《AI智能体技能数字员工的解析与开发》

《AI智能体/技能数字员工的解析与开发》

主讲：李丰硕老师

一、课程背景

当前，AI应用正从“单点对话问答”迈向“深度嵌入工作流”的质变阶段。L7能力标准明确指出，用智能体工具实现自优化与自动化，是个人提效的分水岭。然而，众多人力资源与培训从业者仍停留在“向大模型反复提问”的初级阶段，未能将AI真正转化为可复用、可流转、可自愈的“数字员工”。

在企业培训与学习发展领域，普遍面临三大核心痛点：课程开发周期长，大纲撰写、PPT制作、视频录制各环节割裂；组织经验难沉淀，优秀业务骨干的经验无法高效萃取为标准化手册；培训效果难追踪，数据散落于各系统，缺乏可视化分析与智能预警。与此同时，扣子编程（Coze）、Claude Skills等智能体平台日趋成熟，为人力资源场景提供了“低代码/无代码”搭建数字员工的坚实基础。

本课程紧扣L7认证标准，以“四环节工作流闭环”（收集→处理→生成→复盘）为主线，结合流程化提示设计、AI自检与纠错、跨工具联动三大实战维度，帮助学员从“会用AI”进阶为“能搭建自主优化的AI工作流”，真正跨越个人提效的分水岭。



二、课程目标

通过本课程2小时的密集学习与实战演练，学员将达成以下五项核心能力目标：

一、掌握Skill从定位到发布的全流程，能够独立解构人力资源场景并设计结构化提示词。对应L7流程化提示设计维度，达标标准为覆盖四环节流水线，适配三个以上场景。

二、具备AI自检与纠错的设计能力，能在智能体或技能中嵌入逻辑校验、数据溯源与输出格式自动修正机制。对应L7自检与纠错维度，达标标准为覆盖逻辑与数据自动修，减少人工干预。

三、熟练运用扣子编程（Coze）等平台，实现智能体与多工具（知识库、工作流、插件、API）的协同联动。对应L7跨工具联动实战维度，达标标准为扩展两个以上工具，联动三个以上环节提效。

四、独立开发并部署一个人力资源或培训场景的数字员工，如智能课件生成助手、新员工入职Bot等，完成从设计到发布的完整闭环。对应L7综合实战答辩维度，达标标准为全链串联，举一反三。

五、全面对标L7评级标准，具备通过综合评级（八十分以上）的能力，成为团队内可推广AI自动化流水线的骨干力量。

三、课程对象

本课程专为以下人群量身打造，建议人数三十至五十人。

核心受众为企业培训经理、学习发展专员、内训师，参训价值在于将AI技能转化为课程开发、经验萃取、学习地图设计的“第二双手”，实现十倍速提效。

技术受众为企业内部AI推进者、数字化运营人员，参训价值在于掌握扣子编程、Claude Skills等主流智能体平台的实操技能，成为企业AI落地的主力军。

前置要求：学员需具备基础的AI对话经验，如使用过ChatGPT、DeepSeek、文心一言等大语言模型，无需编程基础，课程从零开始带教。

四、课程时间：直播2小时

五【课程方式】：

技能讲解+案例分析+实战模拟

AI知识普及+AI底层逻辑+AI工具与方法+实操练习

六、课程大纲

模块一：AI智能体与技能（Skill）认知——从“提问”到“流程”

1.1 AI技能SKILLS介绍

什么是技能SKILLS。Skill的本质是“一次学会，到处能用”的能力扩展包，由指令（Prompt）、代码（Scripts）和资源（Resources）三部分组成。与普通Prompt的核心区别在于标准化、可复用、可迭代。Skill的标准目录结构包含SKILL.md核心指令文件、scripts辅助脚本、templates文档模板、resources参考资料。

技能SKILLS构建的平台。主流平台包括扣子编程（Coze）、Claude Code、WorkBuddy、OpenClaw等。重点介绍扣子平台“自然语言生成智能体加低代码调试”的优势，以及Claude Code Skill标准已被Codex、VS Code、Cursor等主流工具兼容。

SKILLS搭建的提示词逻辑。将“提示词工程”升级为“流程工程”，围绕三个核心问题构建：这个Skill帮助模型稳定地完成什么任务？执行步骤是什么？需要哪些资源和工具？

