一、课程背景
POC（概念验证）：是在正式AI开发前，用最小成本验证AI Skill方案的可行性。
随着AI智能体技术的快速迭代与落地，Skill作为智能体实现特定业务功能、衔接模型能力与实际场景的核心载体，其设计合理性、落地可行性直接决定AI产品的核心价值与用户体验。当前企业在AI智能体落地过程中，普遍面临Skill设计与业务场景脱节、未经POC（概念验证）盲目开发导致成本浪费、Skill能力边界模糊、质量难以把控、开发后无法匹配实际需求等痛点，多数产品及相关岗位人员缺乏系统的Skill设计方法与POC思路，难以高效完成从需求到落地的闭环。
为解决上述痛点，帮助学员掌握AI智能体Skill设计的核心逻辑、POC方案论证方法及落地验证技巧，规避开发风险、降低试错成本，特开设本课程。课程以实战为核心，结合案例解析与动手演练，让学员快速掌握从Skill设计、POC方案制定，到开发落地、效果复盘的全流程方法，助力企业实现AI智能体的高效、高质量落地。
二、课程介绍
本课程为期2天，采用“理论讲解+案例解析+场景演练+分组研讨”的培训模式，聚焦AI智能体Skill设计及POC（概念验证）的全流程，兼顾理论深度与实战落地，让学员在沉浸式学习中掌握核心技能。
第一天核心围绕AI Skill设计与POC方案论证实战展开，从POC的核心价值切入，讲解产品经理开展AI POC的必要性、范围划分方法，再深入拆解Skill设计的核心要素，包括场景适配性判断、Skill基础认知、目录结构、Prompt设计、输入输出规范及能力边界定义，随后通过实战练习，引导学员完成特定场景下Skill的能力规划、测试用例设计，夯实理论基础、强化实操能力。
为实操载体，讲解Skill的开发流程，包括外壳创建、功能添加、Harness应用、Planner/Memory/Context/Validator设计，随后指导学员动手开发专属Skill，并通过案例验证、功能优化、成果演示等环节，完成Skill的POC验证与复盘，同时总结全流程关键要点，形成可复用的方法论。
课程全程以实战为导向，每个模块均配套案例赏析与分组演练，确保学员能够将理论知识转化为实际操作能力，真正掌握Skill设计与POC验证的核心方法，解决实际工作中的落地难题。
三、课程收益
降低AI智能体落地试错成本，通过系统的POC验证流程，规避未经验证盲目开发导致的资源浪费，确保Skill设计与业务场景高度适配，提升开发效率；
规范AI智能体Skill设计与落地流程，建立“设计-开发-验证-复盘-优化”的闭环体系，提升企业AI产品开发的标准化水平，保障产品质量；
强化企业AI团队核心能力，提升相关岗位人员的Skill设计、POC验证及落地实操能力，打造专业化AI落地团队，支撑企业AI战略持续推进；
加速AI智能体产品落地进程，通过实战化培训让团队快速掌握可复用的Skill设计与POC验证方法论，助力企业快速将AI技术转化为业务价值，提升市场竞争力。
优化企业AI资源配置，通过POC验证精准判断Skill的产品化价值，为AI项目立项、资源分配提供科学决策依据，实现资源高效利用；
推动企业数字化转型落地，以AI智能体Skill设计与落地为切入点，提升企业业务自动化、智能化水平，助力企业降本增效、实现高质量发展。
四、适配岗位
本课程聚焦AI智能体Skill设计与POC验证的核心能力，适配以下岗位，尤其适合需要参与AI产品落地、Skill设计及POC验证的从业者：
AI产品经理、智能体产品经理：核心适配岗位，需掌握Skill设计与POC验证方法，主导AI智能体产品的需求落地与风险管控；
AI产品运营：需了解Skill设计逻辑与POC验证流程，协助完成Skill效果验证、用户反馈收集及迭代优化；
AI开发工程师（前端/后端）：需掌握Skill开发流程与POC验证要点，配合产品经理完成Skill的开发与落地调试；
算法工程师（NLP/大模型方向）：需了解Skill的设计逻辑与能力边界，为Skill的Prompt优化、模型适配提供技术支撑；
产品助理（AI方向）：需学习Skill设计与POC验证的基础方法，协助完成场景调研、用例设计、成果整理等工作；
企业数字化转型负责人、AI项目负责人：需掌握Skill设计与POC验证的核心逻辑，为企业AI智能体项目立项、资源分配提供决策依据。
此外，对AI智能体技术、Skill设计及POC验证感兴趣，希望进入AI产品领域的从业者，也可通过本课程快速掌握核心技能，实现岗位转型与能力提升。
五、课程大纲
第一天：AI Skill设计与POC（概念验证）方案论证实战
模块一：POC和方案论证
产品经理为什么要做AI POC（概念验证）
1) 最低成本验证技术可行性
2) 验证用户价值
3) 验证用户体验
4) 为正式开发提供需求一句和评估基准
5) POC级别的AI skill的开发规模（验证模型能力 + 业务逻辑 + 交互规则）
6) 案例分享：通过POC验证后开发的效果 vs 未经POC验证的后果
7) POC的范围划分方法
8) 实战练习：选择一个场景用于后续的环节练习，设计该场景的POC的范围
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
