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AI KNOWLEDGE SYSTEMLESSON 02
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AI 知识库 · 第二课

让 AI 按流程
解决问题

AI 小白完整版｜现场讲解型

INDIGO PORCELAINWEBGL FLUID DECK2026
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承接第一课

昨天搭的是办公室，
今天训练办事方法

已经有了

身份、规则、资料地图

AI 能认识你并找到资料

今天增加

检索、判断、验证、沉淀

AI 面对陌生问题也有章法

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本课学习结果

把一次问答，升级成一条
可重复的问题解决链路

WORKFLOW · 4 STEPS
01 提出问题 进入下一环节
02 搜索已有答案 进入下一环节
03 比较与验证 进入下一环节
04 沉淀进知识库 形成可验收结果
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为什么不能直接问完就信

AI 会组织语言，
但不会自动拥有最新事实

产品规则、软件版本、价格、政策和真实案例都可能变化。先找来源，再下结论。

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第一步｜重述问题

先确认要解决什么，
不要急着搜

原问题：做 PPT 时，多个 Skill 会调用哪个？
重述后：Codex 如何发现、匹配和显式调用 Skill？
限制：重点确认多个 Skill 能力重叠时的行为。
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第二步｜拆分关键词

把问题翻译成
搜索引擎听得懂的话

中文词

Skill 触发、重叠、选择

帮助理解需求

英文词

implicit invocation / explicit invocation

更容易命中官方资料

限定词

site:openai.com / site:github.com

控制来源质量

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第三步｜选对渠道

不是所有问题都去同一个地方

官方文档

确认产品机制与当前规则

优先级最高

GitHub

看官方代码、示例和问题记录

适合技术问题

X / YouTube

找实践经验和使用演示

只能作补充证据

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第四步｜核验来源

来源不是越多越好，
而是越接近事实越好

WORKFLOW · 5 STEPS
01 官方说明 进入下一环节
02 官方仓库 进入下一环节
03 专业一手资料 进入下一环节
04 社区讨论 进入下一环节
05 未经验证转述 形成可验收结果
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第五步｜比较方案

把“有人这样做”变成
我该怎么选

可行性

在我的环境能不能跑

成本

时间、费用和学习门槛

风险

隐私、稳定性与可回滚性

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第六步｜最小验证

不要一次做大，
先跑一个15 分钟实验

1. 设计一个应该触发的提示词
2. 设计一个不该触发的提示词
3. 记录实际调用结果
4. 修改描述或规则
5. 再跑一轮验证
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第七步｜沉淀答案

有效答案必须回到知识库

FAQ

偶尔重复的问题

保留结论与来源

SOP

稳定的多步流程

保留步骤与验收

案例记录

故障与特殊情境

保留现象和复盘

Skill

高频且规则稳定

封装执行能力

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Agent 到底是什么

不是答完就停，
而是检查后继续推进

目标 + 上下文 + 工具 + 执行步骤 + 验收标准，组成一个可以持续完成任务的 Agent 工作方式。

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Skill 怎样被触发

自动匹配靠描述，
明确调用靠 $Skill名称

如果多个 Skill 能替代彼此完成同一任务，按我们的知识库规则必须先展示区别，让用户选择。

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课堂案例

我们真的解决一个
Skill 重叠问题

WORKFLOW · 5 STEPS
01 提出 PPT 问题 进入下一环节
02 查官方与 GitHub 进入下一环节
03 核对本机描述 进入下一环节
04 形成调用规则 进入下一环节
05 写入启动文档 形成可验收结果
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本课验收

带走的不是一个答案，
而是一套解题方法

有证据

结论能追溯到来源

能验证

有最小实验检查结果

可复用

规则已经写入知识库

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通往第三课

个人已经会解决问题，
下一步让一群人共同使用

第三课：让不同岗位与 AI 围绕同一套事实、规则、状态和交接流程协作。

从个人能力走向团队系统TAKEAWAY
进入第三课
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