sop如何变成skill

我们从五个方面把扣子 skills 掰开了，揉碎了，给它撩透。第一个， skills 到底是什么东西？第二个，经验到底是如何变成 skills 的？ 第三个，什么人合适去创建 skills？ 第四个，如何把咱们自己的经验封装成 skills？ 那第五个，为什么现在是最好的机会？在开始分享之前，也送给大家一句话，在二六年之前有句话叫会用 a 的 人，会打败不会用 a 的 人。那现在这句话要变了，变成什么呢？把经验变成 skill 的 人，会打败会用 a 的 人。 我从二四年底扣子一点五正式上线之后，我觉得那时候扣子可以去做一些东西了，那时候就在互联网上分享了我的 关于扣子的一系列视频，也得到大家的认可。我把我的相关的内容都放在了智能体大本营当中，那这里现在有接近两万人在这里学习，那如果说你对智能体也感兴趣，可以在后台回复五幺，我把这个链接发给你。 那时隔了一年一个月，在前两天一月十九号的时候，扣子二点零正式上线，其实更新的真的挺猛的，他们的整个 ui 大家可以看一下，和我们前面进去的时候完全不一样，是一个颠覆式的一个更新。他这次把他们的定位定位在了 职场，其实他进行的几次大跟向，也表示着扣子的整个团队也在不断的进行摸索，不断的进行迭代。我不知道他这次的职场 ai 的 定位到底准不准，但是我知道他的是 skills， 是 国内第一个上线的，玩几天功能确实挺猛。 那这次其实它整个更新的亮点有四个， agent skills， 我 们待会要分享这个功能，还有一个点就是长期的计划，在这个进来左边来一个长期计划，这个也非常的有意思，而且我个人感觉也非常的震撼，我这两天在用这个功能，到时候再出一个视频给大家分享一下。 好，第三个是 agent coding， 第四个是 agent office。 那 这两个功能其实以前也有，只是说没有把它的优先级提那么高，现在是提上来了，它定位在了职场的 ai， 这个功能我们后面再有时间再分享。 ok， 那 我们今天就着重的聊一下 skills 玩几天。其实那给我的感受就是 这不仅仅是几个新的工具了，而是它整个 ai 开发的范式的升级，这更让我感到这个整件事背后的趋势就是 ai 工具用的再好，你还是在消费别人的能力，真正能抓住机会的人就是那些把经验变成 skills 的 人。那我们说 skills 到底是什么？ skills 开始是去年十月份 azure 科技公司推出来的一个 ai 的 使用的操作手册也好，一个规范也好啊，网址在这里，没有网络也可以访问大家。如果有时间，我建议大家还是去看一下原文，那如果说没时间，咱们就接着往下聊好。很多人会说 skills 是 什么呢？是一套结构化的 prompt， 也有的人会说 skills 是 一个操作不那么复杂的 m c p， 还有的人就是认为 skills 它就是一个复杂的工作流。那 skills 到底是什么？我们先按下步表，我们先来思考一个问题， 三年之前叉 g b 出来之后，大家觉得 ai 非常的强，感觉什么都能做，在那之后就陆续出现了 prompt、 m c p、 工作流 skills， 这听上去很厉害，但是又不知道到底这些是什么东西的东西 好，它的原因在哪里？大家有没有思考过这个问题？ ai 大 元模型已经非常强了，它都是博士生了，为什么还要出现 problem、 ncp 工具工作流 skills？ 它最主要的原因从第一性原理出发，就是一个问题，就是上下文窗口有限， 换句话说就是大模型一次处理的内容它是有限的，而人想让它处理的内容是无限的， 这就会间接的导致大模型怎么样？我们给他的东西会信息缺失，大模型他分析不了，那么东西他的注意力会下降，推理能力会下降。我们前面说的金奶，他有超强的上下文文本能力，但是如果说你满载的给他， 其实他的中间是会衰退的，就他前面和后面他会读的非常清楚，但是他对中间的理解能力会衰退。还有一个问题就是如果说我们没有规则的让他去无限的去处理我们的信息，我们消耗的拓客成本是非常高的。 为了解决这上面这四种能力的缺失或者是缺点，那更准确的说是为了解决上下文窗口有限的问题， 才会出现这一系列处理的办法，叫做 product， 叫做工作流，叫做 m c p， 叫做 skills。 那 出现这些工具的核心的 问题是让大模型在有限的理解力下完成更多的工作，并且让它的成本就是消耗的陀刻越低。我们听到的这种种东西，其实就是为了解决 这个问题，只是说这几种办法的处理手段略有不同而已。那我们来看一下 problem 是 不是他让大模型按照一定的规则去运行，目的其实就是为了让大模型集中注意力？ problem 你 上来是不是给他一个角色？你是谁？ 背景是什么？发生了什么事情？你的职责是什么？ a b c d e？ 你 不能做什么？限制他 一二三四，你的工作流是什么？第一步，第二步，第三步，第四步，第五步，你要输出什么？这就是一个结构化的 problem， 他的目的是不是让大模型去集中他的注意力，只让他去解决关键的信息？为什么？因为他处理不了太多信息，他只能去让他集中精力去解决那些关键的信息。 上下文能力有限，那 m c p。 是 不是上下文窗口有限？不行了，在外面去请个帮手过来，帮助这个大模型做一些更复杂的工作。工作流是什么逻辑呢？ 一个大模型处理不了复杂的工作？ ok， 我 让多个大模型分别的去做一部分工作，然后把它们串起来，众人拾柴火焰高是不是核心的原因？还是因为大模型的能力，处理的能力有限？那 skills 是 什么东西呢？它就是前三者的一个合体， 所以它具备了前三个的所有能力，而且在操作上会更加的便捷。所以说 skills 从去年的十月份到现在一直这么火，所以 skills 就是 这段时间 ai 的 主题。这样一体验下来，那前面很多人说的 skills 不 就是结构优化吗？不就是另一种 m c p 吗？不就是复杂的工作流吗？其实都对， 那仔细想一想，其实也都不对，那就是他们前三者的合体。官方扣字给 skills 的 定义是场景最佳实践加所需工具的封装。听上去就很头疼是吧？看不懂，那用直白的话说， skills 就是 把某个领域的手艺， 我我更愿意称它为经验，打包成 ai 能够懂也能够用的东西。那你肯定会说 经验手艺这什么鬼，对不对？还是很抽象，那我们来看一看 skills 到底是个什么东西？我们再回过头来聊， skills 是 不是他们三个的合体，其实 skills 它就是一个文件夹， 它就是这样一个文件夹啊，里面就是一些文件，这就是 skills， 是 不是感觉就不那么神秘了？ 那这就是他在压缩文件当中的一个形式，这是易经目录，这个文件当中的易经目录，那我们看一下这个文件，易经目录里面有三个子文件夹，一个子文件夹，两个子文件夹，三个子文件夹和一个 md 的 一个文件。 skills 文件，我们看一下 三个文件夹里面一个 skills 的 一个 md 的 文件，它就是四个文件，这里面有一个文件，有两个文件，这里面有两个文件。 