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Agent Skills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Skill Engineering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《2026 AI 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 Agent Skills 有两层生与死的含义：

1. 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”。
2. 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 Agent Skills 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，Agent Skills 都能做，而且做得比你快、比你准。

场景 1：情报官 —— Web Browsing Skill（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 Google Web Search 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‘Release Note’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 —— Code Interpreter Skill（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 Code Interpreter（代码解释器）技能的 Agent（如 ChatGPT Plus 或 Claude Pro）。 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 Top 3 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 —— Workflow Automation（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 Jira API 创建 Ticket。
• 分支 B：调用 Google Calendar API 发送邀请。
• 分支 C：调用 Feishu/Slack Bot 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（Chat UI）”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（Function Calling）。 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Skill Engineering（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 (Model Context Protocol)

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 (Model Context Protocol)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 (Skill Economy)

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Agent Skills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 Agent Skill (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”。

Step 1：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 (Add Plugin)：这是给 AI 装“手”的关键一步。

1. 添加 Bing Search：用于联网搜索最新信息。
2. 添加 Link Reader (或 Browser)：用于深入读取搜索到的网页全文（不仅是摘要）。

Step 2：编写提示词 (Brain)这就是Skill Engineering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 Bing Search 搜索关键词 “AI Agent” AND “Product Manager”。

– 限制时间范围：Past 24 hours（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 Link Reader 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

– 必须引用原文链接。

– 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）。

– 输出格式：Markdown 表格（标题 | 核心观点 | 对 PM 的启示 | 链接）。

Step 3：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 Bing Search 和 Link Reader 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。

Step 4：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：

1. 在 Coze 中创建一个 Workflow (工作流)而不是 Bot。
2. 添加 Trigger 节点：设置为“每天 09:00”。
3. 添加 LLM 节点：填入上面的 Prompt。
4. 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 Agent Skills是产品经理的“效率革命”？

因为 Prompt Engineering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，Skill Engineering—— 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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本文由 @世乡 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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