创建 LinkFox Skill

把反复使用的选品、竞品分析或运营方法，整理成一个可以重复调用的技能。用自己的话说明业务步骤，让 LinkFox 帮你选择工具、测试流程并生成 Skill；下次换一个关键词或商品，就能沿用同一套做法。

LinkFox Skill 是什么

Skill 可以理解为一套供 AI 助手重复执行的工作方法。它不仅说明“要做什么”，还记录需要哪些输入、按什么顺序处理、如何判断结果，以及最终输出什么。以后遇到同类任务，助手就能按这套方法执行，而不用每次从头沟通。

例如，“分析一下竞品”只是一次需求；如果固定为“查询商品信息—对比价格与卖点—整理差异和待验证问题—输出对比表”，并允许每次更换站点和关键词，就可以整理成一个竞品调研 Skill。

创建技能的工具会帮你做什么

本篇使用的 linkfox-ecommerce-skill-creator，是专门整理电商业务流程的技能创作工具。你负责说明业务目标、提供样例并确认方案；它负责补齐步骤、匹配已有的数据与分析能力、生成技能文件，并进行检查和试跑。

生成的内容通常包括 SKILL.md（技能的用途与执行说明），以及按需配套的步骤资料和脚本。你不需要手写这些文件，但需要检查最终流程和结果是否符合自己的业务要求。

什么时候适合创建 Skill

先看三个信号：任务会不会重复做、是否希望多人按相同方法执行、最终是否有明确的交付物。三个都满足时，通常值得整理成 Skill。

如果只是一次性咨询，或只查询一件商品的标题、价格和评分，直接使用现有技能即可。纯知识资料、写作风格指南，也不属于本篇电商流程创作工具的重点。

选择适合你的创建方式

不必记住模式名称，根据手头已有的内容选择即可。无论从哪种方式开始，都需要确认业务规则，并用实际样例检查结果。

下面分别介绍两条创建路径：模式一通过实际执行把流程跑出来，模式二通过描述和追问把流程梳理出来。选择符合当前情况的一种即可，不需要依次完成两种模式。已有资料、复刻和微调的做法放在后面；技能稳定可用后，再看文末的省 Token 优化。

开始前：选择官方助手

打开 LinkFox，在首页选择「业务Agent」，将输入框中的助手切换为「LinkFox 官方助手」。

点击「技能」，选择「创建一个新 Skill」；也可以在输入框中输入 /linkfox-ecommerce-skill-creator。

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模式一：先跑通最小闭环，再沉淀成 Skill（推荐）

先别急着设计 Skill。用最少量的真实数据，将每一步的输入、处理和输出跑通，再让创建工具把已验证的步骤总结成可复用的技能。“最小闭环”就是先证明一小段流程能够产生正确结果，而不是一开始就处理全部业务数据。

什么时候优先选择这个模式

• 还不确定流程是否值得做成 Skill，想先真实执行一次验证。
• 只大概知道目标，还不清楚每步的输入、输出和数据来源。
• 担心前期沟通过长，希望边做边确认实际需求。

与模式二的区别是：这里靠少量数据的实际执行来明确流程；模式二则先通过你的描述和助手追问确定方案，再生成和测试。

三步：拆步骤、小步跑通、总结沉淀

每一步只验证当前这一步，不要在查询数据还没跑通时，就先反复调整报告样式。下面以关键词竞品调研为例，先发送：

我想把关键词竞品调研做成 Skill，先不急着创建，我们分步跑通最小闭环。
这次使用亚马逊美国站、关键词 folding camping lantern，先查询 3 款商品。
第一步：获取商品名称、ASIN、价格、评分和评论数，确认数据可用。
第二步：根据查询结果对比主要卖点和差异，整理需要进一步验证的问题。
第三步：输出竞品对比表和简短调研结论。
请先整理步骤，再逐步执行和检查。全部跑通后，再总结成 Skill。

查看每一步的结果，确认商品是否相关、字段是否齐全、结论是否有依据。有问题就在当前对话中修正。全部跑通后，在同一会话中发送：

请使用 linkfox-ecommerce-skill-creator，把刚才确认跑通的步骤整理成一个可复用的 Skill，名称为“关键词竞品调研”。以后我提供站点、关键词和商品数量，就按这套步骤执行，输出相同结构的竞品对比表和调研结论。
请完成必要的校验和试跑，并告诉我技能保存在哪里、如何调用。