1.2 技能SKILLS搭建流程和技巧

第一步，定位。梳理可识别的人力资源AI化场景技能，如培训大纲生成、制度问答、数据简报输出等。

第二步，解构。将复杂任务拆解为“收集→处理→生成→复盘”四环节，对标L7四环节流水线标准。

第三步，设计。生成结构化提示词，包含角色、背景、技能、规则、流程、输出格式六大要素。

第四步，调试。进行界面代码调试与效果预览。

第五步，优化。对功能代码与提示词进行迭代优化。

第六步，发布。完成SKILLS线上发布与调用。

模块二：人力资源/培训数字员工（智能体）开发实战

2.1 扣子编程AI智能体的功能和界面介绍

智能体“大脑加身份加记忆加技能加交互”五层架构拆解。大脑即大语言模型选择，身份通过人设与提示词定义，记忆包含知识库和数据库，技能包括插件和工作流，交互界面包含开场白和快捷指令。

单Agent自主对话模式与结构化工作流模式的选择与适用场景对比。自主对话模式适用于开放式问答场景，工作流模式适用于标准化流程场景。

界面核心功能区详解：人设与提示词配置区、知识库管理区、插件市场区、工作流编辑区、开场白与快捷指令设置区。

2.2 人力资源AI智能体开发的提示词设计

系统提示词黄金结构：Role角色设定、Background背景信息、Skills具备的能力、Rules行为规则与限制、Workflow执行流程、Output Format输出格式要求。

人力资源场景实战案例拆解，以“新员工入职培训Bot”为例，现场演示如何将业务需求转化为结构化提示词。包含需求分析、场景拆解、提示词撰写、效果验证四个步骤。

嵌入AI自检与纠错设计。具体包括输出格式校验机制、知识库置信度阈值设定、异常问答兜底回复策略。对标L7自检维度中“覆盖逻辑与数据自动修”的优等标准。

2.3 人力资源智能体中SKILLS的创建和添加

上传技能包到项目的标准流程。从本地Skill目录打包，到平台上傳，再到项目引用的完整步骤。

多Skill协同策略。如何让一个智能体根据用户意图自动调用不同Skill。例如“生成课件”自动调用PPT生成Skill，“分析数据”自动调用图表生成Skill。对标L7跨工具联动要求。

2.4 人力资源智能体的发布和API Key部署

发布到飞书、企业微信、Web应用等渠道的完整步骤。包括渠道配置、权限设置、上线审核等环节。

API Key申请、配置与安全注意事项。包括密钥生成、环境变量配置、调用频率限制、日志监控等。

模块三：AI+学习发展——全流程实战赋能

本模块每个环节均对标L7三大核心维度：流程化提示设计（四环节闭环）、AI自检与纠错（数据与逻辑自动修）、跨工具联动（三种以上工具协同）。

第一，AI+课程开发。 培训大纲与讲师手册自动生成。输入培训主题与目标，AI自动产出课程大纲、章节结构、教学目标和讲师逐字稿。流程化体现为从主题输入到完整课程包输出的全链条自动化。

第二，AI+课件设计。 培训PPT一键生成（扣子空间）。上传教案即可生成逻辑大纲，匹配十二种教学风格模板，十分钟完成专业PPT。跨工具联动体现为知识库到工作流到PPT导出的多工具协同。

第三，AI+微课开发。 度加或NotebookLM完成AI文转视频。将文档、教案一键转化为带语音讲解的视频课程。覆盖收集、处理、生成全链自动化。

第四，AI+数字人讲师（6分钟）。 剪映AI快速构建数字人，批量完成线上课程。上传文本或音频，快速生成数字人播报视频。跨工具联动体现为文本到音频到视频合成的多环节协同。

第五，AI+内训师评估（6分钟）。 用AI分析讲课视频，精准提升授课质量。通过语音识别与语义分析，评估授课逻辑、表达清晰度和互动效果。自检与纠错体现为自动识别表达缺陷并给出改进建议。

第六，AI+学习地图（6分钟）。 关键岗位学习路径图的AI设计。输入岗位能力模型，AI自动生成从入门到专家的学习路径与课程推荐。流程化体现为能力输入到课程推荐到路径输出的完整闭环。

模块四：综合实战与总结

4.1 综合实战演练

现场搭建一个人力资源场景轻量级智能体，任选其一。

场景A为培训课件生成助手：输入主题，输出大纲加PPT框架。

场景B为新员工入职答疑Bot：基于知识库进行制度问答。

实战要求严格对标L7评分标准。流程化提示设计要求覆盖“收集→处理→生成”至少三个环节。AI自检与纠错要求设计输出格式自检加知识库置信度过滤。跨工具联动要求至少联动知识库加一个插件或工作流。 4.2 课程总结与Q&A

L7四项评分维度回顾与学员自评对照表。学员可根据自身完成情况对照评分标准进行自评。

常见问题答疑。包括Skill调试技巧、智能体响应速度优化、多Skill冲突处理等。

课后延伸资源推荐。包括官方文档链接、社区交流渠道、进阶课程信息等。