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AI 助手开发

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-02qudk26/cn-llm-application-dev-ai-assistant。

技能介绍

要解决什么问题

团队要做的是能听懂用户、记住上下文、并和现有系统连起来的对话助手，而不是只会套模板的 Demo。常见卡点包括：需求写成「做一个聊天机器人」却说不清输入输出与失败策略；多轮对话里上下文膨胀或丢关键信息；回复看起来合理却无法在生产环境验收。

技能如何协助你

本技能把角色定位为 AI 助手开发 实践向导，按「目标 → 约束 → 所需输入」先对齐边界，再给出可执行步骤与验证方式，避免只给概念清单。

典型工作流包括：

  • 明确助手要解决的用户任务、成功标准与不可做事项
  • 围绕自然语言理解、上下文管理与集成点，套用相关最佳实践
  • 对关键路径做结果校验（例如回复是否满足约束、工具调用是否合理）
  • 需要更细的模式与示例时，引用 resources/implementation-playbook.md 中的实现手册

适用边界

任务与 AI 助手开发无关时不必启用；若你需要的是本范围外的其他领域或专用工具链，应换用对应技能，而不是在本技能里硬扩范围。

使用场景

  • 新产品要上线客服对话入口，需先界定多轮意图、失败回退与和工单系统的集成边界
  • 内部知识库问答助手进入开发阶段，要把检索结果、引用格式和用户权限写进可验收的回复约束
  • 从 Demo 迁到预发环境前，需要按检查清单验证工具调用参数、上下文截断与敏感信息过滤
  • 团队接手遗留聊天界面，要重构提示与状态机并补齐「目标—约束—输入」的设计文档

适合人员

  • 负责把大模型接入业务后端的工程师，需要可上线的对话状态与工具调用方案
  • 主导助手 MVP 的技术负责人，要把模糊需求拆成成功标准、边界与验收步骤
  • 对话产品工程师，正在处理多轮上下文膨胀、记忆策略与集成 API 的联调问题
  • 要在发布前做质量把关的 QA/平台同学，需要可执行的验证方式对照助手行为