为什么这样能减少沟通和返工

• 执行过程本身就在澄清需求，减少仅靠问答确认步骤的轮次。
• 已经验证过的步骤可以直接复用，避免先生成技能再拆掉重做。
• 跑通记录也是现成的测试样例，可用于后续校验。

模式二：从零搭一条新流程 Skill

如果你已能描述业务流程，可以直接从新建开始。下面保留六个阶段：你提供和确认业务要求，助手负责匹配能力、生成文件和测试。

阶段 1：你讲一遍流程

说明用于什么场景、多久执行一次、谁使用、谁看结果、大致有哪些步骤，以及最终交付什么。至少需要两个有具体动作的步骤和一个明确的交付物；只说“做选品”或“分析竞品”，助手还需要继续向你询问。顺序暂时不清楚也没关系，后面会一起整理。

/linkfox-ecommerce-skill-creator
我想创建一个“关键词竞品调研”Skill，供运营同事每周调研新品方向时使用。
第一步，根据站点和关键词搜索相关商品；第二步，查询并比较商品信息与主要卖点；第三步，整理差异和待验证问题。
最后输出一份竞品对比表和简短调研结论，供选品讨论使用。
这次的样例是亚马逊美国站、folding camping lantern、3 款商品。请先梳理方案，需要补充的信息再问我。

阶段 2：能力扫描与流程检查

助手会检查 LinkFox 可用能力，为每一步匹配候选数据来源，并整理流程草图。你需要确认缺失步骤是否要补充，多余步骤是否可以删除或合并；不需要自己选择底层接口。

这一阶段结束后，你会得到修订后的流程草图，以及每一步的候选工具方案。

阶段 3：逐步补齐细节

助手会逐步追问输入、输出、筛选条件和报告要求，并整理成需求清单和参数表。你按实际业务回答即可。

每次可能变化的站点、关键词、数量等，应作为使用时可填写的参数；基本不变的条件可以设为默认值，需要时再改成可调整参数。

阶段 4：确认工具和执行方案

助手会说明每一步的业务目标、选用工具、用途、默认参数、风险与局限，以及为什么选择这套方案。对于互不依赖的步骤，也会说明是否可以同时执行。

例如，核查候选商品流量时，方案应说明能提供什么流量指标、覆盖哪个站点、数据更新时间和单次查询限制。这些以实际工具返回的能力为准，不要把示例条件当作所有工具的通用规则。

请明确回复接受方案，或指出需要调整的默认值和每次可变的条件，而不只说“都行”。例如：

可以，接受这套方案。站点、关键词和商品数量由我每次提供，其余按已确认的默认值执行。请保留说明过的数据限制，继续生成测试样例。

阶段 5：生成试跑提示词

助手会从你提供的真实关键词、商品和筛选条件中，整理 2–3 条试跑提示词，不需要你重新写一遍需求。提示词应贴近你平时的说法，例如“帮我调研美国站 folding camping lantern 的 3 款商品，给我对比表和结论”。

阶段 6：生成技能文件并校验

助手会生成 SKILL.md、references/steps/、scripts/、references/io.md 等需要的文件，配置公共运行脚本并进行静态校验。你会拿到技能目录和校验结果，再用前一阶段的提示词检查实际运行结果。

文件生成和静态校验只说明技能结构已准备好，还需要看真实试跑是否按预期取得数据、执行规则并交付结果。你负责确认业务结果，文件结构、脚本与执行检查由助手完成。

创建完成后：换一个样例验证复用

无论选择哪种模式，都保留助手返回的技能名称、保存位置和调用方式。生成技能文件不等于已发布到技能市场；后续使用以助手给出的保存和加载方式为准。

按助手返回的方式加载技能，在新任务中调用它。只需更换业务条件，不必重新描述整套步骤。下面的名称用于延续本例；实际调用时，使用你创建成功的技能名称。

请使用“关键词竞品调研”Skill，调研亚马逊美国站 camping storage bag 的 3 款商品，输出竞品对比表和调研结论。

检查新任务是否沿用相同的步骤和输出结构。如果没有识别技能，先核对是否在当前助手可读取的位置，以及是否需要重新加载。

有现成资料或技能时怎么做

把已有 SOP 整理成技能

将操作文档或历史执行记录添加到对话，让助手先提取步骤。资料没有说明的条件，再通过对话补齐。

请使用 linkfox-ecommerce-skill-creator，把我上传的竞品调研 SOP 整理成可复用的 Skill。先列出步骤、每步需要的信息和最终输出；资料没有说明的地方请向我确认。方案确认后，先用少量真实数据测试，再生成技能。

