Agent Skill-PlayBlocks
分享玩法的持续运营：竞争差异来自产出是否稳定、可验收并可被团队持续维护。将完练分享玩法生产中依赖个人经验的判断，封装为团队可调用、可验收、可持续维护的 Agent Skill。
32x
玩法生产效率
100%
Agent Skill 复用率
01 / 项目背景
规模化生产中暴露了系统性问题
完练分享是 Keep 的核心分享功能，需要持续上新玩法来维持用户分享率。
玩法新增、玩法迭代、玩法扩展时严重依赖工程能力，绑定在少数人的经验上。
为降低对个人的依赖、提升产能，赋能团队实现规模化生产。
01
新玩法生产仍然从零开始
规则、判断、经验存在人脑中，每次新玩法、新档期或迭代，都要把同类判断重新走一遍，重新设计 System Prompt。
02
生产经验无法被团队直接调用
System Prompt 标准骨架、测试标准、链路 SOP 等资产，以文档和笔记的形式散落——新成员不知道在哪找、找到也不知道怎么用、用了也不知道对不对。
03
版本积累后维护成本失控
多版本、玩法矩阵的维护。调整一条规则，需要逐份排查和修改，无法一次同步。随着玩法数量继续增长，这种维护模式不可持续。
02 / 核心难点
隐性经验→可被AI调用数字资产
长期业务运营中，大量规则、流程与判断标准分散于业务节点、文档及核心成员的个人经验中。经验难以被 AI 识别和调用，并会随人员流动持续流失。
项目要做的，是把隐性经验系统性转化为可被 AI 调用的数字资产。
难点 03
如何脱离作者实现独立判断
现状：出图效果与 Prompt 质量原本依赖作者个人审查，验收标准隐性且不可复现。
核心问题：验收口径缺失导致非作者无法独立判断产出是否达标。需将个人审查经验转化为结构化、可执行的协议，使质量门禁不依赖特定人员。
决定 Skill 能否被团队使用
难点 04
如何让验证有效的规则持续沉淀
现状：每次新玩法生产或迭代中验证有效的规则（如新品类映射、优化后的兜底方案），缺乏自动沉淀机制。
核心问题：若经验无法回流入 Skill，每次生产仍需重复验证，边际成本不降反升。需建立从生产验证到知识库更新的闭环机制。
决定 Skill 能否持续增值
难点 01
隐性判断如何转化为可执行规则
现状：品类理解、审美边界、字段规则与兜底策略，长期以个人直觉形态存在，缺乏可被 AI 解析的结构化表达。
核心问题：隐性判断难以直接映射为模型可执行的视觉规则，需建立从抽象业务意图到具体生成参数的系统化转译路径。
决定经验能否被 AI 调用
难点 02
知识增长后如何保持可维护性
现状：随玩法与档期版本持续增长，规则量级快速膨胀。
核心问题：若缺乏分层隔离机制，规则间冲突难以排查，上下文负担持续加重，系统复杂度随知识量级呈非线性增长。需设计调度逻辑与知识库分离、通用规则与玩法差异隔离的分层架构。
决定 Skill 能否持续扩展
03 / 解法判断
4项决策确保：可执行、可维护、可验收、可持续增值
四项决策遵循统一原则：基于实测结果和真实生产链路做出判断，而非追求理论最优。经验提取按模型实测能力分层处理，架构设计基于 Dify 工作流的双节点结构组织产出，质量验收用协议化门禁替代作者审查，经验回流用闭环机制让规则自动沉淀。
判断 01
经验提取
玩法有固定结构约束，70–80 品类实测泛化不均匀，不能交给模型统一自由发挥。
按模型实测能力分层处理：
可推理品类 CoT 推理，不可推理品类查表强控，输入不足走安全兜底
判断 02
架构设计
Skill 架构应由生产链路决定，而非主观设计。双节点使版本可独立扩展，两段可独立维护。
基于生产链路组织产出：
每个玩法按时间路由和图像提示词拆分为双节点独立产出
判断 03
质量验收
验收标准长期隐性不可复现，需转化为非作者也能独立执行的结构化协议。
建立多专家协作角色与协议化质量门禁，替代作者个人审查作为唯一验收手段
判断 04
经验回流
验证有效的规则若不自动入库，每次生产仍需重复验证，边际成本无法下降。
建立经验回流工作流，形成从生产验证到知识库更新的持续沉淀闭环
04 / 方案设计
4步把已验证的生产经验封装为 Skill 生产体系
Skill 的组织方式由生产链路决定：每个玩法按 Dify 工作流的双节点结构（时间路由 + 图像提示词）拆分为两段独立产出。方案分4步推进：确定交付内容、建立标准骨架、封装业务规则、建立协作与准出机制。
001协作机制、验收标准与准出协议
确定交付内容
基于 Dify 工作流的双节点结构，确定 Skill 的组织与产出方式
002规则工具箱 + 品类映射表
标准System Prompt 骨架
将经验提炼为标准装配结构，让每份 System Prompt 按同一规范组织
003Prompt 标准骨架与可复用模块
封装业务规则
将品类映射、视觉策略、字段兜底等经验编码进规则工具箱与映射表
004时间路由节点 + 玩法提示词节点
建立协作、验收与准出机制