模块二：设计一个skill的能力
1. Skills设计的核心要素
1) 确定场景是否适用Skill
确定场景是否可以使用skill
确定场景使用skill做什么事
2) skill的作用
skill已经可以替代RAG
什么情况下用skill
3) skill的基础
什么是skill
skill相关的协议
skill的发布和安装
4) skill目录结构
skill的基础目录结构
为skill中间的各种提示词建立管理目录
5) skill的prompt
prompt的IPO格式
prompt的质量提升
6) 设计skill的输入和输出
7) 明确skill的能力边界和人工兜底
8) 定义成功的标准
9) 讨论： 完成skill的画布（场景、输入、输出、边界、成功标准）
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
2. 设计这个skill的能力
1) 规划整体目的
2) 规划实现目的的流程和步骤
3) 明确skill的触发条件
4) 为skill设计各种命令和参数结构
5) 为skill设计各种输出格式及规范
6) 设计skill的处理逻辑
7) 设计skill的边界，明确不处理的情况，以及对应的情况的处理措施
8) 规划实现目的的过程产物和质量检查环节
9) 规划skill的质量要求
确定skill的PoC目的下的度量标准
10) 设计Skill需要结合的知识库
选择对应的知识库
为skill提供业务信息
11) 实战练习：设计skill的各种步骤、参数和输入输出
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
3. 为这个提示词设计验收用例
1) 设计测试用例
建立可评估的标准
设计测试案例
2) 实战练习：设计skill的测试案例
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
第二天：AI Skill开发落地与效果验证复盘
模块一：开发一个skill验证想法
1. 在TRAE上开发一个skill
1) 了解TRAE的chat模式
2) 创建一个skill的外壳
3) 为skill添加功能
4) harness介绍
5) 案例赏析：基于Harness的skill的例子
6) 基于harness为skill增加planner
7) 为每一步设计对应的提示词
8) 基于harness为skill设计对应的memory
9) 明确边界和出错处理
10) 基于harness为skill设计context
给予充分的context
准备知识库
快速从大量数据中定位信息
11) 基于harness为skill增加validator
12) 运行这个skill，发现问题，并且修订
13) 实战练习：设计自己的skill的planner，memory，context和validator，动手开发这个skill
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
2. 验证skill的效果
1) 通过案例验证skill的效果
为skill增加调用的原型
2) 对skill进行功能补全和质量提升
识别出问题、分析根源、提升质量
迭代优化skill
迭代优化知识库及其他环节
3) 给skill配上说明书
4) 通过skill原型进行POC
演示给自己的组员看，请组员评估效果
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
3. 成果演示及复盘
1) 产品立项决策分析过程
2) 演示每组都演示各自的成果，并且展示各自的设计优势和质量情况并且给出结论，该skill是否能够用于产品开发。
培训模式：理论讲解、案例解析、场景演练、分组研讨
模块二：总结
1) 什么时候使用智能体skill
2) 如何基于harness设计skill
3) 如何确定skill的能力边界
4) 如何对skill进行POC验证
5) 如何确保和提升skill的质量
6) 如何通过POC确定是否可以在系统中采用AI
培训模式：理论讲解、问题回答
六、课程交付物
培训课件：AI 智能体 Skill 设计与 POC 验证全套培训课件
AI 项目立项分析决策包：AI 项目立项评估、可行性分析决策文档
AI 项目 PoC 设计过程指南：AI Skill 从方案设计到 POC 验证全流程指导
AI Skill 测试报告模板：AI Skill 功能、效果、质量标准化测试报告
七、讲师介绍
Stephen老师， 可视化需求分析体系创始人、全栈工程师、产品创新教练、AI深度研究者，中国信息通信研究院铸基计划-TISC企业级平台工程专项推进委员会专家委员。以深厚的IT技术为基础，对AI大模型类的应用有深入的研究和相关成果；授课及咨询经验10年以上；立足于AI技术与软件工程深度融合，研发AI辅助需求分析系统，打造可视化需求分析体系并拥有独立知识产权，精通AI需求、AI编程、AI 测试、AI基础等前沿课程的授课与研发。
