本文作者：郑镇涛，加我领取 20 万字 AI 电商知识库，微信：7838053
↓关注公众号学习更多AI 落地实战干货↓
公众号简介
员工离职，交接了文件，却没留下做事的方法？我拿自己的爆款复刻Skill举例，拆开从成功样本到团队复用的6个步骤。让公司花过的试错成本，变成下一个人能用上的经验。
做电商的老板，可以想一下：你团队里最会做内容的那个人，如果离职了，他的方法能留下多少？
视频文件能交接，账号密码能交接。但他为什么选这个角度，怎么看出一条素材有问题，生成失败后应该改哪里，这些判断未必能交接清楚。新人接手，文件都有，事情还是要重新摸索。
甚至不用等到离职。同一个问题换个人做，前面踩过的坑就可能再踩一遍。公司付了培训费、工资和生成费用，最后只留下几条视频，做视频的经验还在个人脑子里。
我做企业内训时，遇到过一个商家，花了500块钱做一条很简单的AI视频。按我对那个任务的判断，用简单的视频编辑就可以解决，没有必要反复抽那么多次卡。更可惜的是，这500 块钱花完没有沉淀下任何有效经验。下次遇到类似任务，该继续生成，还是换一种做法，依然没搞清楚。
我觉得，企业用AI有一件很值得做的事：让这一次花出去的试错成本，变成下一次能直接用上的经验。
Skill就是我在用的一种办法。你可以先把它理解成一份给AI执行的工作说明：什么时候用、需要什么材料、按什么方法做、做到什么程度算合格。复杂一点的，还会带着模板、案例和工具。
它能把一部分已经讲清楚、验证过的经验保存下来，让同事下次做这件事时有东西可用。人的全部判断当然装不进一个文件，但先把反复讲、反复改的部分留下来，就值得做。
为什么电商团队一定要会做Skill
拿一个我自己的故事举例，一开始，我遇到的问题是：课上讲过了，学员回去动手，还是会反复问一些基础问题。有时是上课走神了，有时是当时听懂了，真正操作又卡住了。
听过、理解和做出来，中间还有一段距离。
所以我做了一些Skill和工具给学员，希望他们在真正需要的时候，能把课上讲的方法用起来。
比如爆款复刻Skill。后来有学员给我报喜，做出来的视频效果不错，拿到了很好的数据反馈。有的人并没有太多AI视频制作或写提示词的经验，利用这个 skill 也能做出还不错的内容。
但它让我看到了一个很具体的价值：我不必每次从头讲一遍，学员也有了一套可以跟着执行的方法。
放到企业里，道理是一样的。先让业务高手的判断被整理出来，再让其他人带着真实任务去用，用完继续修。团队下次做事的起点，应该比这次高一点。
下面就拿我自己的爆款复刻Skill举例，把 skill 制作的过程拆开。
老板可以先看懂这套做法，再和负责AI工具的同事一起操作，把组织里的经验都沉淀下来，让人员的流失不再把经验也一起带走，如果你们公司有写 sop 的习惯，那么可以从现在开始，尝试着把写给人看的 SOP，进一步做成写给 AI 看的 skill，新员工入职拿上手就可以直接用。
图里的六步是：找优秀样本、提炼规律、创建初版、多类产品实测、反馈修改、把经验写回去。
第一步：把你做成功过的东西拿出来
不需要一开始就写一份很完整的SOP。
先找一个你经常做、已经做出过满意结果的任务。最好是团队经常返工，而且好坏能看出来的那种；偶尔才做一次的事，先直接完成就好。我的例子是视频反推提示词，所以我先整理了自己验证过的优秀提示词，以及对应的参考视频、生成结果和课程方法。
你做商品图，可以准备满意的成品、商品资料和当时的要求；你做脚本，可以准备已经认可的脚本，以及你判断它好的理由。
重点是让AI看见具体的“好”。如果手上有失败样本，也可以一起放进去，说明哪里不合格。成功结果要配上当时实际使用的输入，不能把收藏的参考视频当成自己已经跑通的案例。
我当时给Codex的要求里，有这么一段：
这个文档里的 AI 视频提示词，效果都比较好，也比较真实
你帮我提炼一下这些提示词之间有什么样的共性，有什么样的规律。这个提示词是怎么写出来的呢？
你实际开始时，可以把材料放到当前项目能读取的文件夹，或者作为附件发进去。一个简单的开场可以这样说：
这些是我做这项任务时使用的材料和满意的结果。请先逐项确认你读到了什么，再整理：任务目标、输入材料、成品要求，以及你还不确定的地方。不要先猜一套通用流程。
第二步：先提炼方法，再做Skill
材料放进去后，让Codex分析共性。
你可以接着说：
