
当AI从聊天工具进化成数字员工,产品经理的生存法则正被彻底改写。本文深度拆解AgentSkills的革命性突破,从情报搜集到数据分析再到流程自动化,揭秘如何让AI长出“手”和“脚”,帮你将3小时脏活压缩到5分钟。更关键的是,掌握SkillEngineering能力将成为未来PM的核心竞争力。

昨天凌晨1点,我盯着屏幕上密密麻麻的50个浏览器标签页,陷入了深深的自我怀疑。
老板要在明早9点前看到一份《2026AI社交赛道深度调研》,要求覆盖10个竞品、分析近3个月的版本迭代路径,还要有用户口碑的量化数据。
我像个流水线上的纺织工一样,机械地重复着同样的动作:打开英文官网->谷歌翻译->截图->粘贴进PPT。三个小时过去了,我只搞定了两家,而且眼睛已经酸得睁不开了。
第二天晨会,当我顶着黑眼圈展示我那“只有截图没有洞察”的PPT时,那个刚入职两年的管培生,只用3分钟投屏演示了他的“成果”。
“昨晚我让Agent跑了一下数据,”他轻描淡写地说,“这是10家竞品的功能对比热力图,以及它们在Discord社区里的用户负面评价聚类分析。”
那一刻,我意识到:在这个时代,努力是最不值钱的变量。如果你的AI只能陪聊,而对手的AI已经长出了“手”和“脚”,那么你正在被降维打击。
一、认知突围:给“高位截瘫”的大脑装上义肢
在深入实操之前,我们必须先捅破一层窗户纸:大多数产品经理正在使用的AI,本质上是一个“高位截瘫”的天才。
1.1为什么你的AI只能“聊”不能“做”?
回想一下,你平时怎么用ChatGPT?“帮我写个文案”、“帮我总结这段话”、“帮我出个主意”。
在这个过程中,大语言模型(LLM)扮演的是一个Brain(大脑)。它博学多才,读过互联网上所有的书,但它被困在服务器的黑盒子里。它无法联网(除非有插件),无法操作你的数据库,无法点击鼠标,更无法替你在Jira上建一个单子。
没有Skills的AI,充其量是一个能说会道的“咨询顾问”。有了Skills的AI,才是一个能扛事儿的“数字员工”。
1.2重新定义Agent:从工具到技能的跃迁
根据Anthropic和Microsoft最新的架构定义,一个完整的智能体(Agent)可以拆解为:
Agent=LLM(大脑)+Memory(记忆)+Planning(规划)+Skills(手/皮层)
这里的“Skills”,是本文的核心,也是区分初级玩家和高阶玩家的分水岭。请注意,Skill(技能)不等于Tool(工具)。
工具(Tool):是原子化的。比如一个“计算器API”,或者一个“谷歌搜索接口”。它是一把锤子,如果不告诉它怎么砸,它就是废铁。
技能(Skill):是对能力的SOP(标准作业程序)封装。比如一个“财务分析技能”,它不仅包含了“获取股价(工具)”,还包含了“怎么看财报”、“怎么计算市盈率”、“遇到数据缺失怎么处理”的一整套隐性知识。
对于产品经理而言,理解AgentSkills有两层生与死的含义:
作为用户(User视角):它是你的数字外骨骼。它能帮你把3小时的脏活累活压缩到5分钟,让你从繁琐的“操作员”变成指挥千军万马的“指挥官”。
作为设计者(Builder视角):它是你产品的护城河。未来的AI竞争,不是比拼模型参数(那是大厂的事),而是比拼谁的生态里有更多高质量、解决实际问题的Skills。