ok， 这是一个基本上接近标准的一个 skill， 其实当然每个 skill 是 不一样的，但是这个东西是必须的，这个 md 文件是必须的，现在不了解这个东西，没关系，我们接着往下聊，它在 扣子二点零里面和这个是不是一模一样，大家看一下是不是一，大家可以看一下它的结构和这个结构在扣子二点零里面是一模一样的。我们打开扣子二点零给大家看一下，点左边这个技能商店， 这下面有一个这技能商店啊，非常多，那点我的技能，再点我创建的， ok， 这是我前面创建的一些 skills， 那 我们压缩包是这个，这个是一样的，我们点三个点，点技能改造好，点进来之后它会加载一下，它会加载一下， ok， 这是加载好了，我们点这个切换文件目录好，加载好了，我们看左边这个文件，就是我刚才给大家呈现的那几个文件， 就是把它导进来了而已，那这几个文件怎么进来的？我们创建一个新的好点我的技能，我们点右上角创建技能，点创建技能之后， 我们就在这个就是扣子编程那个界面，点右边有个技能，这下面有一个上传附件生成配置，这里有个上传 skill 的 文件包，我们点上传之后，我们看一下桌面上其实刚才有两个文件，一个文件，一个压缩文件，这个压缩文件就是把这个文件直接压缩过来的， 他的功能，这个技能的功能就是这么一个功能。好，我们打开之后他就在自动分析，分析，分析完之后就是刚才我们呈现的界面。 ok， 这个地方让它自动去生成子，我们先不管它，我们切回来，我们切回来， ok， 我 们看一下这些文件到底是什么东西，我们把这个文件夹，我给它放到外面来。 ok， 我 放附近，好，我们放到它的旁边，它里面其实就是一个模板，比如说我们这里面的它就是一个财务数据的输出的模板， 分析报告格式的模板，我给你点开看一下，我们用 wps 打开它，它就是一个固定的模板，就长这个样子。 ok， 它的作用是什么呢？它就是用来规范输入那些上市公司财报的数据的格式，比如说资产负债表、利润表、现金流量表等等。 还有就是输出我们的，你比如说要要让大模型输出一个分析报告，分析报告的格式就以这种格式输出出来。好，这是第一个文件夹，第二个文件夹 references， 这个文件夹里面有两个文件，都是 markdown 形式的，我们点开看一下，我们记事本打开就可以。 ok， 看一下，大家如果这样一看，如果说看我前面的视频是不是很熟悉，他就是一个结构化提示词，就是告诉他要分析什么， 分析哪些指标，这些指标在什么情况下得多少分优秀，在什么情况下得多少分良好 债务评估、评估标准，盈利能力评估、成长能力评估。第二个文件讲，我们打开看一下，这就是具体的指标，具体的财务指标，这些指标是多少，属于什么范围？是多少，属于什么范围。 第一个文件夹他就是定义了完整的分析逻辑，比如说先看盈利能力，再看偿债能力、成长能力，最后给出投资建议。那第二个文件夹呢？他就详细的解释了每个财务指标的计算的公式和判断的标准，那比如说市盈率是多少是合理的，资产负债率是多少是合理的， 多少就达到了风险的程度。好，第三个 screws， 他 就是脚本，听到脚本大家就很头大，他打开了就是这样一个代码， 大家别看了这个代码就很害怕，这个代码不是让大家自己敲的，后面我们会有办法让大家去怎么去得到这些东西，它的作用是什么？就相当于它是一个计算器，通过报表得到这些数据之后，它就是来处理这些数据的，你就理解为它是一个计算器就好了。 下面这个脚本的作用是什么？它就是去抓取你要你想了解的上市公司的财报的数据的这个功能，这个技能有两种方式可以使用，第一个就是你可以上传你的报表，第二个你不上传报表，你直接给上市公司名称，它会自动去抓取， 这有没有点像我们前面做工作流做生成体时候的 m c p。 好。 第四个文件就是这个 skill 点， md， 这个文件它就是给大模型和开发者 使的使用说明书，这是个必要的文件，前三个文件没有都可以，但是必须得有这个你要告诉大模型让他去干什么，做什么事情，怎样去做 就说明书。好，刚才讲了这四个文件夹一起组成了什么？组成了这个 skills， 那 这四个文件夹到底是怎么工作的呢？我们前面讲工作流的时候，大家可以看到它流程，第一个进来什么参数，出来什么参数， 第二个进的什么参数，出的什么参数，会非常的形象。那这个东西他们四个文件夹，大模型是怎么让他们配合？那我们来看一下刚才的那个，我们切过来应该他配置完成了，对，这是我们刚才导入的这个就是我们刚才导入的这个 zp 的 分析助手， 财务分析的这个 skills， 他 现在已经解析完了，相对是我们把刚才的那个包传上来之后，扣子二点零，他解析了这个文档，生成这个可以直接使用的技能。好， 他这里已经部署完了，我们就可以点部署了，这里点部署好，我们就开始部署这个地方，过的非常快，半分钟。好，这里部署成功之后，我们就点立即体验，就来到了我们刚才的界面，但是这方出现了财务分析技能，看到了吗？财务分析技能这个地方如果说没有 怎么调用他，我们点这个艾特，艾特键，艾特，艾特谁的技能，艾特技能右边技能，技能往下滑，滑到刚才我们搭建的这个技能叫什么？叫 财务分析技能，是吧？就这个好，比如说我们来一个公司宁德时代，我们叫宁德时代的财务账，我们就这样输给他就 ok 了， 发给他，他现在就调用了刚才的 skill， 对 宁德时代进行分析，他这个后面是这个动作是什么样子的？那我们现在讲一下他第一个干的事就是大冒险，通过了这个文件，通过了这个文档识别到 我们有财务分析的场景，就比如说我们刚才说的好，他就启动了这个文件。第二步他干什么呢？他调用了 screps script 里面的脚本， 调用了 screps 里面的这个脚本，我们刚说的这个脚本是干嘛呢？是去抓取，是去干嘛的？是去抓取我们要查的上市公司的股票的信息，财报的信息，他提取到了他的财务的信息， 他调用了计算器，我们说的另外一个，他把这些数据填到了哪个地方？填到了我们的第一个模板表的里面，在干嘛？是不是他得计算了？调用计算器，计算器是哪个？也是个脚本对不对？就是 script 里面的一个脚本，他调用了这个计算器进行计算，计算好了之后呢？他是不是该得分析了？分析用什么 计算好的时候，他是不是得按照我们前面讲的 versus 里面的分析框架，然后综合前面计算出来的指标进行对这个财报进行全方位的分析，分析完了之后再填到第一个表里面，最后输出最后的结果。来我们看一下这边大模型生成完了吗？ ok， 这是他生成的。好，我们看一下，这就是他按照我们刚才的步骤，这个步骤看上去密密麻麻的，这个看不懂的这些东西就是我刚才给大家讲的那一步一步，他怎么去把这些东西算出来的。好，第一个他就说核心财务数据是怎么样子的， 关键的亮点在什么样子？四大维度，盈利能力的评估怎么样？按照我们的分析框架给到了优秀都达到了优秀的指标。关键分析 roe 怎么样？毛利率怎么样？净利润怎么样？平分常在能力怎么样？良好，他的资产负债率其实是没有达到良好的， 不是很好，是适中。 ok， 关键分析营运能力怎么样？成长能力怎么样？给到一个风险点。第三，综合评分与评级。