AI Workshop 回顾简报
Skill、知识库与学习工具组成的彩色主视觉 PROMPT
怎么想、怎么表达
SKILL
取数据、跑流程
Vol.03 / Skill、知识库初识课

给 AI 装上技能包,从此告别“已读乱回”

第三期 AI Workshop 走进「概念初识课」。Skill、知识库、工作流分别管什么、怎么配起来?先把概念讲透,再拿一个真实场景现场试搭。

2026.09.09 WED · 17:00—19:00 上海 1 号楼 2 楼 · 北京 20 号楼 2-3 AI WORKSHOP / ISSUE 03
营销事业部-蔡志阳头像营销事业部-蔡志阳AI 布道师
保险事业部-李云龙头像保险事业部-李云龙AI 布道师
01 / POSITION

本期定位三个概念各管哪一段、什么时候该用哪一个,以及一个 Agent 从写提示词到挂载 Skill 是怎么一步步搭起来的。

专题类型 / FORMAT概念初识课

先把 Skill、知识库、工作流讲明白

组织形式 / SETUP上海、北京双会场

小范围线下闭门,布道师线上连线演示。

本期议题 / TOPIC三个概念各管哪一段、什么时候该用哪一个

再看一个 Agent 从写提示词到关联知识库,如何一步步搭起来。

OPS代运营
PM-IPM-大保险
PM-XPM-X线
SAL销管
02 / ON SITE

现场速写闭门场,人不多,问题问得细;上海、北京两地连线,屏幕两端一起解题。

DOUBLE VENUE镜头只保留与内容有关的细节:屏幕上的配置、电脑上的操作,以及两地同事围绕同一个场景同步推演。

上海会场同事围桌操作电脑并查看屏幕
上海会场|一边看演示,一边在电脑上跟着操作
北京会场同事通过屏幕参与线上连线
北京会场|线上连线,把同一个问题摊开讨论
参会同事在电脑上查看 Agent 配置界面
操作细节|对照配置页,现场试搭与验证
03 / WHY FIRST

为什么先上这堂课现场提问几乎都落在同样几处,这也是本期把概念课排在攻坚之前的原因。

QUESTION 01

“提示词都写了,为什么还要 Skill?”

提示词管的是 AI 怎么想、怎么表达,改一段文字就能调;Skill 管的是数据从哪取、流程分几步、输出成什么规范。提示词写得再细,也替不了取数和流程这两件事。

QUESTION 02

“知识库到底该放什么?”

制度规范、流程文件、历史项目材料、通用 FAQ——给 AI 查的资料放这里。文档型、问答型、结构化三种分开建,解析方式也不一样,文档型还可以用专家模式手工分段。

QUESTION 03

“什么时候才需要工作流?”

一件事要分几步、步骤之间有判断和分支,才用工作流把环节接起来。单步能办完的事,一个 Skill 就够。

像带新人一样配置你的 AI 搭档课程封面
COURSE MATERIAL / 第三期课件

像带新人一样,配置你的 AI 搭档

从 Agent、知识库、Skill 到工作流,课件用一组真实场景说明它们各自负责什么、如何协同。

Agent、知识库、Skill 与工作流的协作关系
四个部分|Agent 做判断,知识库提供记忆,Skill 办业务,工作流串闭环
提示词与 Skill 的职责对照
提示词与 Skill|一个负责思考和表达,一个负责数据获取与系统操作
黄金自检:区分提示词、Skill、工作流和知识库问题
黄金自检|先分清是“想得不对”还是“做得不对”,再找到该改的配置
04 / CONTENT

三段推进:破题 → 讲概念 → 现场搭从中标到签约的真实场景出发,把概念放回业务步骤里,再完整跑一遍 Skill 的创建、发布、挂载和调试。

01

从一个真实场景破题

项目管理条线把“中标—签约”摊开:客户、项目、商务分区和中标通知时间分散在合同系统、CRM、企微文档与金蝶。口径先要对齐,报告才谈得上自动出。

02

讲概念、搭建方式和原则

四个概念各管什么,一个 Agent 从写提示词到关联知识库要走几步。对着本场场景讲,也能迁移到其他部门的通用场景。

03

现场从零搭一个 Skill

新建、发布、回到 Agent 挂载、上传文件调试,把一条完整链路当场跑一遍。

AI 辅助生成提示词的前后对比界面
提示词对比|AI 辅助生成后,角色、任务与约束更贴近实际场景
Agent 内置工具添加界面
工具配置|按任务需要挂载文件发送、网页提取与图片分析等工具
Skill 中心的创建与编辑界面
Skill 创建|在项目空间编辑能力说明,并由 AI 构建助手协助完善
Agent 挂载 Skill 后上传文件执行任务
执行链路|上传文件、选择 Skill,由 Agent 调用能力处理具体任务
05 / RESULTS

攻坚成果概念先对齐,搭建动作跑一遍,也把当前边界和下一批待解问题留在桌面上。

一组概念对照

先把话说清

知识库、Skill、工作流、Agent 四个概念各管一段。判断新场景能不能做,先问四句:参考哪些资料?放在哪?分几步?每步用什么工具?

一套搭建动作

五步搭一个 Agent

  • 写提示词 → 选模型、调温度 → 配 Skill → 加工具 → 关联知识库
  • 低温度更严谨,高温度更发散,按场景选择
  • Excel、Word、PDF、图片先转文字再给模型读
  • Skill 支持导入导出,外部格式迁移需要适配
一处真实边界

现场卡在哪

企微、语雀取数能力在开发中,短期先用“手动上传”过渡。不等全自动,把目前能提效的 50% 先落地。

一些待解问题

下一步解什么

  • 多数据源分层:取数清洗层与业务规则层如何拆开
  • Skill 共享、验证与权限怎么管
  • 语雀等散文档如何整理成 AI 可读的知识形态
  • 固定模板输出分别该放进提示词、Skill 还是知识库
  • 企微机器人与侧边栏如何落地
06 / NEXT ISSUE
VOL.04 / COMING NEXT

下一场,把 AI 放进更深的场景里

概念讲透了,工具也上手了。接下来要回答的,是一个更现实的问题:当场景更复杂、数据更散,AI 还帮不帮得上忙?

AI Workshop 第四期,敬请期待