一、场景：资深老师的经验，为什么传不下去
教培教研组有个老大难：资深老师批改作文、课后答疑有一套自己的方法论，新老师看了直呼学到了，一到自己上手就变形。培训3周，风格还是不统一。
AI Skill 提供了一个工程化解法：把这套流程显式地写成可复用的配置，交给模型执行。
二、AI Skill 的构成
一个 Skill 本质上由四部分组成：
| 组成部分 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| Prompt 模板 | 定义角色、流程、评价标准 | "你是英语作文批改助教，按以下5个维度评分..." |
| 工具调用 | 允许调用的外部能力 | 查学员历史错题库 API |
| 触发条件 | 什么场景自动启用 | 作业类型 = 英语作文 |
| 输出规范 | 约束返回格式与边界 | JSON 结构 / 禁止全文改写 |
三、示例：英语作文批改 Skill（配置节选）
yaml
skill: english-essay-review
version: 1.3.0
trigger:
assignment_type: essay
subject: english
persona: |
你是教研组批改助教。按以下维度逐项给分并给出一句改进建议：
1.结构完整度 2.语法准确率 3.词汇丰富度 4.逻辑连贯 5.书写规范
tools:
- name: fetch_error_history
endpoint: /api/v1/students/{id}/error-stats
output:
format: json
constraints:
- 不得直接输出全文改写
- 每条建议不超过30字
- 分数必须附带扣分原因四、教研组复用机制
- 共享：Skill 以配置文件形式存放在教研组仓库，全组可订阅；
- 版本管理：教学主管审后合入主版本，新老师默认使用主版本，保证批改口径一致；
- 灰度：新版本先在1个班试用两周，对比人工抽检结果再全量。
五、效果对比
某英语项目教研组（8名教师）的实践数据：
| 指标 | Skill 化前 | Skill 化后 |
|---|---|---|
| 新教师批改口径一致率 | 约55% | 92% |
| 新教师上岗培训周期 | 3周 | 1周 |
| 单篇作文平均批改耗时 | 9分钟 | 4分钟 |
六、上手建议
从"规则最清晰、争议最少"的流程开始封装（批改类优先于答疑类），先把评价维度写死，再逐步放开生成自由度。