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第四章 · 全书最该记住的一章

动手做：三种技能类型

约束型 · 模板型 · 流程型
这一章给出全书最该记住的一张图：技能分三种类型——约束型、模板型、流程型，而且类型决定怎么写。做任何 skill 之前，先判断它是哪一类，再套对应的写法。三个范例（写作风格、会议纪要、文章配图）正好各占一型，走的都是同一条套路：痛点 → 解法 → 参考模板 → 试一试。
本页末附 · 读书会：对我们的启发 ↓
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框架详解

前几章讲的是"技能是什么、该不该做"，这一章开始真正动手。作者没有一上来给写作技巧，而是先给了一个分类：你要做的技能，到底在定义输出的质感、输出的结构，还是一套先后动作？答案不同，写法完全不同。这就是为什么它是全书最该记住的一章——判断错了类型，后面写得再认真也是白费力。

约束型 —— 定义输出的"质感"它管的是那些说不清、但一读就能感觉到的东西：用词偏好、句式习惯、语气分寸。本质上是一层隐性偏好滤镜，范例就是写作风格技能。写法有固定配方：角色定位 + 风格要点（正例和反例都要给）+ 禁止清单 + 参考资料。要特别注意，约束型的重点不是憋规则，而是攒正反例——尤其是"坏的样子"长什么样。而且它没法一次写成，必须靠迭代循环慢慢磨（见下）。对非程序员来说，这一型往往最值得先做：你的品味和判断，正是最难被替代的资产。
模板型 —— 定义输出的"结构"约束型管的是隐性的味道，模板型管的是可见、确定性的骨架。范例是会议纪要技能：核心就是一个固定输出模板，再配上几条规则——结论加粗、待办必须有负责人和截止时间、模糊日期保留原文、不确定的信息标 [待确认]、绝不编造。机制上，它在运行之前框架就已经定好了，AI 要做的只是把杂乱的素材语义归类后填进模板。这一型写起来最简单，见效也最快：凡是团队里"格式必须统一"的产出——纪要、周报、拜访记录——都是模板型的天然领地。管理者最省心的一点是：格式定了，下属和 AI 都没有发挥空间。
流程型 —— 定义一套"先后动作"当任务复杂到一步做不完、还要调外部工具时，就轮到流程型。范例是文章配图技能：分步骤 + 工具调用 + 文件管理。这一型有个关键洞察——拆任务的步骤 ≠ 写进 SKILL.md 的步骤。你拆解任务是为了自己想清楚，而写进技能里的步骤是为了让 AI 执行不出错，两者目的不同。所以作者专门在流程里加了一步"生成计划"：逼 AI 动手前先列出完整清单，防止它边做边忘、做到一半丢三落四。这个"先列计划再执行"的小动作，是流程型技能稳定性的关键保险。
口味小抄 —— 约束型的最佳比喻作者给写作风格技能起了个好懂的名字：口味小抄。把你的用词偏好、句式、结构、语气写成一份小抄，AI 像厨师开工前扫一眼，照着你的口味做菜。为什么需要它？因为 AI 味的根源是"写得太标准"——标准化输出是所有人的最大公约数，唯独没有你的个性。小抄里两件东西缺一不可：正面描述负责牵引方向，告诉它往哪写；禁止清单负责兜底红线，告诉它哪些词碰都别碰。只有正面描述，AI 会飘；只有禁止清单，AI 会缩。两者配合，才既有方向又有边界。
约束型迭代法 —— 核心训练循环（四步）第一步分析写作特点：挑 3–5 篇你自己写的、最满意的原创文章（不能是 AI 写的，投喂前删掉敏感信息）发给智能体，让它从用词偏好、句式习惯、结构特点、语气风格四个维度总结。第二步用技能写文章：让它加载技能真写一篇。第三步审阅并手动修改——这是整个循环的关键动作：不满意的句子自己动手一句句改成满意的样子，别在聊天框里口头说"改一下"，因为改的过程本身就是你写作的 DNA。第四步分析差异、更新技能：把 AI 原文和你的修改版一起发回去，让它分析你改了什么、为什么改、背后的规则是什么，写进技能。走完四步只是一个循环，反复迭代才有效——每一次人工修改都是训练数据，几轮之后，AI 写得比你更像你。
自己动手把不满意的句子一句句改成满意的样子，别在聊天框里口头说"改一下"。改的过程就是你写作的 DNA。
—— 第四章

关键概念

概念一句话解释
三种技能类型"怎么设计"的轴：约束型定质感、模板型定结构、流程型定先后动作 + 外部工具，动手前先判型。
AI 味的根源写得太标准 = 所有人的最大公约数，没有个性；解药是把你的口味显式写下来。
口味小抄把用词偏好、句式、结构、语气写成一份小抄，AI 像厨师开工前扫一眼。
正面描述 + 禁止清单正面牵引方向、禁止清单兜底红线，必须配合使用，缺一边都会失衡。
禁止清单 ≤ 10 条去 AI 味的重点手段，但清单太长会互相打架，十条是实用上限。
生成计划流程型专门加的一步：逼 AI 动手前先列完整清单，防止边做边忘。

