摘要本文围绕大模型中的 Skills 机制展开首先通过奶茶店客服场景的白话示例解释 Skills 如何将私有业务逻辑固化下来避免大模型因不懂业务而产生幻觉随后说明使用 Skills 的三大原因幻觉与时效性、突破黑盒、确定性与逻辑增强及其跨产品复用价值最后介绍官方推荐的 Skills 目录结构与各文件的作用帮助读者快速上手构建自己的 Skills。内容参考于图灵AI大模型全栈Skills大模型它虽然知道的很多但是它只懂通用的业务逻辑它不懂我们自己私有的业务逻辑这就会导致出现幻觉这个Skills就可以理解为我们提前设定好的业务逻辑就是说当向大模型提问了一个问题并且大模型成功回答了问题这个Skills就是从大模型处理问题到成功回答问题的全部过程当下一次再遇到相关类型的问题它就不需要再次创建新的处理过程它可以直接把Skills拿出来用同样的方式处理来这次的问题白话​ 你开了一家奶茶店大模型知道奶茶、少冰、珍珠、退款是什么意思但是它不知道奶茶店的规矩比如奶茶洒了是补送还是退款还是不管做错了要不要重新做想退款谁有权限审批也就是大模型不懂我们的业务逻辑然后我们给大模型一个说明业务逻辑也就是Skills首先问订单号然后查看这个订单的状态然后再问清楚问题是没收到、洒了外卖洒了、做错了、还是单纯的想退款问清楚问题后再按照情况处理比如洒了的情况先道歉然后做补偿或退款做错了的清空先道歉然后重新做一杯没收到的清空查骑手的位置如果丢件的就补送想退款没制作就直接退款如果已经制作了就找店长确认最后用统一的话术回复客户有上方的说明后再次向大模型提出我奶茶洒了那么大模型就不会去翻聊天记录而是把Skills拿出来按照 问订单号、查订单、判断情况、是否调用退款或发券接口、生成回复 步骤来处理问题这样大模型只需要理解用户的订单号、情绪、具体的问题不需要重新想奶茶洒了怎么办这就是Skills解决的问题Skills可以理解为是把多个工具和业务流程搞到一起使用Skills的原因大模型有三个致命的缺点幻觉和时效性、突破黑盒、确定性和逻辑增强幻觉和时效性大模型的回复的答案是取决于它训练的那一刻可能并不会是最新的数据突破黑盒大模型没办法直接操作我的电脑可以通过Skills操作电脑确定性和逻辑增强大模型在做一些精确的逻辑时会出错这时可以我们自己实现一个业务精确的逻辑Skills然后让大模型做精确逻辑时使用这个工具这样可以通过我们自己写的Skills脚本来控制大模型的不确定概率性问题它还可以跨产品使用只需要构建一次Skills就可以在任何代理中使用它Skills组成官方推荐的目录名字是固定的下方的文件就可以组成一个完整的SkillsSKILL.md文件是必有的其它文件都是为了支持SKILL.md文件而存在的my-skill/ # 根目录文件夹名 ├── SKILL.md # 必需技能的入口点和元数据中心 ├── scripts/ # 可选: 可执行的代码 ├── references/ # 可选: 文档数据 ├── assets/ # 可选: 模板或资源 └── ... # 其他的文件或目录