在已有技能上换场景

说清原技能和新用途，再确认平台、输入、输出有哪些变化。换平台时，不能直接沿用原平台的字段和数据工具。

请基于“关键词竞品调研”Skill 创建一个面向 TikTok Shop 的版本。先说明平台、输入条件、输出字段和数据来源需要如何调整，不要直接沿用亚马逊的字段与样例。我确认后再修改和试跑。

调整已有技能

只改数量、字段或输出重点时，直接描述要改的位置，并让助手用一个样例验证，避免影响其他步骤。

请将“关键词竞品调研”Skill 的默认商品数量从 3 款改为 5 款，其他步骤和输出字段保持不变。先检查影响范围，修改后试跑一次，确认结果正常。

省 Token 优化：创建完 Skill 后怎么再瘦身

前面的试跑和校验确保技能能正确完成任务；在此基础上，再减少不必要的数据读取、工具调用和重复执行。Token 是模型处理文本的计量单位，优化时既要看输入输出量，也要看调用次数和工具的实际计费方式。

先理解三个优化重点

• 减少反复进入上下文的大量数据：长对话和工具原始返回可能被后续多轮重复处理。把完整数据保存到文件，只把当前判断需要的字段交给模型。
• 优先检查错误、重试和空转：同样的失败反复尝试，或结果已经完成还继续查询，会增加无效消耗。
• 把固定处理交给脚本：批量查询、去重、筛选等规则明确的操作，可由脚本统一执行，减少助手逐步试参数和反复调用。

核心做法是：完整数据保存到文件、按需读取字段；合并重复调用；交付信息一次给齐，完成后停止；按错误类型处理重试。原教程中的输入占比和节省幅度来自具体任务，不能视为每个 Skill 都能达到的固定收益。

实战清单：二十条措施

下载 Skill 省 Token 优化清单（20 条措施），作为优化时的对照资料。该清单来自 linkfox-viral-predict 的开发实践，可交给助手检查已有技能。

接入新接口前，先确认是按响应量还是按调用次数计费，再决定应减少返回数据还是减少调用次数。不要仅凭返回内容更短，就认为实际成本一定下降。

三个常见浪费场景

原教程的取数示例中，约 4 万 Token 的原始响应通过只读取 5 个字段缩小到约 500 Token；这用于说明按需读取的思路，实际效果取决于数据量和任务。表中的脚本名是实现示例，不需要用户手动编写或运行。

按五步优化已有 Skill

可直接使用的优化提示词

先下载上面的清单，添加到对话中，再发送体检请求。下面以“关键词竞品调研”为例，使用时换成实际创建的技能名称。

请用我提供的省 Token 清单，给“关键词竞品调研”Skill 做一次体检：逐条对照 20 条措施，找出上下文残留大响应、重复调用、空转重试的浪费点，输出“疑似浪费点 + 对应措施 + 预计收益”。先给体检结果，我确认后再修改。

如果问题是查询结果过大：

请将“关键词竞品调研”中查询商品的完整响应保存到文件，只把当前分析所需的商品名称、ASIN、价格、评分和评论数读回上下文；其他字段按需要再读取。保留完整原始数据，改完重新验证输出。

如果问题是同类调用太多：

请将“关键词竞品调研”中多个关键词的查询合并到一个批量脚本，统一执行、去重和保存结果，只返回数量、重点商品和文件位置。改完给我一条试跑结果。

如果问题是任务完成后仍在空转：

“关键词竞品调研”完成后经常继续查文件。请让脚本用 [DELIVERY] 信息块一次给齐交付所需的数字和文件位置；确认任务完成后直接交付，不再为补齐同一份结果重复调用工具。改完重新试跑。

如果接口按次固定计费：

请检查“关键词竞品调研”中按次固定计费的接口，给出减少调用次数的方案，例如只查询筛选后的 Top-K 商品，或为非必要步骤提供跳过开关。先说明会影响哪些结果，我确认后再修改，并比较试跑前后的 costToken。