二、个人进化:用AgentSkills屠杀低效劳动
对于90%的产品经理来说,我们每天的工作充斥着低价值的重复劳动:搬运信息、整理报表、同步进度、跨部门催促。这些工作,AgentSkills都能做,而且做得比你快、比你准。
场景1:情报官——WebBrowsingSkill(联网技能)
[痛点还原]你负责一个AI电商项目,老板让你盯着Shein、Temu和Amazon的最新动向。
传统做法:每天早上打开10个网页,肉眼扫描英文文档,看到有价值的就截图,复制粘贴到Word里,排版,发邮件。耗时:1.5小时/天。
[Agent解法]在Coze(扣子)或GPTs里配置一个Agent,挂载GoogleWebSearch或Browser插件。你只需要配置一次指令(SOP):
“每天早9点,自动访问这5个URL。抓取‘ReleaseNote’和‘Blog’板块。如果发现含有‘AI’、‘Algorithm’、‘Recommendation’关键词的更新,请总结其核心逻辑,并对比我们当前的功能,生成一份Markdown表格,推送到飞书群。”
[价值]你将“被动检索”变成了“主动监控”。你不再是信息的搬运工,你是情报系统的设计者。那节省下来的1.5小时,你可以用来思考战略,或者只是单纯地去喝杯咖啡。
场景2:分析师——CodeInterpreterSkill(代码解释器)
[痛点还原]周一晨会,老板突然问:“上周新上的功能,用户流失率怎么样?和渠道有关系吗?”你心里一紧:我不会写复杂的SQL。
传统做法:找数据分析师提需求->分析师说在排期->等三天->拿到Excel->自己画图。耗时:3天。
[Agent解法]使用具备CodeInterpreter(代码解释器)技能的Agent(如ChatGPTPlus或ClaudePro)。你直接把后台导出的脱敏CSV文件丢给它,说:
“帮我分析上周流失率最高的Top3渠道,并分析这部分用户的行为共性。请写一段Python代码来计算,并画一个热力图对比上个月的数据。”
[价值]Agent会在后台自动编写Python代码、调试错误、生成图表。它缩短了“数据获取路径”,实现了**“对话即分析”**。你不再需要跪求分析师,你自己就是分析师。
场景3:流程管家——WorkflowAutomation(工作流编排)
[痛点还原]开完评审会,是最痛苦的时候。要在Jira建20个票,要在日历上发邀请,要在群里同步纪要。传统做法:割裂在3个软件里,Ctrl+C/Ctrl+V,手动输入,极易出错。
[Agent解法]这里需要使用支持Workflow(工作流)的平台(如Coze)。配置一个工作流:Input(会议录音)->LLM(提取待办)->Parallel(并行分支)。
分支A:调用JiraAPI创建Ticket。
分支B:调用GoogleCalendarAPI发送邀请。
分支C:调用Feishu/SlackBot发送通知。
[价值]打通SaaS孤岛,实现真正的工作流自动化。这不是简单的对话,这是业务编排。

三、产品重构:如何设计2026年的AI产品?
如果你是AI平台的产品经理,或者是SaaS产品的PM,请注意:“聊天框(ChatUI)”的红利期已经结束,“技能(Skills)”的军备竞赛已经开始。
用户不会因为你的AI能聊天而付费,用户只会因为你的AI能把事办了(Action)而付费。
3.1从“工具”到“技能封装”:SKILL.md的崛起
在2023年,我们还在教AI怎么调用API(FunctionCalling)。到了2026年,我们要教AI怎么“工作”。
Anthropic提出的“文档驱动开发”理念正在成为主流。PM的核心产出不再是给研发看的PRD,而是给AI看的SKILL.md。
这是一个Markdown文档,里面封装了:
元数据(Metadata):技能叫什么,在什么场景下触发。
SOP指令(Instructions):第一步做什么,第二步做什么,遇到API报错怎么重试,遇到数据为空怎么兜底。
资源(Resources):需要的模板、参考文档、合规要求。
PM的新核心竞争力:在于SkillEngineering(技能工程)。你能否将复杂的业务逻辑(如“合规审查”、“投资分析”、“法律合同起草”)抽象成一套AI能读懂的SKILL.md?
3.2互操作性的圣杯:MCP协议(ModelContextProtocol)
做AI产品最大的痛点是什么?是碎片化。
要把你的AI连接到Notion、GitHub、Slack、Postgres,你需要写10个不同的连接器。这叫“巴别塔困境”。
MCP(ModelContextProtocol)是AI时代的“USB-C接口”。它标准化了数据和工具的连接方式。
对PM的启示:在规划产品架构时,不要再造私有的连接器轮子。让你的SaaS产品支持MCP标准。
战略意义:只要你的产品支持MCP,用户的Claude、Cursor或者任何支持MCP的智能体,都能直接“插”上你的产品,调用你的数据。这意味着你把自己嵌入了未来的AI生态网络中,这是最低成本的获客方式。
3.3商业模式:技能经济(SkillEconomy)
未来的应用商店,不再是卖App,而是卖Skills。Salesforce和ServiceNow已经开始了这场变革。
未来的领域专家(资深会计师、金牌律师),卖的不再是按小时计费的咨询服务,而是把自己的经验封装成AgentSkills卖给企业。
企业的付费模式:将从按人头(Seat)付费,转向按**技能执行结果(Outcome)**付费(例如:每成功自动处理一张发票收费2元)。

