告別 AI 幻覺！手把手教你用 Skills 打造一個不知疲倦的數字員工（含案例）

（來源：科普中國）

轉自：科普中國

最近，AI 界有個概念火得一塌糊涂——Skills（技能）。

它到底是什么？為什么能快速成為行業熱議的焦點？今天我們就來聊聊~

曾經的

“高分低能實習生”

先回憶一下大家日常用 AI 的體驗。

使用 AI 時，你是不是也經常遇到這樣的“無語時刻”：

滿懷期待地打開 AI 對話框，讓它幫忙寫一份專業的合同審核報告。它信誓旦旦地答應了，開頭寫得頭頭是道，但寫著寫著，就開始放飛自我：引用的法律條款是杜撰的，格式變成了散文，甚至把你強調了三遍的風險提示忘得一干二凈……

AI 就像一個“高分低能的實習生”，看起來博古通今，什么都懂一點，但真讓他去辦具體的業務，既不知道公司的辦事流程，也記不住老板的叮囑。

為什么 AI 總是聊得嗨，干活廢？背后的技術原因其實很無奈：

第一是天生的隨機性。AI 的底層邏輯是概率預測，它不是在調取答案，而是在即興創作。這就好比讓一位詩人去填會計報表，他可能每次填出來的數字都不一樣，充滿創意但毫無準確性。

第二是有限的記憶力。它的上下文窗口（ContextWindow）就像人的短期記憶，容量很小。一旦對話過長，前面的指令就會被后面的信息擠出大腦，導致它經常出現斷片，忘了你最開始交代的任務背景。

而 Skills 的出現打破了這一局限，讓 AI 終于完成了從“能聊”到“能干”的跨越，實現了通用對話到專業交付的蛻變。

為什么 Skills 如此火爆？

1

給 AI 發一份崗位說明書

Skills 是由 AI 巨頭Anthropic（Claude的母公司）最新推出的一種讓 AI 能夠按標準辦事的能力擴展包。

通俗一點來說，如果把大模型（LLM）比作一個擁有頂級智商的大腦，Skills 就是我們發給它的崗位說明書和操作手冊。

在沒有 Skills 之前，AI靠的是通識在回答你。它就像一個剛剛畢業的博士生，雖然滿腹經綸，但從未進過大廠，不懂什么是紅線，也不懂什么是 SOP。

而 Skills 的出現，就是為了把專家經驗固化下來。

一個標準的 Skills 不僅是說明書，更是一個全能工具箱，它的文件夾里通常包含三樣法寶：

· 指令(SKILL.md)： 用人話寫成的操作步驟，告訴 AI 先做什么再做什么。

· 腳本(Scripts)： 預先寫好的 Python 或 JS 代碼，讓 AI 能直接運行程序來處理復雜計算或文件操作。

· 資源 (Resources)： 必要的參考文檔、模板或數據庫結構，讓 AI 查閱后照著葫蘆畫瓢。

的核心架構：指令文檔定義流程，腳本賦予執行力，資源提供專業知識

這幾年 AI 的發展，本質上就是從隨機生成走向穩定交付的過程。

有了Skills，AI就不再是那個只會夸夸其談的博士，而變成了一位帶著工具箱、嚴格遵守紀律的數字員工。

2

背著無限背包的數字人

你可能會問：“那我直接把所有資料都塞給 AI 不行嗎？為什么要發明 Skills 這個概念？”

這就觸及到了 AI 領域的一個核心痛點：記不住。

目前的 AI 都有一個上下文窗口的限制，就像人的短時記憶一樣，塞進去的東西太多，它就會顧頭不顧尾。如果你把全公司的幾萬份文檔都扔給它，它的大腦瞬間就會死機。

為了解決這個問題，工程師們設計了一個極其精妙的 Skills 機制——漸進式披露 (Progressive Disclosure)。

平時（待機狀態）：背包看起來是空的，AI 輕裝上陣，反應敏捷，不占用任何“腦容量”。

觸發（任務狀態）：當你說“幫我審核這份代碼”時，AI 迅速從背包里掏出了《代碼審核 Skill》這本手冊。它只加載這一本手冊里的規則和工具，瞬間變成了代碼專家。

完成（釋放狀態）：任務結束，它把手冊放回背包，又變回了那個通用的助手。

這個機制的偉大之處在于，它讓 AI 理論上擁有了無限的技能庫。

Prompt Engineering 到 SOP Design：明確交付標準、結構化邏輯、完備資產

它不需要時刻記住所有知識，它只需要知道去哪里找知識。這正是人類專家的工作方式——我們不是背下了整本字典，而是學會了如何查字典。

所以，“崗位說明書”與“無限背包”，正是這兩個特性讓 AI 擁有了真正的實戰能力。它不再需要被迫在記住所有細節和保持清醒之間做選擇，而是可以像一個經驗豐富的老手，遇事不慌，按需取用。

