阶段一：业务拆解
明确任务输入、目标产出、评估标准与合规限制。建议使用 5W1H 模板写出“为什么做、做什么、给谁看、要求是什么”。
AI技能学习指南
想让 AI 在你的业务场景中稳定交付，需要的不只是一个提示词，而是一套清晰的流程。 本指南结合龙虾Skills 的最佳实践，总结了需求拆解、提示词写作、数据校验与上线复盘的核心方法，帮助团队快速掌握 AI 技能。
三阶段掌握龙虾Skills
阶段二：提示词打磨
先复用对应的龙虾Skill，补充你的品牌语气、数据范围、黑名单词，并加入“自检清单”提示 AI 返回符合 KPI 的结果。
阶段三：上线与监控
在 OpenClaw 或 Claude Workflows 中设置触发器，记录调用日志与成功率。每周复盘，必要时调整提示词或补充结构化数据。
提示词结构示例
以下模板可直接复制后替换变量，搭配龙虾Skills 的 Agent/Human 双模式使用。
| 模块 | 写法示例 |
|---|---|
| 身份设定 | 你是 {{品牌}} 团队的 {{角色}}，需要在 {{渠道}} 输出内容，语气保持 {{语气描述}}。 |
| 输入指令 | 根据 {{数据来源}}，结合 {{目标受众}} 的关注点，给出 {{交付形式}}。 |
| 执行约束 | 禁止出现 {{禁用元素}}，引用数据时写明来源，输出使用 Markdown 二级标题分段。 |
| 自检清单 | 结果提交前请确认：① 是否覆盖 {{KPI}} 指标；② 是否包含 CTA；③ 是否与品牌语气一致。 |
技巧提示
当你需要更多样的候选结果，可在提示词末尾新增“请输出 3 个不同角度并分别说明亮点/风险”，配合龙虾Skills 中的评分 Rubric 快速筛选。
验收清单与评估指标
上线前做好验收，可以显著减少返工次数。推荐使用以下交付清单：
AI 交付验收清单
- 输出格式是否与 Skill 约定一致（文件类型、排版、字段齐全）。
- 是否引用最新的数据源，敏感信息已脱敏或按权限显示。
- 核心 KPI（如点击率、转化率、阅读时长）是否有提示词内的评估逻辑。
- Human Review 是否补充“接受/拒绝”标准，方便后续自动化规则接入。
评估建议
结合 OpenClaw 的调用日志记录成功率、人工介入次数与平均响应时间；每周导出数据对比优化前后的指标，决定是否继续加权或更换模型。
常见问题
1. Skill 与提示词的关系？
Skill 是“提示词 + 执行步骤 + 验收清单”的整套方案。你可以直接复制使用，也能在此基础上替换变量，让 AI 输出更符合业务需求。
2. 什么时候需要自建 Skill？
当现有 Skill 无法覆盖特定流程或涉及内部系统调用时，可以用龙虾Skill 模板重新描述 SOP；我们也提供 Prompt 定制与测试协助。
3. 如何和团队分享成果？
建议在 OpenClaw 建立“技能白皮书”页面，附上 Skill 链接、使用场景与成功案例，并定期收集反馈，形成可持续的知识库。