四、实操SOP:你的第一个AgentSkill(保姆级教程)
别光看理论,现在就动手。为了保证你能真正跑通,我们避开需要写代码的MCP,选择国内目前最好用、生态最全的Coze(扣子)平台,构建一个“行业新闻早报Agent”。

思考:别让你的Agent变成“被动回复机”
很多教程会教你写Prompt,但那是被动的——你不问,它不说。
我们要构建的,是一个能主动检索、主动阅读、自动输出的“数字员工”。
Step1:创建Bot与配置插件(Tools)打开Coze.cn:
创建Bot:命名为“AI情报官”。
添加插件(AddPlugin):这是给AI装“手”的关键一步。
添加BingSearch:用于联网搜索最新信息。
添加LinkReader(或Browser):用于深入读取搜索到的网页全文(不仅是摘要)。
Step2:编写提示词(Brain)这就是SkillEngineering的核心。直接复制以下内容到“人设与回复逻辑”中:
#Role你是一名资深的互联网情报分析师。你的目标是为我提供高信噪比的每日早报。
#Skills
1.**搜索**:使用BingSearch搜索关键词“AIAgent”AND“ProductManager”。
–限制时间范围:Past24hours(确保是最新)。
2.**阅读**:对搜索结果前3名的高质量文章,必须调用LinkReader读取全文。
3.**分析**:提炼核心观点,并结合产品经理的工作场景给出启示。
#Constraints
–忽略没有任何实质内容的营销号文章(如包含“震惊”、“速看”标题的)。
Step3:验证与调试(HITL)点击右侧的“预览与调试”,输入“生成今日早报”。
观察点:看它是否真的调用了BingSearch和LinkReader插件?(界面上会显示插件调用的日志)。如果它只是瞎编,说明插件没配置好,或者Prompt里的引导不够强。
Step4:进阶自动化(Trigger&Push)这是区分“玩具”和“工具”的关键。如果你希望它每天早上9点自动推送到飞书,仅靠上面的Bot是不够的。你需要使用Coze的“定时任务(Trigger)”功能:
在Coze中创建一个Workflow(工作流)而不是Bot。
添加Trigger节点:设置为“每天09:00”。
添加LLM节点:填入上面的Prompt。
添加Message节点(或飞书Webhook):配置你的飞书群机器人地址。这样,它才是一个真正“全自动”的情报官。
五、结语:从“提示词”到“架构师”
回到标题。为什么说AgentSkills是产品经理的“效率革命”?
因为PromptEngineering的门槛正在迅速降低,未来的模型会越来越聪明,不需要你写复杂的咒语它也能听懂人话。但是,SkillEngineering——即“如何理解业务、拆解流程、并封装成AI可执行的技能包”——这种能力会变得越来越稀缺。
2026年,产品经理将发生分化:一种是还在聊天框里敲字,试图用漂亮的提示词让AI像人的“操作员”;一种是构建了强大技能库、指挥数字军团作战,让AI像神一样的“架构师”。
选择权,现在就在你手里。别再盯着屏幕截图了,去给你的AI装上一双手吧。
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