第四点，风险识别与警示。第五点，竞争优势分析。第六点，投资的建议。对，我们要的其实就是 投资建议。最后这一节， ok， 就 他还给我们来了个总结，我们用工作流，用智能体去答可不可以？答也可以，但是工作流当中和智能体当中我们的 m c p， 我 们插件 会经常出现自己调插件的情况，但是这个 skills 它不会，它是后台，它自己去调用的，它如果出问题它自己会去解决，这，这就是它非常好的一个点。 ok， 我 们在最后总结一下它的写作逻辑是什么？就是这个 skill 的 这个主文档，就是那个必要的那个文档指路。 scraps 就是干活的，他去取数据算指标， references， 他 给出分析的框架，给出判断的标准，按照这个固定的格式把最后的结论给我们输出出来。这就是他一个 skills 背后的工作的协助的逻辑，我们只是用财务分析这个 skills 给他分析，其他的 顺序逻辑和这个是一模一样的。好，我们来我们再来做个总结，那 skill 的 组成是什么？它就四个文件，有一个主文件 skill 点 m d， 这个主文件是必须要有的那个文件，其他这三个文件是非必要键，有的 skill 里面是没有的，它们各自的功能，再去回想一下我刚才讲的以这个 财务分析的这个 skills 为例，他们各自的功能，再回想一遍。 ok， 那 这里面有一个 cloud 的 官方的模板，里面有非常多的好的 skills 在 上面直接可以去下载，下载下来就是一个安装包，压缩包，可以按照我刚才的那种方式直接导进去，就可以用别人的非常优秀的经验就可以为你所用， 那如果说你没有环境，你可以在后台私我回复五幺，后面我会，后面我把这个压缩包的内容发给你，有可能发给你之后，你不知道这个 skills 是 干什么用的， 你可以问他这个代码是如何工作的，这个技能能做什么？怎么去触发它？我自己也做了一个技能，做了一个 skill 翻译官的 skill， 这个技能是干嘛的？我给大家看一下啊。技能商店，我的技能我创建的， 就这个还在审核中，我准备把它发布出去，后面大家也可以直接在商店里去用，它是干嘛呢？立即使用把你你下载到的 skill， 或者是你在电脑上面也好，或者是其他网址上看到的 skill 也好， 你把它的网址或者是把那个 skill 文件从这里添加进来处理，问他这个技能是干嘛的，他就会给你解释这个技能是如果是做什么的。

二零二六年全网爆火的 ai agent 的 skills 最全操作文档，从 cloud skills 到 open ai skills， 再到 tree skills， 再到扣子 skills， 从收费的到免费的，从配置网络环境，再到一键操作使用，所有的操作步骤我全部都写在这个飞书文档了， 需要的兄弟们说一下，直接拿去来我们看一下我们这个操作文档，从 agent skills 方法论，再到 agent skills 的 配置环境，再到跨平台需要专线上网，再到 吹 skills 免费版，再到扣子 skills， 这个叫傻瓜式一键操作，全部都总结处理好了，现在呢，我们一个一个的来看。 首先这个 a g 的 skills 是 什么？全网都在吹这个 skills， 其实一句话总结，所谓的一个 skills 就是 一个技能， 一个技能呢，其实它就代表了一个智能体，然后呢，我们可以把多个智能体，也就是技能放在一个对话框里来同时调用，而且都是自然语言调用， 就特别方便。以前就比如说我们是润色文案，一个智能体，写爆款标题，一个智能体， 封面文字一个智能体，现在呢，只需要一个对话框，这三个技能呢同时调用，这是它的最牛逼之处。还有一点最强的就是它同时调用 python 脚本， 把外部的事实数据，不管你公司，比如说你如果是官方客服，你做一个 ai agent skills， 有 用户咨询你的货源，那你的仓库事实数据呢，就可以让这个 agent skills 事实调取特别方便。 它呢可以说是集合了以前的 prompt 提示词，再加上 m 四 p， 再加上 api 调用，脚本调用，这样一把它封装成一个一个的技能，让 ai 呢，就是在我们规定的范围内，自然语言一步到位 输出来，我们直接先看效果，你看我们左边这里，这做了三个 技能，第一个技能呢就是 news hotspot， 就是 新闻热点实时抓取的一个技能，然后抓取完之后呢， 再把它新闻热点提炼，提炼完之后，你看下面这个技能呢，根据新闻热点，润色文案，再写爆款标题。这是三个技能，但是呢，我这里是同时一个对话框就可以完成了。以前你的一个智能体，他只能干一件事，现在呢， 直接三件事，一步到位。看这里就一句话，让他帮我总结搜索最近 ai 领域热点新闻，然后提炼总结，生成一篇爆款短视频文案，以及三条爆款标题。 首先先调用了这个热点搜索的这个技能，他实时抓取热点，然后呢，搜索总结完之后呢，再写 润色文案，再写标题，就是三个技能，他会就是一步完成。你看，根据要求，已搜索二零二六年一月 ai 领域的最新热点新闻，并严格按照 这三个技能规范来生成内容。你看 ai 劲的革命爆发，二零二六年被定义为主动智能体元年，下面写的爆款短视频文案 以及爆款标题，要想搞清楚这个 skills 具体怎么来操作，怎么玩转它，我的文档呢，详细总结了 skills 的 一规范和特性， 你看它的方法论。首先呢，它就是比以前的单个智能体呢更省 talk， 也是更省钱了，说白了还有它架构模型，三层原数据 指令，包括它的资源，它包括它生态位对比、 skills 提示词和 m 四 p 工具调用、 ai 交互， 这三者的关系总结的非常清楚，其实最核心的就是它的一个原数据，一个是它的指令，那它这个指令呢？可以理解为就是我们现在的提示词。然后这个资源呢， 可以理解为他的参考文档，他的素材，他的脚本。比如之前我们润色文案的时候，里面要写开头勾子对不对？中间勾子，结尾勾子，那这些东西呢？以前直接写在一个提示词内容里面，他就非常费滔肯，现在呢， 它就把这个提示词给分层了，这一部分分层之后呢， ai 它调用的时候只调用一部分，它不会全部调用。还有一个最重要的更新就是这个脚本，有了这个脚本呢，它就可以打通和外界的数据沟通。就像刚才 我们看到这个例子，他实时抓取 ai 新闻并总结，然后写文案。当然同样道理，如果你是智能客服，问某一个商品库存还有没有剩多少，那他就可以实时抓取到你公司的后台的 erp 系统， 实时调用真实的库存，然后来回答用户的问题，就真正的做到了放手让 ai 去帮你干活。而且你这个技能呢，从指令到参考文档到素材到脚本， 它是一个标准化的封装程序，就像 cos 工作流一样，它是严格按照你这个执行的， 他不会有任何偏差，这就是 ai 进的真真正正的落地的最后一公里，你看适用场景，高频重复，每天每周都要执行的固定流程，多步骤操作是获取信息、处理信息、输出结果和发送通知， 多步骤闭环任务，还有专业的特定的行业标准，如财务分析指标这些等等，包括避坑指南，也给大家总结好了，只要按着操作就行了， 因为当你真正去涉及到一波技能调用的时候呢，它有些可能调用不上去，或者调用了之后呢，它里面规范的技能呢， 它没有完全执行，那这个时候呢，就需要一些约束条件，严格按照你的 skills 的 技能规范来执行。 