为数字员工设定角色需用自然语言或JSON Schema精准定义职能、平台、字段及输出结构，并绑定企业知识库，否则将导致泛化处理或模型幻觉。
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在超级麦吉中为数字员工精准设定角色，直接决定它能否理解任务意图、调用正确工具、输出符合业务语境的结果——角色描述不是写简历，而是给AI员工下一道可执行的“作战指令”。
用 Skill Creator 对话式定义角色
进入「数字员工市场」→ 点击右上角「+ 创建技能」→ 选择「Skill Creator」对话入口。
直接输入自然语言指令，例如：“你是一位有5年跨境电商经验的运营专家，熟悉Shopee和Lazada平台规则，擅长从销售数据中识别滞销品并生成清仓方案，输出必须包含SKU编号、当前库存、建议折扣率和话术模板。”
这一步操作起来很简单，系统会自动解析主语（你）、职能（运营专家）、经验域（跨境电商）、平台约束（Shopee/Lazada）、动作要求（识别滞销→生成方案）和交付格式（含4项结构化字段）。【角色描述中必须包含具体平台名、数据字段名、输出结构，否则数字员工可能泛化处理，漏掉关键业务要素】
通过 JSON Schema 手动配置角色参数
方法一：在 Skill Creator 中点击「高级模式」切换至 JSON 编辑器。
方法二：在已有数字员工详情页点击「编辑角色」→「导出配置」→ 修改后重新导入。
关键字段需严格填写："role": "法务合规顾问"、"scope": ["合同审查", "GDPR条款适配"]、"output_format": {"type": "markdown", "required_fields": ["风险等级", "修订建议", "依据条目"]}。
注意：若 scope 值为空数组或使用模糊词如“相关事务”，该数字员工将默认启用全能力模式，可能触发高危操作审批流程，延误任务执行。
绑定企业知识库强化角色专业性
第一步：确保目标数字员工已启用「知识增强」开关。
第二步：在角色描述末尾追加一句：“所有判断必须基于我司《2026版供应商合作协议V3.2》及《跨境数据出境安全评估指南》执行，禁止引用外部法规。”
第三步：进入「企业知识中心」→ 上传PDF原文 → 在该数字员工配置页点击「关联知识包」→ 勾选对应文件。
这一步不可跳过。没有绑定知识源的角色，即使描述再详细，遇到“违约金计算方式”“数据本地化存储要求”等具体条款时，仍会依赖模型幻觉生成内容，而非调取真实制度文本。
