理。
3. 拆分阶段
这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“拆分阶段”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。
4. 拆分工作包
智能体完成“拆分工作包”,并在中间结果里注明依据,方便老许回看。
5. 定义交付物
“定义交付物”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。
6. 估算工期
“估算工期”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。
7. 交付与复核
智能体交付WBS,末尾列出两条需人工确认的内容。老许对照原始项目范围抽查关键信息,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「优先级与对外承诺需要团队确认」
- 风险较低,但输出仍需快速过目再使用
可以改进的地方
老许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。
平台选择建议
同一个「工作分解」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:
- MCP 服务:MCP(模型上下文协议)是一个开放协议。详见MCP 服务 版
- 阿里云百炼智能体应用:阿里云百炼是阿里云的大模型服务与应用开发平台。详见阿里云百炼智能体应用 版
- 钉钉 AI 助理:钉钉 AI 助理支持在钉钉中创建面向团队的 AI 助理。详见钉钉 AI 助理 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。
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 |
|---|---|---|
| 拆分阶段 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 拆分工作包 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 定义交付物 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 估算工期 | 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WBS | 决定是否采用、是否对外 |
风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
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。