下面呢，第二部分呢，这个就是 cloud skills 的 需要专线上网，因为这国外的环境配置，具体怎么操作我就不这里就不详细展开了，要有一定代码基础的人才能操作轻松一点呢，一个是扣子，这个是傻瓜式操作，还有一个就是 tree， 这个是安装在本地部署的，本地部署呢，需要一些代码基础才能搞定，要求呢稍微高一点点， 当然也不用担心，我这个文档呢，也详细总结了，操作步骤流程都在这里，包括你如何使用别人的 skills， 比如这个 get 仓库，这代码人员的天堂， 直接从这里面怎么去找官方的 skills， 然后怎么下载，然后怎么部署到你的本地，就这个翠详细的操作文档都在这里 下面呢，我们来说一下这个扣子，你看这里我总结了一个文案润色的技能，你直接一句话跟他说就行了， 根据用户输入的话题，或者对标的文案或者新闻热点进行文案润色，二创成一篇爆款短视频文案扣子，他就会自动给你生成一个 skui 技能，然后这个技能呢，你可以去测试，如果你觉得它测试的不够好呢？你看比如这里开头钩子不够好优化开头钩子爆款短视频文案 最重要的标准就是看开头有没有开好，开好了就成功一半，就是一点点的去 优化你这个技能的输出结果。那具体这个怎么去跟它优化呢？其实我们这里也有一套完整的 sop 流程，都在这个文档里面 写的很详细了，这里我就不展开了。想深入使用的话，扣子平台的 skills 呢，他只能用豆包模型，大家懂的都懂对吧？那想要效果好， 那你必须要懂一点代码技术，可以使用最牛逼的大模型，后边我会出一系列的 skills 具体应用场景的教程。其实 skills 核心就是提示词加脚本， 就是解决了以前的智能体只能处理文案， minus 呢，只能调取数据，这里呢，他直接把这个两方面给结合了，更高效、更规范、更落地。然后需要这个详细操作文档的说一下。

很多人听到 skill， 会以为这是某种高级能力或者 agent 专属魔法，但我们先把它拉回实际。 skill 本质上就是你早就会的那件事，把一件重复发生、部署、稳定、结果、可预期的工作整理成一套可以附用的做法。 你以前可能把它叫做模板、脚本、流程、 sop、 小 工具。现在我们把这些统一叫 skill， 只是为了让 agent 也能用同样的方式来工作。 关键不是名字变了，而是你开始用可附用的模块来思考工作。如果要把 skill 编成一个摸得着的东西，我最喜欢的比喻是一个文件夹。 这个文件夹里通常会放三类东西，第一，说明书告诉你这件事要达成什么目标，输入是什么，输出长什么样。第二，材料包，比如模板、视例、参考文案、品牌规范。第三，执行方法、步骤清单、检查点，或者一段脚本和提示词。 所以 skill 不是 一句我会做，而是一套别人拿走也能做的交付物。它让能力从人的脑子里搬到一个可传递的、可附用的载体里。 skill 最关键的武器其实就是四个字，按需加载。我们做工作时也一样，你不会把所有知识同时摊在桌上，你会在某个 task 出现时拿出对应的模板、规范和工具。 skill 就是 在帮 agent 做同样的事， task 来了，再把这一小包专用知识加专用流程加载进来。这样做有两个直接好处，第一， task 边界更清晰，输出更稳定。第二，维护成本更低。你改一个 skill， 就 等于更新了一类 task 的 做法，而不是指望模型自己悟。 所以 skill 不是 让模型变聪明，而是让工作变可控。我们用一个很生活化的例子，给一家轻食店做品牌物料。如果这件事每次都从零开始，就会遇到同样的问题，文案风格不统一，视觉元素乱跑，输出物料缺东缺西， 那我们就把它做成 skill。 这个 skill 的 因素很明确，店铺定位、目标人群、主打产品价格区间以及品牌调性 keywords。 它的材料包也很明确， logo 使用规范，配色与字体，几条固定的文案与期限里，常用物料模板，比如海报、菜单、设备封面等等。 流程更像一条 assembly line， 先定一句核心主张，再扩展三条卖点，再落到不同物料的版式与文案，最后用检查清单保证一致性。结果就是，不管谁来做，产出的品牌物料都向同一家店说出来的。很多人卡在这里。我知道 skill 很好，但我没时间写 sop 整理模板，这里有个省力的方法，也手写。让 ai 帮你做 skill。 你只要提供三样东西，第一，你过去做过的几个真实案例。第二，你评判做的好的省下，比如风格和规点，常见错误。第三，你希望最终产出的格式，比如一份流程清单，一套模板，一段可附用的提示词。 ai 擅长把散的经验整理成结构化的模块，它可以帮你抽共同步骤，补缺漏，把隐性规则写清楚。你要做的不是从零写，而是审核和微调，把它校准到符合你的工作习惯与质量线。那问题来了，我到底该从哪里做 skill？ 答案通常不是最酷的，而是最平凡的。你可以用一个简单的判断，这件事情上是不是经常做，是不是每次都差不多，是不是出错，代价很大，或者质量波动会让你反复返工。如果是，那它就非常适合 skill 化。 因为 skill 的 价值本质是把一次次重复的脑力劳动变成一次性的整理，然后反复服用。高频工作最容易立刻看到收益，时间省下来，质量也更稳定，你还更容易把经验交接给团队。最后，我们把 skill 压缩成一句话， skill 不是 能力本身，而是把能力模块化、可附用、可按需来加载的方式。 他把你脑子里的经验变成一个可以被调用的工作包，把不稳定的临场发挥变成可控的流程。与时单纯把每次重新想变成每次直接用。当你用这种方式组织工作，你会发现你不是在追逐更聪明的工具，而是在打造一套更稳定的生产。

今天我们来看看如何在掌握压力，能够将业务流程、业务经验固化成 skills 技能， 从而通过这个技能去指导 ai 完成特定业务流程的工作，让 ai 不 再是通用化，真正变成垂直业务领域的，对我们业务有用的 ai。 那我这个本地呢，有一个二零二五年的汽车销售数据，可能是 ai 给我造的，里面有很多的字段，订单日期、地区、城市，然后渠道来源是是不是试驾、经销商、指导价等等的字段。那这些字段的话， 它在我们的企业里面，字段之间的关系都是有明确的含义的。那作为一个老师傅的话，他是很容易知道该怎么去分析这样的一个 excel 的一个表格，并得出一个什么样的结论。那今天的话，我们就模拟这位老师傅，能将他的业务经验转化成 skills 技能给沉淀下来，并且真正让 ai 去用好这份技能。 那我这里的话，本地已经创建了一个汽车销售经营分析的 skill 它的名称。然后它的简介呢，就是说当用户去要求分析汽车销售的 excel 数据的时候，能够按照汽车销售行业的业务逻辑去分析，而不是简简单单的去统计一下数据。那 作为一个汽车销售经营分析的 skill 的 话，那在这里面它主要分为了几部分，第一部分的话是讲汽车销售的业务逻辑，那主要是 来源销售渠道、人员、车型、订单、销售额到利润这样的一个分析路径。