模块一：Skill认知重构

Skill认知：Skill的定义与在Agent场景的使用价值

Skill的完整结构：四组件全景

SKILL.md：入口文件，定义技能做什么、何时用、怎么做（类比：岗位说明书）

references：按需加载的参考文档、标准与案例集（类比：操作手册）

scripts：可执行脚本，Agent调用后只读输出、不占上下文（类比：计算器）

assets：模板与静态资源，供生成特定格式输出时引用（类比：办公模板）

SKILL.md的解剖：YAML frontmatter + Markdown正文

必填字段name：1-64字符，仅小写字母、数字和连字符，不能以连字符开头或结尾、不能有连续连字符，且必须与目录名一致

必填字段description：同时包含“动作 + 场景 + 关键词”三要素，决定Skill能否被稳定触发

正文建议五段式：角色设定、输入说明、分步骤执行流程、输出格式规范、常见边界情况处理，控制在500行以内

渐进式披露机制：第一层元数据常驻（每个Skill约30-50 Token）→ 第二层正文按需加载（<5000 Token）→ 第三层配套资源按需读取，装100个Skill也不会撑爆上下文

场景选型与角色对齐：用场景筛选矩阵，从“重复频率 × 流程确定性”两个维度为自己的10-15个任务打分；请三类角色各一位学员分享，引出分轨实操的必要性

模块二：分轨实操，搭建完整Skill

Skill搭建四步法：写SKILL.md → 拆references → 提取scripts → 整理assets

SSC轨：员工政策问答Skill，目录结构：SKILL.md + references（员工手册摘要、高频FAQ）+ scripts/policy_search.py + assets回答模板.md，实操重点：设计“年假怎么算”“社保基数调整”“报销流程”等触发词，讲师提供脚本模板，学员填入本企业关键词映射

HRBP轨：面试协调与候选人跟进Skill，目录结构：SKILL.md + references（评估维度表、跟进话术示例、部门个性化规则）+ scripts（time_matcher.py、conflict_checker.py）+ assets（日历邀请模板、面试反馈提醒模板），实操重点：写入本部门个性化规则——技术岗一面必须Tech Lead参加、销售岗二面必须业务负责人参加、周五下午不安排面试等

COE轨：制度条款合规审查Skill，目录结构：SKILL.md + references（劳动法条款摘要、地方性规定摘要、历史审查案例）+ scripts/clause_scanner.py + assets/审查报告模板.md，实操重点：逐条扫描 → 标注潜在冲突条款 → 对照法律法规清单 → 输出风险等级和修改建议

跑通验证与第一轮调试：先用普通Prompt做一次、再用Skill做一次，当场对比输出的稳定性与业务规则体现度

模块三：基于skill-up的分轨评估与迭代实战

skill-up工具介绍与环境准备

编写评测用例：目录规范（evals/eval.yaml为入口配置，evals/cases/<case-id>.yaml一例一文件），用例规模：SSC轨10条真实员工提问、HRBP轨3个面试场景、COE轨1份制度草案

跑评估与诊断失败：rule_based（规则匹配）、script（脚本评分）、agent_judge（Agent评分）三类策略；逐项归因于触发词、执行流程、references相对路径、scripts输出格式或用例未被引用

迭代修复与回归验证：由skill-upper驱动“评测→诊断→修复→重跑”闭环，修改后必须重跑全部用例，确保未引入新问题

模块四：跨角色协作实战

任务设计：某业务部门Q2扩编20人，涉及技术、产品、销售三个序列，三组在30分钟内各自用Skill完成一部分工作

COE：用制度合规审查Skill检查薪酬带宽、职级设置、试用期条款，输出合规审查结论与硬性约束清单

HRBP：用面试协调Skill生成三个序列的招聘时间线、面试官安排与候选人跟进计划

SSC：用政策问答Skill生成新员工入职后高频咨询FAQ清单与标准化回答

协作扩展：三个Skill的产出如何拼成完整的HR服务链条

AI赋能：HR场景Skill开发实战

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