请根据这些样本提炼可复用的方法，整理成一份文档。写清楚输入要包含什么、按什么顺序处理、结果应当是什么样，以及怎样自检。区分多个样本都成立的规律和只适合其中一个案例的细节。缺少证据的判断先标出来。
我那次先得到的是一份《如何写出真实感强的AI视频提示词》的方法文档，把人物、场景、动作、声音等内容整理出来。还没有开始创建Skill。
拿到文档以后，不用纠结它写得是不是很漂亮，先看能不能执行。
比如，“人物要真实”太笼统。你要继续问：人物的职业是什么，衣着、手部状态和所处场景是否匹配？“视频要有卖点”也不够，要说清楚卖什么产品，哪个动作能让人看见这个卖点。
这些标准，需要懂业务的人判断。AI可以帮你把话整理清楚，但不能代替你决定什么样的成品能交付。
还有一个值得保留的判断，就是开头那个500元案例带来的提醒：遇到修改需求时，先检查现有素材是否能通过编辑解决，再决定是否重新生成。这样的取舍，也可以成为方法的一部分。
第二步的产物是一份能讲清怎么做、怎么判断的方法文档。 如果里面只有“提升质量、增强真实感”这种要求，就继续补具体标准。
第三步：让Codex按这份方法创建初版
方法有了，才进入创建。
我当时真正说的是这句话：
你帮我创建一个skill，目标就是我给到你一个视频，然后你要帮我把它提示词给反推出来，反推成这个文档里面提到的这种效果，我能够拿来直接生成视频
关键在于，我前面已经给了样本，也形成了方法文档。所以这句话虽然不长，Codex知道我要参考什么。
换成你自己的任务，可以把要求补完整一点：
请根据刚才确认的方法文档，创建一个可重复调用的Skill。它的输入是【我的材料】，目标是【我要的交付物】。写清触发条件、输入要求、执行步骤、输出格式和验收标准。详细模板放进参考文件。创建后，请展示实际保存的位置、检查结果，以及我下一次怎么调用它。
创建完成后，可以让AI给这个Skill起一个好记的中文名字。我给它起的名字就是“视频提示词反推”。
以后需要用的时候，把参考视频发过去，直接说：
用“视频提示词反推”这个Skill，帮我把这条参考视频反推成可以直接拿去生成视频的提示词。
到这里，你只完成了初版。文件检查通过，说明结构可以继续使用；效果好不好，还得往下测。
第四步：拿真实任务跑，别只看提示词像不像
我当时找了不同产品的视频做测试，包括护膝、太阳镜、健身平台等。
流程很简单：给参考视频，调用Skill拿到提示词，再把提示词交给视频生成工具，实际生成结果。
要验收的是生成出来的东西，不只是那段提示词。
一段提示词写得很细，读起来很像那么回事，生成之后仍然可能出现产品变形、动作错误、声音缺失。这些问题不跑一次，很难发现。
每次测试至少留住这几样：原参考视频、实际使用的提示词、生成片，以及使用的模型。文件按同一个案例放在一起，别把改过的提示词和旧生成片配错。
然后按前面定的标准检查。产品有没有表现清楚？人物和场景是否匹配？关键动作对不对？要求保留的声音有没有丢？
第一次做不用追求很多产品一起跑。先把一条走通，再换一个有差异的任务，检查方法能否继续使用。这样才有机会分清，哪些是碰巧成功，哪些方法确实能迁移。
第五步：把“感觉不对”变成具体反馈
这个部分，是我的复刻Skill真正开始变好用的地方。
早期测试时，我发现生成的人物太像模特，不像装修工，身上太干净；有的镜头和原视频差别大；有的画面出来了，声音却丢了。
后来又发现，即使人物更自然了，产品也可能不够突出，甚至出现不符合物理规律的动作。
所以我会继续要求它先识别卖的是什么产品，再判断每个镜头要表达什么、怎样体现卖点。光把画面描述出来，还不够完成电商任务。
你反馈时，把原片、旧提示词和生成片一起发给Codex，像这样说：
这是原视频、刚才用过的提示词和生成结果。我的判断是【具体问题】。请先对比对应画面和声音，指出差异，再区分可能是提示词不清楚、模型能力限制，还是更适合通过编辑解决。先给我修改理由和新版提示词，不要直接把这次所有细节都写成通用规则。
说“这个视频不好”，很难指导下一步。说“人物像精修模特，衣着和手部状态不符合装修工身份”，就具体多了。
拿到改进后的提示词，还要重新生成、重新看。AI解释得有道理，不等于改完一定有效。
成功的结果也要发回去：这次哪些地方好了，哪些仍然有问题。否则我们只记住一堆不能做的事，却没留下真正起作用的方法。
第六步：把验证过的经验写回去
这一步最容易漏。
