创建workbuddy skill前必须准备真实样例，否则ai易偏离预期格式与业务口径；需完成输入→输出→边界三步：整理3～5条真实对话、拆解1条为最小处理步骤、明确2个不触发反例。
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创建 WorkBuddy Skill 前必须准备真实、可复现的样例，否则 SKILL.md 中的指令将失去锚点，AI 在执行时极易偏离你预期的格式、逻辑或业务口径——比如把“客户投诉归因”写成泛泛的情绪分析，或把“日报三要素”漏掉风险提示项。
准备三类样例：输入→输出→边界
第一步：整理 3～5 条你亲手做过且结果满意的原始对话记录。不是理想化描述，而是复制粘贴真实聊天窗口里的内容，包含你当时的提问原文、AI 的完整回复、以及你后续手动修改过的终稿（如有）。这构成「输入→输出」闭环，是 SKILL.md 中 example 字段的唯一合法来源。
第二步：挑出其中 1 条最典型的，把它拆成最小颗粒度的处理步骤。例如你让 AI “从客服工单中提取重复问题”，不能只写“提取问题”，而要写清楚：“① 定位每条工单末尾的『问题类型』字段；② 若该字段为空，则回溯前一句含『为什么』『怎么』『无法』的语句；③ 合并语义相同但表述不同的条目，如『登录失败』和『登不进去』视为同一问题”。这一步决定 Skill 是否真能落地，跳过它会导致 AI 自由发挥。
第三步：明确写出 2 个「不该触发」的反例。比如你的 Skill 是“周报生成器”，那就要写明：“用户说『帮我写个会议纪要』不触发；用户问『下周计划怎么写』也不触发”。【反例必须写进 SKILL.md 的 description 字段末尾，否则 AI 会错误调用】
样例质量比数量更重要
方法一：用你上周刚交的那份日报当样例。它有真实数据、真实格式约束、真实领导批注痕迹——这些细节会直接喂给 AI，让它学会识别“我们部门要加红框标注延期项”这类隐性规则。
方法二：截取一段你反复修改三次才通过的 AI 输出。把三次迭代过程（初稿→被退回原因→终稿）全保留。WorkBuddy 在解析 SKILL.md 时，会优先对齐你最终认可的版本，而不是你第一次写的 prompt。
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
注意：不要用网上搜来的模板当样例。AI 能分辨出那是“别人家的流程”，它不会自动适配你司的审批流编号规则或财务科目命名习惯。
检查清单：样例是否合格
第一步：打开你整理好的样例文件夹，确认里面至少有 1 个 .txt 文件，文件名是 input-output-pair-01.txt，内容格式为：
【输入】
请把这 5 条工单按客户姓名分组，每组只留最新一条，输出为表格，列名：客户名｜问题摘要｜处理状态｜跟进人
【输出】
| 客户名 | 问题摘要 | 处理状态 | 跟进人 |
|--------|----------|----------|--------|
| 张伟 | 支付页面空白 | 已解决 | 李敏 |
第二步：检查该文件里有没有出现「等等」「类似这样」「大概格式」这类模糊表述。如果有，立刻删掉，替换成你实际交出去的那版确切文字。
第三步：在同一个文件夹下新建一个 called-out-of-scope.txt，写下两条你确定不该触发本 Skill 的用户原话，例如：“导出上月全部工单 Excel”“帮我看看这个 bug 怎么修”。【这两条必须是真实发生过的用户提问，不能编造】
