一句话定义
技能内部的每一步都要问"这一步该让模型想,还是该让代码算"——凡是有明确规则、可以写成确定性逻辑的步骤都应该交给脚本执行,只有真正需要理解和权衡的步骤才留给模型。
机制 / 原理
脚本稳定可重复,适合提取字段、算数字、校验格式;模型擅长理解模糊语言、归纳权衡,适合判断意图、给建议。全交给模型,简单计算也可能出错还慢又贵;全写成脚本,又应付不了语言里的例外。让两者各司其职才靠谱。
经典实验 / 例子
一个"合同审查"技能里,提取金额、签署日期、公司名称这类固定格式信息,用正则或结构化脚本处理最稳妥;而判断某条"违约金条款"对己方是否明显不利,涉及行业惯例和语境理解,必须交给模型阅读、比较、给结论。
生活中的例子
好比开一家小餐馆,算账、算库存这种数字活儿交给收银系统去算,永远不会出错;而"今天这桌客人吃得开不开心、要不要主动送个小菜"这种需要察言观色的判断,只能靠有经验的服务员现场拿捏。
常见误区
常见的坑是让模型去做本该由脚本完成的精确计算或格式转换,结果偶尔出错还很难排查;或者反过来,把需要理解上下文的判断硬写成一堆if-else规则,规则越堆越多却还是覆盖不全。