然后一次订单的话，是代表着从来源到店咨询到试驾报价、成交、交付的一个完整的过程，在数据里面它又是 怎么样去体现的？也就是我们 excel 里面的字段之间的关系是这个样子。然后第二个就是我们汽车分销售分析的核心问题的话，那我们希望他面向销售管理层，关注哪些车卖的好， 哪个市场卖的好，哪些渠道卖的好，哪些销售人员的业绩最好。所以说我们要求他在分析的时候要优先去回答这四个问题，然后再回到整体的经营情况分析，让他去总销量、销售额、利润，然后他的计算逻辑去是这样，然后输出整体的经营概。 有了整体之后，我们再让他去分析单车型的销售分析，因为他现在的话，比如说那我们公司最关注畅销车型是什么，所以说希望他按照车型的销量、销售额、利润去统计分析，识别出销量最高的、最赚钱的那些车型是什么。 然后再看地域性的一个分析，因为不同的地域会有不同的市场差异，然后我们希望他的分析方法的话，能够按照地域、城市去统计这些几个维度的指标，识别出来销售额的市场和利润最高的市场。然后再看销售渠道， 根据这些销售渠道，那我们希望他按照销售渠道的的方式去统计分析，识别出来最最最有效的渠道，最赚钱的渠道。最后我们还要再分析我们销售人员的个人业绩，那我们希望他直接输出销售人员的业绩排名。 最后基于以上所有的数据的话，我们让他去分析销售洞察，那都都洞，洞察的话再让他去给出哪些车是欢迎的，哪些地区的市场好，哪些销售渠道贡献大，哪些销售人员的业绩好？ ok， 有 了这样的一份 skill 之后，那我们直接在这里面当前起用状态给它激活，那我们就可以直接在这里去问了。那这里面的话，我把刚刚的 excel 导入 给选中了，然后问他，这是我们二零五年的汽车销售数据，让他去深深度的分析数据，并给出结论。在这里面的话，他拿到这样的一个任务之后，他先分析当前的数据结构， 然后再去做行业的一个交叉验证，最后的话它规划会启动专用的这个汽车经营分析 skill， 去分析这个数据。第一个的话，它先分析了这个数据表结构分析，分析这个 excel 的 所有的字段，哎，总有多少行，多少列，标题头有哪些，然后进行一些数据运转， 然后所有的结构，有的话他就开始去加载这个汽车经营销售分析的指令，哎，这这这个就是我们的业务分析方法论，全部在这里给到了他，然后他就知道他应该去怎么样去分析，得出一个什么样的结论，然后他开始去写代码， 哎，可以看到代码一个个的代码都出来了，然后计算出来了整体的经营情况是什么样子，然后再再做第二步，进行一个车型的销售分析，一样的去写代码，最后得出来了车型的 top 三是什么样子。然后第三步他又去做区域的市场分析， 然后分析出来华中、华东、华南，然后是什么样子。最后的话他们再去做销售渠道的分析，计算那个订单的贡献，渠道利率等等的啊，然后分析出来，哎，线上商城是最多的。 然后他又接着去分析销售人员的业绩，可以看一下代码，在代码里面都是很复杂的，一些代码分析出来的话，他已经 分析出来这个销售的业绩，哎，成绩是第一的，然后最后他会综合，他觉得他自己已经完成了我们这个 scale 里面要求的五个维度的深度分析， 然后他觉得所有的信息都已经拿到了，然后结束当前的工具调用，进入到最终答案报告生成，哎，可以看到报告里面有这个整体的经营的健康度的分析， 分析出的利润可能不足。然后第二个的话，对车型结构分析说现在是新势力主导理想，幺幺七，现在是一个销销量跟利润的双冠王， 然后 model 三，小鹏石膏毛利，合资车的话承担成交就比较明显。然后第三个的话，从这个区域的表现去看滑动滑烂他们的区域的情况，进行一个洞察，分析结果，然后渠道，然后就是人员的绩效，最后的话也给出来了一些可说话的一些结论， 这里面有有个维度的 top 三的对比，然后最后还给出来了一个聚焦的可执行动作的一个建议，对吧？从车型区域维度，那我们建议我们应该去怎么去做？ 最后再一句话的总结好了。看完这个的案例，是不是觉得现在的 ai 离我们的业务已经不远了，已经能够深度的去结合我们的业务了，只要把我们的业务的知识，我们希望 他怎么去做，通过 skill 灌输给他，那他就能完全按照我们的要求来执行相关的任务了。

面试官问，你理解的 agent skill 是 什么？ a， 各位同学听到这个问题，先别急着回答说 cq 就是 给大模型调用的工具或者函数。如果你现在面试 ai a n t 相关的岗位，还只停留在方讯 call 令这个层面上，那在面试官眼里， 你的技术视野可能还留在两年前。 ai 大 模型学习资料可以在主页置顶群里。大家好，我是彭宇，咱们结合大屏幕上这套架构来拆解。大家看， 真正的 agent skill 已经演进成了一套标准化的工程范式。首先咱们瞅瞅最顶上这个紫色的模块，叫认知与路由层。如果你是一个公司的 ceo， 你 会把公司一百多个员工全部叫进办公室一起开会吗？肯定不会嘛，你会先找几个主管？ 在大模型里也是一个道理，如果你直接把几十个技能全塞给模型，它的注意力就涣散了，也就是常说的 lost in the middle。 所以 我们得先做意图识别与技能路由，通过一个 meta agent， 也就是原代理， 先理解用户到底要干嘛，然后从技能池里只挑选最匹配的那几个挂载上去。这里还有一个绝招叫自我反思机制，如果技能执行报错了，优秀的架构不会直接摆烂，而是会让模型捕捉报错。日制 反思一下是不是参数传错了，然后自动修正重试，这才叫真正的智能体。好，咱们顺着箭头往下看中间这个蓝色的区域， 这是物理封装层。大家看这个文件夹图标，现在的趋势是把 skill 做成一个可移植的能力包。你想啊，一个标准的技能文件夹里得装些什么？ 首先是 skill 点 md， 这是给模型看的说明书，定义了触发词和输入输出格式。接着是 reference 知识库，也就是这个技能专属的领域文档，方便模型随时查阅 sop。 最后才是 execute 执行脚本为什么要费劲做这种封装？因为这样它就解偶了呀。你写好一个财务分析技能， 不管挂在哪个模型下面，他都能插拔即用，这种工程思想才是面试官最想听到的。接着往下看，这层黄色的模块非常关键，也是大家容易忽略的执行与安全层。大家想过没有，如果 agent 被坏人诱导了，也就是发生了 prompt 注入， 他去执行了一个山库或者转账的脚本怎么办？所以我们的执行层必须要有容器化沙盒，所有的脚本都得关在刀口容器里跑， 严格限制他的网络和文件访问权限。而且对于像发邮件、改数据库这种有物理副作用的操作，一定要加一个人类再还审批，哪怕模型再聪明。最后按确认键的必须是人，这不仅是技术，更是生产环境的底线。讲完架构，咱们再看看落地时的三个深水区难题， 大家看下面这三个并列的筐。第一个坑是偷啃爆炸，技能挂多了，模型就容易间歇性失忆。咱们的方案叫动态览加载系统出场的时候只给模型看一眼技能名称和简介，等真正匹配到意图了，再实时把那个详细的点 md 说明书拉进工作记忆区。第二个坑 是多工具串联时的参数错位，比如 a 工具突出的数据， b 工具接不住，这时候咱们得用分层调度设一个专门的 planner 负责拆解任务， 再加上严格的赛马教验，一旦出错立刻驱动模型，基于日制自我纠正。第三个坑是环境依赖冲突，不同的技能可能需要不同的拍摄环境，所以我们要搞运行式隔离，给高复杂的技能配独立的运行容器，互不干扰。最后咱们来复盘一下，如果要在面试里拿满分， 你得从三个维度去总结，第一是定义高度强调它是一个标准化的知识与能力封装包。第二是工程落地， 聊聊你怎么用懒加载和分层代理去处理复杂的 token 管理。第三是安全底线，也就是沙盒隔离和人类在还把这三点讲透了，面试官一定会觉得，嘿，这哥们是真的在写代码搞落地，不是在纸上谈兵。好，关于 agent skill 的 架构，我们就先拆解到这里。