如何用好 Skills——

從提問者到指揮官

Skills 的普及，正在悄然改變我們與 AI 的協作關系。

過去，我們學習的是 Prompt Engineering（提示詞工程），我們在學如何提問。

未來，我們需要掌握的是 SOP Design（流程設計），我們要學如何定義標準。

這對使用者提出了全新的要求。你不再需要懂復雜的代碼，但你必須是一個清晰的思考者：

• 你是否知道什么是好結果？ （明確交付標準）

• 你是否能把經驗拆解成 Step 1/2/3？ （結構化邏輯）

• 你手頭是否有靠譜的案例給 AI 參考？ （完備資產）

這是屬于領域專家的黃金時代。

無論你是資深會計、資深編輯還是資深律師，你腦海中那些只可意會不可言傳的經驗，現在都可以通過 Skills 變成可復制、可執行的代碼，讓 AI 替你完成 80% 的重復勞動。

兩個實戰樣本

為了讓大家更直觀地理解 Skills 如何落地，我們拆解兩個已經在真實業務中跑通的案例。你會發現，一旦給 AI 裝備了Skills，它的畫風會發生翻天覆地的變化。

Skills 實現專業化落地

案例一：

不知疲倦的金牌法務

—— 合同合規審核 Skill

· 痛點

過去用 AI 審合同，它要么瞎編法律條款，要么漏掉關鍵風險。因為大模型的“幻覺”讓它無法勝任嚴謹工作。

· Skills 解決方案

我們不指望 AI 記住所有法律，而是給它一個法務合規 Skill 包。

文件夾結構：

SKILL.md（崗位SOP）：寫明“第一步查主體資格，第二步查違約責任，第三步查管轄法院”。

resources/民法典_合同編.md（外掛大腦）：不僅是只有 AI 能讀懂的法律原文，強制它必須依據此文檔回答，嚴禁瞎編。

templates/審核報告.md（輸出標準）：規定輸出格式必須包含“風險等級”、“修改建議”和“修訂后條款”。

· 落地效果

當你把一份合同扔給它，它不再是泛泛而談，而是像一位擁有 20 年經驗的老法務，逐條比對，不僅指出了違約金比例過高的風險，還直接引用了《民法典》第五百八十五條作為依據，并給出了一段修改好的標準條款。

案例二：

有執行權的“客服主管”

—— 自動化退款 Skill

· 痛點

傳統的 AI 客服只能陪聊安撫用戶：“親，這邊幫您反饋哦。”但解決不了問題，最后還是得人工介入去系統里點退款。

· Skills 解決方案

我們給 AI 授予了執行權，通過 Skills 連接企業的后臺系統。

文件夾結構：

SKILL.md（決策邏輯）：定義業務規則——“如果是 VIP 用戶且金額小于 100 元，無需人工審批，直接退款”。

scripts/get_order_status.py（查詢工具）：一段 Python 代碼，用來去數據庫查訂單狀態。

scripts/execute_refund.py（執行工具）：一段代碼，直接調用支付接口打錢。

· 落地效果

當用戶說我要退款時：

1.查詢：AI 默默運行腳本，確認訂單未發貨且符合條件。

2.決策：依據 SOP 判斷符合極速退款標準。

3.執行：直接調用退款接口，資金秒到賬。

4.回復：最后才回復用戶：“退款已成功受理，資金已原路返回。”

人機協作的終極浪漫

在這場 AI 浪潮中，我們聽到了太多關于涌現和創造力的贊美。但對于真正的生產力而言，驚喜往往意味著驚嚇。

Skills 的出現，標志著 AI 正在褪去那層神秘的、不可控的盲盒屬性，開始擁抱確定性。

未來的AI，不比誰更聰明，比誰更靠譜。

當我們不再需要時刻盯著屏幕，生怕 AI 寫錯一個標點；當我們能放心地把任務交給它，然后關上電腦去喝一杯咖啡——那才是人與工具真正達成共生的時刻。

當然，我相信 Skills 絕對不是 AI 發展的終點，它是人類用理性的規尺，為 AI 的洪荒之力修筑的第一道堤壩。