心智模型

把这一章和第三章连起来看，就得到一个二维坐标：第三章的三类操作回答"做什么"，本章的三种类型回答"怎么设计"——两个互补的轴，一纵一横，任何一个技能想法都能在上面找到自己的格子。落到写法上，三种类型对应三种"给法"：约束型是给尺，给 AI 一把量质感的尺子；模板型是给结构，把骨架焊死让它只管填肉；流程型是给步骤和工具，把复杂任务切成不会出错的动作序列。还有一条贯穿三个范例的元规则：复杂度递增，但思路一致——先跑起来，再慢慢调。别指望第一版就完美，第一版的任务只是能用。

书中案例

WORKED EXAMPLE · "口味小抄"四步法实录

书中用约束型范例完整走了一遍四步循环，最精彩的是第四步的差异分析。作者把 AI 原文和自己的修改版一起发回去，让智能体逆向提炼规则，得到三条真实产出：

其一，老兵 → 从业者：由此在禁止清单里写下"拒绝商业化/军事化用语"。其二，多年 → 十多年：提炼成用词偏好"具体数字优于模糊表述"。其三，删掉"在当今……的时代"这类开头：提炼成结构特点"删除宏观铺垫，直接开题"。

注意这三条规则没有一条是作者凭空想出来的——全部来自"我实际改了什么"的证据。这正是四步法的精髓：规则从修改里长出来，而不是从想象里写出来。每一轮循环攒下几条这样的规则，技能就一轮比一轮更像你。

反模式

这一章帮你避开的坑
每次修改都是训练数据，几轮之后，AI 写得比你更像你。
—— 第四章

本章要点

  1. 动手前先定类型：约束型给质感（给尺）、模板型给结构、流程型给步骤和工具。
  2. 约束型的重点不是写规则，是攒正反例——尤其要收集"坏的样子"。
  3. 约束型靠"自己改 → 提炼规则"的循环迭代出来，不是一次写成的。
  4. 模板型 = 一个固定模板 + 规则：不编造、缺信息标 [待确认]。
  5. 流程型要分步且专门加"生成计划"一步；写进 SKILL.md 的步骤是为执行不出错，不等于你拆任务的步骤。
  6. 三个范例复杂度递增，但思路一致：先跑起来，再慢慢调。
原文摘读 · 三段
原书 92–93 页

到这里，三个技能都做完了。回头看，它们代表三种设计思路。我们在第 3 章提到过：针对不同类型的任务，写出来的 SKILL.md 差别很大。

约束型技能（管调性，如写作风格技能）：建立一套隐性准则。它不规定内容的“长相”，但会规范 AI 的语气、人设并过滤禁用项。无论 AI 写什么，都得符合“性格”。

模板型技能（管结构，如会议纪要技能）：锁定一套显性框架。它不在乎 AI 用什么语气，但要求内容对号入座，填进预设的固定板块里。

流程型技能（管工序，如文章配图技能）：拆解一套执行步骤。它规定了 AI 先做什么、后做什么，并且在特定环节需要调用外部工具来配合。

大多数技能是混合型的，起步时偏某一种，后面可以叠加其他技能。比如你可以给会议纪要技能加上写作风格约束（模板型 + 约束型），或者给文章配图技能的输出定格式（流程型 + 模板型）。

原书 95 页

在让智能体修改技能时，请务必遵循以下两个原则。

一次别改太多（控制变量，改多少）。如果你发现了三个问题，这时候要忍住，一定要一次只改一个。每次改完后先验证，确认没问题了再改下一个。这跟调代码 bug 一个道理，如果一次改太多，再出问题，你就无法精准定位是哪条新规则引发了冲突。

解释原因比堆规则有效（对齐逻辑，怎么改）。一旦发现智能体犯错，你的本能反应可能是加硬性规则（例如“绝对不要在代码块后面插图！”）。更好的写法是解释为什么：“代码块是精确信息，插图会打断阅读节奏。”（解释应简练，避免过度冗长导致核心指令权重被稀释。）智能体理解原因后不仅能解决当前问题，还能举一反三。

但有些规则确实不能违反，比如“人名保留英文原文”，这种就保留硬性约束。

一句话总结：底线用规则，偏好加解释。

原书 81 页

第一部分决定写作方向。“我是产品经理，写东西给团队和用户看。口吻像同事聊天，不像写报告。”通过这两句话，智能体立刻知道了写作的大方向。

第二部分定义风格要点。三到五条就够。每条下面放正面示例和反面示例，大模型看例子比看规则学得快。

第三部分列出禁止清单。这是去 AI 味儿的重点。把你不想要的表达方式全列上，越具体越好。发现一个加一个，这份清单会越来越长，也越来越管用。需要注意的一点是，禁止清单中的内容可以跟风格要点重复，它的优先级高于风格要点。

不过，禁止清单也别太长。规则越多越难遵守，甚至规则之间会“打架”。长了以后可以让 AI 帮你归纳总结。大模型特别擅长找规律，有了规律就不需要那么长的清单了。

读书会 · 对我们的启发
吴总的角度 · 销售管理
  • 想让 AI 写出你的味道（手记、课件、点评），走约束型迭代法：自己动手改，把改版发回去让它提炼规则——几轮后它写得像你
  • 会议纪要、拜访记录这类格式必须统一的，用模板型，加一条「不编造、标 [待确认]」
Vera 的角度 · 市场部
  • 「禁止清单 ≤10 条」这个阈值很实用——规则清单一旦超长就会互相打架，该按这个标准修剪
  • 约束型迭代法就是内容风格资产化的路径：每次人工修改都是训练数据