今天分享的是 agent skills， 这个呢就是 agent skills 从零到一，构建方法与操作最全的 s o p。 从 skills 的 方法论到 skills 的 多平台安装指南， 全部都在这个飞书文档了，包括一键获取别人装好的 skills， 所有的下载链接也都给兄弟们整理好了，需要的说一下，免费分享给你。

嗨，大家好，今天我们来聊一个很多人都关心的话题，你是不是也试过想打造一个特别厉害的 ai 智能体，结果发现呢，它总是出各种各样的 bug。 别急，今天我们就来走一遍，从一个 ai 小 白成长为真正能驾驭 ai 的 高手，这条进化之路到底该怎么走？咱 们先来看一个问题啊，我觉得很多人肯定都深有同感，就是说同样是花时间花精力去养虾，这个虾就是 ai 智能体，为什么别人嫁的就那么厉害，跑的又快又稳，而你自己的那个呢？好像老是出问题，动不动就翻车。 你看别人的智能体，那简直就是个无情的打工机器，效率超高。再看看咱们自己的，不是产生幻觉就是卡壳报错，简直让人抓狂，对吧？说实话啊，这其实就说明了一个很关键的问题，问题根源啊，很可能不是大模型本身不行，而是我们给他打造技能，也就得这个 skill 的 方法，从一开始就错了。 好，那要怎么进化呢？第一步，也是最重要的一步，就是咱们得把控制权给拿回来，怎么拿我们得学会怎么去管理一个。嗯，你可以把它想象成一个 ai 实习生，你看这个转变简直是天壤之别， 以前咱们是怎么干的，就像个眉头苍蝇一样对着 ai 喊，哎呀，快帮我修一下这个 bug， 结果呢，越修越乱。但现在进化的方式是完全不同的， 你得给他一套非常明确的指令，比如说，给我严格按照这十五个步骤来，你得用证据说话，用流程来约束他，而不是让他自己在那儿瞎猜。所以啊，这第一个认知升级就来了，这一点非常非常关键。你千万别把 ai 当成一个跟你平起平坐的同事，你就得把它当成一个嗯，虽然很聪明，但是特别容易冲动的实习生， 你必须用一套严格的 sop， 也就是标准作业流程来给他画好条条框框，这样才能保证他做的每一步我们都能查到，能控制，万一出错了，还能退回去。 好，等你学会了怎么管好你手下这个 ai 实习生，咱们就可以升级了。思维要再上一个台阶儿，我们不再是简单地给他派活了，而是要开始像一个真正的产品经理那样，去系统地设计他的整个工作流程。这个变化具体是什么意思呢？你看，过去，咱们总想着一步到位，恨不得把一个长得不得了的 prompt 里面，结果就是一团糟。 现在呢，我们要学产品经理的精髓了，也就是 m v p 思维最小可行路径，别贪多，先把一个最宏伟的目标拆解成一个又一个最小的、能跑通、能验证的任务单元。 这个拆解的过程，核心思想就两个字，玻璃。玻璃什么风险？你看这个流程啊，它是一层一层往下走的，先定一个最高目标 l 零，然后呢，把它拆成几个大模块，这就是 l 一， 再把每个模块拆成一步一步的任务，这是 l 二最后细滑到不能再细的可以直接执行的最小单元 l 三。这么一弄，一个本来巨大又不可控的风险，就被我们拆成了一连串可以实时检查、实时验证的小步骤，安全多了。 所以啊，大家要记住，一个复杂的 ai 任务能不能成功，关键点根本不在于这个 ai 模型本身有多聪明，而在于你作为这个系统的设计者，你有没有能力在他开工之前就把所有的风险都给他剥离干净了，责任在我们自己身上。 ok， 有 了前面这两个阶段做铺垫，我们现在终于可以进入到最牛的阶段了。这是一种身为打击。到了这个地步，我们的目标早就不是做一个小工具了，而是要亲手搭建一个完整的可以批量生产 ai skills 的 系统。 先说第三阶段，它的核心思想是把每一次你解决问题的过程，都变成一个可以重复利用的数字资产。你想想，你不再是单纯的修复一个 bug 了，你是在给你的整个系统打造一套免疫系统，每犯一次错，这个错误就会变成一条新的规则，或者一个新的检查清单，沉淀下来，这样 ai 下次就不会在同一个地方摔倒了。 有了这个免疫系统，第四阶段的终极形态就呼之欲出了。咱们的目标是建立一条重工业级别的生产流水线，专门用来生产高质量的 ai skill。 这格局一下就打开了，对吧？ 这条流水线长什么样呢？第一个要素也是最基本的，就是反幻觉。什么意思？就是你得给他画下红线，绝对禁止 ai 自己瞎编数据，瞎编身份，只要是他自己推断出来的不确定的东西，都必须老老实实地打上一个标记，等着我们忍来检查，这是第一道安全门。 第二个要素叫前置验证，这在逻辑上是个巨大的革新，咱们不能再搞那种先把东西都弄出来，最后再统一检查的老一套了，不行，现在是每提取一个数据当场就得验证的老一套了，不行，现在是每提取一个数据，当场就得验证的老一套工序去。 第三个要素叫人在环路，这个也很重要，就是在那些风险特别高的关键点上，系统必须自动停下来，然后请求我们人类来做个确认。你想这样一来，激起的效率和人的判断力不就完美结合了吗？ 所以你看到了这一步，我们对一个好系统的定义就彻底变了。一个顶级的 ai 系统，它的标志根本不是在实验室里跑的有多快，而是它在面对真实世界里那些乱七八糟、模棱两可的输入时，它的容错能力有多强。我们想要的不是一辆只能在赛道上跑的跑车，而是一辆能应付任何复杂路况的重型卡车，稳定可靠，这才是王道。 好了，讲了这么多，我们把这些东西总结一下，会得到什么呢？这就是我们今天要送给大家的一套全新的操作系统，我管他叫技能即刻宣言。这 套操作系统就四个核心原则，大家一定要记住，第一，循证，不信感觉，只信证据。第二，结构化，拒绝随心所欲，必须强制走流程。第三，风控每走一步都要小心，保证随时能撤回来。最后，资产化，你做的所有东西都要能变成未来可以附用的资产。把这四条刻在脑子里，你就不再是个业余爱好者了，而是一个真正的 ai 工程师。 所以最后我想用这句话来收尾写题。诗词从来都不是什么玄学，它是一门非常非常严谨的工程学科，所以从今天开始，别再把它当成是跟 ai 聊天了，请像一个真正的工程师一样去设计、去构建你的系统，这才是未来。