你在当前对话里纠正了一次，AI接下来改对了，不代表下一次任务也能用上。需要明确把值得复用的经验写回Skill或参考文件。
可以这样说：
请结合这次修改前后的结果，整理有效经验。先区分只适合当前视频的改法和能用于其他任务的规则。只把可观察、可执行、经过验证的通用规则写回这个Skill或参考模板，并说明具体改了哪个文件、哪条要求。不要把当前产品和人物的偶然细节变成所有任务的默认要求。
比如装修工的状态不对，不能简单总结成“以后人物都要脏一点”。换成护肤品或者服装视频，这条要求就可能完全不合适。
更有用的规则是：人物的衣着、动作、手部状态要和他的身份、场景匹配。
同样，“先识别产品与卖点，再安排证明动作”，比把某条护膝视频的全部内容抄进每次任务，更值得复用。
我的Skill现在也会区分：有些问题只改当前提示词；有些适合加入参考模板；有些可以成为通用规则；有些则留下作为以后检查的测试案例。
写完后再加一步：
请用另一个任务检查新增规则是否被执行，再回看一个以前已经做对的案例，确认这次修改没有破坏原有要求。把仍未解决的问题单独列出来。
换任务复测、保留旧版本、记录为什么修改，这些事情都可以让Codex协助做。业务负责人只需要把精力放在结果是否合格、改法是否值得留下。
把同一份经过检查的Skill交给同事，再附上输入样例和验收要求，别人才能知道怎样用。
老板要做的，是让这套方法在团队里转起来
看到这里，你可能会觉得，还是要有人花时间做。
确实要。样本要找，标准要定，结果要看。值得不值得做，要看以后同类任务能不能复用这些投入。
我的建议是，先选一个高频业务试点，把几个人的责任讲清楚：
-
ㅤ -
ㅤ -
ㅤ -
ㅤ
小团队里，一个人可以兼几项。关键是每项有人负责，不能把一堆资料丢给技术同事，就等着他猜业务标准。
比如开头那条500元的视频，我会建议团队先补一个判断：现有素材能不能通过编辑解决，确实需要重新生成的又是哪一部分。这个判断要在实际任务里验证，合适才留下来。否则每个人都只会继续生成，花钱的方法被重复了，解决问题的方法却没有积累。
怎么知道组织有没有进步？先看同一类任务：换一个人能不能做，老员工还要解释多少次，哪里仍在返工，每轮花了多少时间和生成费用。不需要一开始就搭复杂看板，先把试点任务修改前后的记录留下来。
只有自己能用，是个人工具；同事拿到以后知道给什么材料、按什么标准检查，才开始成为团队的方法。有人离开时，至少这部分已经验证过的做法可以交接；新人也能从这些样本和标准开始学。
这也是业务高手的价值：他不仅交付自己的那份工作，还能把判断变成其他人用得上的方法。新的难题出现，再由他继续判断、修正。组织就在这个过程中积累。
Skill多了，还要让员工找得到、用得上
提示词、视频拆解、脚本、三视图，这些Skill积累多了，又会碰到一个问题：员工不知道这次该用哪一个。
比如我还做了一个商品视频提示词Skill。把真实产品图、商品卖点和初步想法给它，它会帮你补成人物、场景、动作和镜头都比较完整的提示词。你可以告诉它哪些细节必须保留、哪个卖点要重点突出，不用每次从空白开始写。
还有直播切片剪辑Skill。把直播录屏和商品资料给它，它会整理带时间戳的逐字稿，找出适合剪成短视频的卖点片段。选好片段后，再按时间戳剪出来。一场直播里哪些话值得留下、为什么选这一段，也能一起保留下来。
可以加一个路由Skill，根据业务问题选择已有的模块。员工说自己要完成什么，它帮忙找到对应的方法。
我做的“问问镇涛”，就是这样一个统一入口。里面汇集了我的AI电商知识库、课程逐字稿和答疑经验，也接入商品提示词、参考视频与创意裂变、三视图、故事板等流程，其实是包含了很多个skill，但是我用一个总的skill作为路，学员只需要输入/zt，AI 就会自动判断这个任务应该匹配哪一个 skill。
ㅤ
对企业来说，统一入口解决的是“找得到”；前面那六步解决的是“方法靠不靠谱”。两边都要有人管。只做入口，里面没有验证过的方法，员工还是会得到一堆泛泛的回答。
你现在不用把公司的所有经验都整理一遍。先把这篇交给负责内容的同事，一起选出最近反复返工的一项任务，找一份满意的结果和一份待改的结果，按前面的六步跑一轮。
最后再交给另一个人试：他知道给什么材料吗？能做出合格结果吗？遇到问题以后，知道怎样反馈和修改吗？
从这一个任务开始，让下一次少从头摸索一点。公司花在试错上的钱，才有机会慢慢变成留得下来的经验。
