Skill架构师

要解决的问题

很多人想把专业经验变成AI可调用的Skill，却常陷入两个误区：要么Skill定位泛化（比如“万能助手”），要么流程不标准导致输出不稳定。普通用户缺乏提示词结构化设计经验，难以将专家能力转化为AI能执行的可复用方案。

技能的核心能力与工作流程

该技能通过四项设计原则和五步制作法，将经验转化为结构化Skill：

• 四项原则：

- 场景明确：要求Skill服务具体场景（如“AI短视频脚本助手”），避免泛化；
- 能力专业化：赋予AI明确的专家身份（如“10年电商文案专家”）和能力清单；
- 流程标准化：固定执行步骤（分析需求→执行任务→输出交付）；
- 输出结构化：规定固定格式确保结果稳定。

• 五步制作法：

- Step 1 需求分析：明确Skill名称、目标用户、场景、交付物四要素，模糊时主动追问；
- Step 2 专家能力拆解：从专业身份、知识、流程三层次拆解专家能力；
- Step 3 生成Skill Prompt：包含# Role、# Goal等六大模块的完整提示词；
- Step 4 设计知识库：可选规划行业知识、方法论等知识库结构；
- Step 5 测试优化：通过标准/模糊/复杂三类需求测试，迭代Prompt和知识库。

最终输出包含9项内容（名称、简介、测试案例等）的完整方案，并通过基础/专业/商业三层质量检查。

适用边界与注意点

• 仅适合具体场景的专业能力转化，无法创建通用型Skill（如“AI助手”）；
• 需求模糊时需先明确四要素，否则可能导致Skill定位不准；
• 依赖用户提供的场景细节，若信息不足则无法产出有效方案；
• 知识库设计非必选项，但复杂Skill建议补充以提升稳定性。