做产品的朋友们注意了，今天给你安利一个 skill， 装上之后， cloud 就 变成了你的资深产品经理搭档。 平时让 ai 帮你写 prd， 他 给你的东西一看就很烦，因为 ai 根本不懂产品经理的专业工作流。但有了这个 skill 就 不一样了，这个项目叫 product manager skills， 是 一位资深 pm 开源在 github 上的总共四十六个产品管理框架， rise 优先级排序、用户洞察、用户故事。这些真实的产品经理方法论，全部拆解成了 cloud 能够理解的 skill 模块。装上之后， cloud 就 像读过这些方法论的资深 pm， 会主动按框架引导你的工作 来看效果。我给 cloud 的 五个产品需求，让它做 rise 优先级排序，它按照 reach、 impact、 confidence 四个维度逐个打分，给出综合排序，还告诉你哪些是 quick win， 哪些是 big bet。 而且这四十六框架不只是产品经理能用，运营可以用它做用户洞察分析，创业者可以用它梳理产品定位，项目经理可以用它管理需求池。 本质上，这是一套决策框架，如果你有做需求分析的场景，这套技能包强推！收藏，关注我，带你了解更多 ai 实用技能！

我之前每天要花两小时刷招标网站，手动点进去看，太浪费时间了。后来我用 skio 三步搞定，效率提升百分之三百。我最大的问题不是不会写代码，而是工作流太零散，自己都理不清楚，写一篇文章，一堆步骤，每次都很乱。后来我发现一个好方法，先跑通，再封装。比如招标抓取，我跟小龙虾一起操作一遍，打开网站，点哪里怎么筛选，总结清楚，然后让 ai 帮我写成 skio。 以后每天自动跑。 skill 就是 图纸， agent 就是 工程师，图纸画清楚，工程师才能把活干漂亮。我现在用 skill 做了三件事，第一，写作流程，从素材到排版全自动。第二，招标抓取，每天自动推送。第三，这个视频全程零代码。 三点心得，第一，不用一步到位，先跑通再优化。第二，模型选择要务实，日常 glm 五，生产用 cloud。 第三，每个模型都有强有弱，选合适的就行。和 ai 一 起创造你自己的 skill， 把 skill creator 这个 skill 用好就可以了，把你的经验变成可付用的工具。

大家好，今天给大家拆解一套 s o p 内容结构与教学点提炼的完整方法问， 让你的 s o p 培训不再是走过场。首先我们用冰山模型看透 s o p 本质，看得见的是显性流程执行层，看不见的是隐性规则逻辑层和底层认知假设层，只有挖到深层，培训才不浮于表面。 接着用 k s a。 三维法提炼精准教学，点 knowledge， 讲清知识要点 skill， 拆解关键技能动作 attitude， 传递正确服务态度，让培训既教方法又塑认知。然后 通过优先级排序矩阵，规划课程模块，拆分课时配比，把最重要的内容优先交透。再用评估与辅导工具箱，靠能力评估量表、辅导话术和反馈模板，精准跟进员工成长。 最后打通 s o p 生命循环，从制定落地到迭代，把 s o p 变成组织能力，真正赋能团队。这套方法让 s o p 从纸上流程变成员工会用运用的行为习惯，记得点赞关注哦！

最近两年新 ai 名词的数量比我老板给我画的饼还要多。从提示词工程到智能体 m c p a 二 a， 再到 a 二 u i， 而最近又来到了 dosq 时代。 skill 机制解决的痛点是什么？提示词越攒越多，自己都忘了写过哪一版。每次把所有提示词都塞给模型，会浪费大量 token。 无关提示词太多还会干扰模型理解当前问题。 skill 机制的解决方案是别全塞给模型，但又能让他自己挑到该用的那一份。 skill 的 最小定义是什么？它是一个可附用的能力包。提示词资产、可执行脚本组合在一起就是一个能力包。 discovery 阶段，只发简短介绍，不发权威，节省 token。 客户端扫描可用 skills 提取 mate data， 然后发送给模型。核心目标是让模型知道有哪些能力可用，但不把每个 skill 的 权威塞进上下文。当模型选中某个 skill 后， 客户端在补充完整内容，模型用短描述作匹配，用权威拿到细节约束。 execution 阶段，从会写到能交付 skill 携带脚本产出真实文件，不再是模型说它生成了海报，而是真正产出可交付的 html 页面。 为什么用文件夹来组织 skill？ 因为能力包会不可避免地增长。需要多套模板，固定结构，需要规范，固定风格，需要脚本转换输出。把不同类型的东西分开装，按需加载、按需执行。 三段式流程总结 discovery 发现阶段，让模型知道有哪些能力可用。 activation 激活阶段，客户端把完整 skill and 补进来。 execution 执行阶段，模型按约束调用脚本产出可交付的产物， skill 加 execution 等于可交付的自动化模型，不仅知道怎么做，还能真正生成出来。

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如果你不想一辈子打工，那你真的可以考虑一件事，就是做线上生意。今天我想和大家分享一种就现在非常流行， 同时也是我自己正在亲身实践的商业模式，一人公司。那这条视频会比较长，因为我会完整的拆解什么是一人公司。一人公司从零到一，如何跑通第一个完整的商业闭环，我之前其实出过有 一次的爆款，叫做一人公司 sop， 而今天这一期会更加偏靠底层的逻辑和实操的顺序。首先，一人公司这个概念从哪里来？ 其实它最早的是源于海外，像 justin wells danko， 它们都是一人公司模式长期的实践者，而背后有一个非常重要的理念叫做小而美，也就是持续经营。也就是说一人公司它从一开始就不是为了做大，而是为了长期的火下来，持续的赚钱 和复制的增长。那么一人公司和传统的上班或者自由职业又有什么不同？我们先来讲一个大家很容易混淆的点，线上最常见的三种赚钱的方式，第一，接广告。第二，带货。第三，卖自己的产品或者是服务。首先我是非常不介意普通人一开始就从接广告入手的，原因很简单，就是品牌和平台 个人的要求都是非常高的，需要你有一个相当稳定的粉丝量以及稳定的流量，本质上还是用时间在换钱。那我自己其实也接到过不少的品牌的邀约，但是你真的做过就知道了，并不是随随便便发一个视频，他就结束了中间的沟通修改，反 复确认，本质上又变成了另外一种形式的打工。同时我也不建议新手送人，从带货做起，不是带货本身不行或者不好，但不适合一人公司的起点原因也有两个，第一，你对前端的供应链其实 乎没有任何的控制权。而第二，货品的质量会直接消耗你的个人信用。而一人公司最大的资产是什么？它不是产品，就是你个人 ip 的 信用。你每次卖了一个不好的货，完成了一个不好的交付，那你的信用血值就掉一点点。 所以我这里可以给一个非常明确的结论，最适合普通人一人公司起步的 mvp， 最小商业闭环一定是线上的数字产品，服务型的产品，内容型的产品。但如果你是程序员或 是马农，那你还多一个工具型的产品。所以这里一定要引入一个概念，叫做 mvp。 那 为什么它对艺人公司极其重要啊？ mvp 是 来源于另外一本硅谷的创业风行的书，叫做 精益创业。提出这个概念，其实只是为了解决一个问题，就是为什么很多人做个人事业失败，它不是因为没有能力，是 因为方向错了。你看看传统的方法，是不是先花了很多时间，憋大招，憋了一个完美的产品，你上线后发现根本就没人要买。而最可怕的不是没有人买，而是你浪费掉了自己的时间，自己的钱，自己的信心，最后就是 怀疑人生。那 mvp 最小商业闭环的核心就只有一句话，不要去做一个完美的产品，你先做一个最小可卖的版本，去验证这个市场上到底有没有真的需求，到底有没有人为你的产品去掏钱？所以普通人一定要从最小的 mvp 开始。第一， 防止完美主义把你给拖死，你永远会把三个月做完的事情去拖成六个月。很多人其实根本就不是死在零到一闭环的路上，他在死在的是准备阶段，看教程， 写方案，追求完美。那一年过去，现金流还是个零。第二， mvp， 它是用最小的代价去找到一个市场的真相，你所有在大脑里、脑海里的推演，再放到用户面前那一刻起， 其实都不算数的。分享一下我自己的案例，我其实是八月份开始从零开始做社交平台的，而我第一版本交付的产品，也就是我的 mvp， 和现在在做的版本其实已经完全不一样了。而所有迭代的依据都是来自于用户的 真实的需求，不是我想要做什么，而是他们推着我去做出了更加合适他们当下阶段的产品。这里有一个非常重要的反认知的点就是所有线上生意的起点一定都不是产品本身，而是用户需求。那你又要说了， 我不知道市场上有什么用户需求，没有关系，就从你自己开始问自己几个问题，我曾经遇到过什么样的问题，那我为了解决它，我买了什么？有没有更好的解决方案？举几个例子，你经常上班，那你需要做内部汇报，那你就去学了 ppt， 那 你能卖的就是 ppt 的 模板和方法论，只要是你亲身经历过的问题， 同时你愿意付费解决，这就是你第一个 mvp 的 来源。所以如何去拿到第一个客户，很多人误以为你一定先要在平台上起号才能开始卖，其实也不对，因为我的第一个用户 就是从朋友圈来的，朋友圈是你最小最安全的试卖场。第一个客户的意义根本就不是让你赚钱，而是让你去验证 这个需求除了你以外是真实存在的。那接下去就是我们在公寓上去放大，也就是做账号和起号内容要怎么发？一个很简单但是非常有效的逻辑内容，不是单单的对标抄选择题，而是围绕用户的里程展开，第一步要让客户意识到他有这个问题，第二步 告诉他市面上有哪些解法，一二三四，那第三步就是告诉他你这里也有一种解决方案。第四步就是给他一个低风险尝试的机会，不能转化的爆款对你来说都是无效的爆款。那说完做内容，那我们接下去就是做产品了，产品也是要分阶梯的，第一个就是引流品 去解决一个非常窄的问题，而第二个是利润品去完成一次拥有结果的交付，问题越窄，引流品的交付效果就越好，而利润品它会随着用户的需求不断的迭代，最终形成高客单、高信任的交付产品。 我们总结一下一人公司从零到一的完整路径，第一是从自己自身的需求出发，第二去做一个最小的 mvp 验证这个需求，第三就是通过内容和产品去形成闭环，第四就是一边服务你的用户，一边迭代你的产品与交付。而一人公司最难的阶段永远是第一次离开平台， 靠市场赚到那第一个一块钱，那如果你也对一人公司或者做个人事业非常感兴趣，不想一辈子再为公司打工，可以关注我，我会持续分享更多的拆解。

hello， 大家晚上好，我是快乐小鸡岛，先和大家汇报同步一下我自己过去一年的变化。关注我比较久的朋友可能知道，我之前是一个非常容易内耗和拖延的人，我给自己起了一个外号，叫做行动上的一米五。 过去这一年，我的产出效率肉眼可见的变高了，我的代办和年度计划大部分都圆满完成了，不是因为我变自律了，而是我学会了给大脑写说明书。今天是新年系列的第一代，我想围绕搭建自己的人生系统这个话题，和大家聊一聊如何用 sop 来消除行动模糊。 那首先，什么是行动模糊？拿年度计划的制定来举例子，每年这个时候都是做新年计划的高峰期，但是我们都知道，大多数计划的下场是你写的时候热血沸腾，等到你真的做的时候，往往是一脸懵，不知道从哪里开始启动。 包括你在执行的时候，也会经常出现脑雾，做着做着就不知道自己在干嘛这种状态。如果你也有这种感觉，问题可能不出在你不够自律，而是你给大脑下达的指令实在是太模糊了。 所以我想分享一个对我特别有用的工具， sop 听起来很专业对吧？其实它特别简单，就是一份个性化的操作说明书， 把你经常重复的事情变成一套固定的流程，下次再做的时候不用动脑子，直接按流程走就行了。比如说我以前早起是我要早起，这个指令很模糊，我也不知道自己早起之后要干嘛，所以执行起来是不稳定的。 现在我的早起 sop 是 闹钟响，坐起来穿衣服洗漱，打开日记本，记录今天的代办。我不需要思考我要不要起，我只需要执行下一步就 ok。 sop 的 本质就是把隐性的经验变成显性的规则，让任何人，包括未来那个状态不好的你，都能够复现相同的结果，进而避免你因为状态不好影响自己的产出标准。 所以它不仅是工具，更是一种思维模式，它是一种能够帮助你去主动定义问题，进而拆解问题，最后去优化解决方案的系统思维。 那具体怎么建立自己的 sop？ 我 总结了三步。第一步，识别你的模糊重灾区，回顾一下过去一年哪些事是你每次做都很费劲，容易拖延的是写周报，是整理资料还是早起，这些就是最需要 sop 的 地方，把精力花在最卡你的那几件事情上，效果是最好的。 第二步，用任务拆解法，把复杂的任务变得简单。比如说写一个视频脚本，这个任务听起来就让人很头大，但如果你把它拆解成命题，列大纲，写开头填充你的案例，然后去收尾，最后再进行修改和配图，每一步都非常的清晰具体，大脑就不会抗拒。 在这里想和大家分享一个原则，一个任务拆解到不需要思考就能做的那种傻瓜教程，程度就是成功的 sop。 第三步，格式化呈现，让 sop 触手可及。不要把这些 sop 和流程只存在你的脑子里，写成备忘录，贴在桌面上，设成手机壁纸，让它在你想拖延的时候第一时间出现在你面前。触手可及的 sop 才是能执行的 sop。 举个例子，我之前刚接触工作的时候呢，总是因为状态不好，影响效率和产出的质量。后来在老板姐的指导下，我给自己建了一个工作 sop， 有 这个 sop 之后，哪怕接触新的工作内容，我也能够很快的去适应。我只需要问自己，做这个事情的完整流程是什么？它的目的是什么？关键动作是什么？我现在在第几步？ 其实建立 sop 的 过程就是在给自己的人生搭建一个不那么费力的系统，你不用每次启动都靠意志力去硬扛，也不用在状态不好的时候责怪自己不够自律，你只需要相信，只要我按照流程走，结果就不会太差。最后和大家分享老板姐对我说过的一句话， 她说，行动模糊的人都在等状态好、状态稳定的时候再去做事，而行动清晰的人，靠系统就能够平稳的运行。 今天是搭建人生系统的第一代，下一期我们聊一聊如何用 sop 做复盘，让每一步都走在关键节点上。如果你也有那种每次做都很费劲的事，欢迎在评论区告诉我，我们一起想办法把它变成 sop。 我是 快乐小鸡岛，我们下期再见！拜拜！