临界态AI教育实战课

课前准备

打开自己的 AI课程文件夹，在里面新建一个文件夹，名称为本课编号（如 lesson-7），然后在 Alma 里面新建一个聊天，设置该项目的文件夹指向新建的文件夹，再把课程资源下载并放入该文件夹。

课程目标

• 理解Skill在AI agent中的作用
• 学会判断什么时候该用Skill
• 认识Skill文件结构与关键配置
• 用自然语言让Alma生成一个Skill
• 让Skill的工作流跑起来并可复用

一、Skill在现代AI agent中的作用

你可以把 Skill 理解成「员工手册」+「工具箱」的组合。员工手册告诉 AI：遇到某类任务时应该怎么做、分几步、每一步用什么工具；工具箱里装着它需要用的脚本和参考资料。

Skill 与函数调用的本质区别

函数调用是“单个工具”，Skill 是“整套解决方案”。
函数调用像给你一把锤子和螺丝刀，你得自己决定怎么用；Skill 更像一本《如何组装宜家书柜》的说明书，步骤、工具、材料都写清楚了。

渐进式披露

AI 的“工作记忆”是有限的。如果把所有 Skill 的内容一次塞给它，只会造成信息过载。
Skill 的做法是：平时只告诉 AI“有这本说明书”，真正需要时再去翻对应内容。这样更高效，也更稳定。

什么时候该用Skill

• 你每周都会重复做同一类工作
• 你已经有一套成熟的做法或格式
• 你需要稳定、可复制的输出
• 你希望减少反复沟通与修改

什么时候不该用Skill

• 任务只做一次，不会再用
• 需求还不清晰，变化很频繁
• 涉及敏感信息，不适合固化

二、案例：通用任务拆解器

这个案例不依赖任何平台，核心目标是让学生直观看到：Skill 能把“乱输入”变成“稳结构”。

它的做法很简单：无论输入多杂乱，都输出固定 5 段结构： 目标 / 约束 / 步骤 / 风险 / 待补信息。

价值点只有一个：稳定输出 + 低沟通成本。
学生会发现，Skill 不是完成某件事，而是把“经验格式”固化成可复用的结构。

三、Skill工作流的核心逻辑

先记住这个公式：输入物 -> (AI + Skill) -> 输出物。
中间的“Skill”就是你的处理流程，它把经验固化成规则，AI负责执行。
如果你能清楚描述输入、处理规则和输出结构，设计Skill就会心里有数。

例子：作业批改能否流程化？

你每天收到很多作业，需要编辑或批改。先问自己：

• 是否有固定的批改标准？
• 是否有固定的输出格式？
• 是否能把常见问题归类？

如果这些答案是“可以”，那这个过程就适合做成Skill。

四、Skill文件结构（只需认识，不用写代码）

一个 Skill 就是一个文件夹，里面有三样东西：

1. SKILL.md：用自然语言写的“指令”，告诉 AI 这个 Skill 干什么、什么时候用、怎么用、注意事项。
2. 脚本：当 AI 需要“动手”时执行的工具，可以是 Python、JavaScript 或其他语言。
3. 资源文件：参考文档、模板、配置文件等，AI 执行时会查阅。

你不需要读懂代码，只要知道这些位置和作用即可稳定使用。

五、用skill-creator创建自己的Skill（全程自然语言）

skill-creator已经放在本课资源包里，你只需用自然语言描述需求，它会帮你生成Skill。

操作步骤

1. 打开Alma设置，进入技能列表，确认skill-creator已启用。
2. 在聊天中用自然语言描述你要做的Skill，越清晰越好。
3. 等待skill-creator生成Skill并放入技能目录。
4. 回到Alma刷新技能列表，启用新Skill。

你可以这样对Alma说

• 技能名称是什么
• 适用场景是什么
• 需要输入哪些信息
• 期望输出的结构和语气
• 禁止出现的内容或格式
• 你希望AI应该做什么、必须做什么、绝不能做什么（把边界划清楚）

你不需要懂任何代码。只要把你的经验讲清楚，Skill就能被创建出来。

六、练习场景：通用任务拆解器

目标：用 10 分钟让学生体验 Skill 的价值——输入乱、输出稳。

操作步骤

1. 用 skill-creator 创建技能：

创建技能“通用任务拆解器”：输入任意杂乱描述，输出固定5段：目标/约束/步骤/风险/待补信息；语气简洁；禁止扩展编造。

2. 用下面两条“乱输入”测试：

测试A（学习场景）：

我下周要做一次展示，内容是AI工具，时间20分钟，观众是非技术老师，有点紧张，想要简单但有亮点。

测试B（生活场景）：

我想周末去短途旅行，预算1000，最好高铁，别太累，还想拍照。

3. 观察输出是否稳定为 5 段，并对比“无 Skill”的散乱结果。

预期输出示例（测试A）

目标：下周完成一场面向非技术老师的 20 分钟 AI 工具展示，内容简单但有亮点。
约束：时间 20 分钟；听众非技术；风格简单易懂；展示前准备时间有限。
步骤：1) 选 1 个核心场景 + 1 个工具演示；2) 设计 3 段结构（问题→工具→效果）；3) 预演一次并缩时。
风险：内容过技术化、时间超时、亮点不够具体导致记不住。
待补信息：具体工具候选、可用设备/投屏条件、是否需要现场互动。

有/无 Skill 输出对比（示意）

无 Skill（散乱）：

可以做个简单介绍，再放两个工具，最后讲讲效果。观众是老师就少点技术细节，时间控制在20分钟以内。

有 Skill（结构化）：

目标：下周完成一场面向非技术老师的 20 分钟 AI 工具展示，内容简单但有亮点。
约束：时间 20 分钟；听众非技术；风格简单易懂；展示前准备时间有限。
步骤：1) 选 1 个核心场景 + 1 个工具演示；2) 设计 3 段结构（问题→工具→效果）；3) 预演一次并缩时。
风险：内容过技术化、时间超时、亮点不够具体导致记不住。
待补信息：具体工具候选、可用设备/投屏条件、是否需要现场互动。

七、让Skill的工作流跑起来

Skill是否真正有用，取决于它能否稳定输出。你只需要做三件事：

1. 用两个真实案例测试
2. 检查输出是否一致、是否符合你的风格
3. 发现偏差就补充你的自然语言要求

当输出稳定后，Skill就可以长期复用。剩下的技术细节交给Alma和skill-creator。

八、常见问题

• 输出不稳定：输入项描述不够清楚，补上规则和禁止项
• 无法调用能力：检查Key是否已配置、技能是否启用
• 输出太啰嗦：明确要求简洁、固定段落结构

这一课的核心不是写代码，而是把你的经验结构化。只要你能把“怎么做”讲清楚，Alma就能帮你把它做成Skill。