定义多专家角色、质量门禁、标准工作流与准出门槛，使非作者也能产出、验收并达到上线标准
以渐进式披露组织 Skill 的调度、业务规则与交付
PlayBlocks 将任务调度、业务知识与交付物拆为三个层次，这种渐进式披露的架构减少无关上下文干扰，并让业务规则能够独立维护和持续复用。
SKILL.md 判断“现在要解决什么”
references/ 保存“解决问题时需要调用什么”
output/ 交付可接入 Dify 的 System Prompt
PlayBlocks-Skill
按任务引用
创意概念
SKILL.md
调度与任务路由
references/
按需规则调用
output/
Dify 可用 System Prompt
Dify
路由 · 分支 · 玩法节点
图像结果
LEVEL 01
SKILL.md 调度层
架构前置理解、意图路由、角色协作、6 条工作流、输出骨架、资源地图与规则
根据任务决定下一步做什么，以及需要读取哪些资源
LEVEL 02
references/ 知识层
方法论、9 个模块、品类与映射、案例样板、决策指南
将已验证的业务判断外置为可独立维护、可按需调用的知识资产
LEVEL 03
scripts/执行层
0 脚本
/
LEVEL 04
output/ 交付层
每个玩法的时间路由与日常 / 节日版本 System Prompt
将玩法概念转化为可直接放入 Dify 节点的生产级 System Prompt
将玩法版本System Prompt 固定为可维护的生产协议
节点二将玩法概念转化为图像 System Prompt。10 个固定骨架位与 9 套 MOD 规则，共同规范撰写、判断与交付。
System Prompt骨架
- 1.角色设定与处境
- 2.画面固定规范
- 3.输入字段策略
- 4.变量定义与兜底
- 5.任务流程
- 6.规则与工具箱
- 7. 提示词模板
- 8. 输出格式
- 9. 执行约束
- 10. 黄金示例
MOD - 生产规则
角色设定与全局处境
规定专家身份、业务处境与明确交付目标。
画面固定规范
以视角、主体和场景关系锚定画面形式。
输入与变量策略
管理输入字段、取值优先级和缺失兜底。
任务流程
将输入、调用工具和中间结果写成固定工序。
规则与工具箱
收纳校验与映射规则，坚持查表优先、推理兜底。
图像校验 品类映射 性别映射 扩展规则
提示词模板
按风格、场景、主体与模式分支组装 Prompt。
输出格式
定义 Prompt、图像模式等 JSON 交付字段。
执行约束
选取关键红线，防止格式、映射与视觉跑偏。
黄金示例
最多 3 个示例，覆盖主路径与异常路径。
功能&作用
建立任务与画面基线
先限定专家身份、任务目标与画面基线，收窄模型的有效发挥范围，使后续判断在明确边界内完成。
将输入标准化为模板变量
统一字段、优先级、兜底与数据格式；再按固定步骤处理输入，将结果转为 Prompt 模板可直接填入的变量。
以已验证规则完成校验与映射
调用图像校验、品类与性别等映射规则；查表优先，未命中再按既定路径推理，且不覆盖业务底线。
将判断结果装配为可交付 Prompt
按场景、主体与模式分支选择模板，装配变量后以 JSON 输出，并用红线限制格式、映射与视觉偏差。
以黄金示例校准主路径与异常
以最多 2 个黄金示例覆盖主路径与异常路径，让模型参考完整的输入、执行与输出结果。
六个角色按工作流承担有限职责
角色不构成固定流水线，而由调度总控按任务条件调用；
通过限定每个角色的判断范围，使复杂生产保持清晰与稳定
[D]调度总控
判断意图、阶段与所需资源；
明确任务范围与角色顺序。
按标准骨架组织变量、流程与规则；交付结构完整的 Prompt 初稿或修订稿。
核验业务底线、变量、映射与格式；给出通过 / 不通过及必须回应的修改项。
反查描述、构图、光影与风格冲突；输出可执行的视觉修正清单。
在不损失功能的前提下去除噪音与冗余；形成 Token 效能更高的最终版本。
判断经验是否可复用；沉淀为可写入知识层的标准化资产。
按任务意图动态编排工作流、专家角色与知识资源
系统先识别任务类型，再调用对应工作流与专家角色；规则经核验后进入 references，成为后续任务可调用的知识资产。
001·全链路构建
用于从一句创意建立新玩法。先确定玩法架构及首发档期，再依次生成节点一时间路由与节点二各档期 System Prompt。
[D] 确认节点与模式
玩法架构设计
节点一：生成时间路由
节点二： [W] 搭建各档期 Prompt 初稿
[V] 审查视觉表达
[W] 吸收修正，生成二稿
[Q] 终审核验
是否瘦身
[C] 精准降噪
技术方案选型
质量自检
存档：时间路由 + 各档期 System Prompt
不通过
是
否
002·档期扩展
为已有玩法新增节日或季节版本。复用既有 Prompt 骨架，更新时间路由并生成新档期 Prompt，避免重写完整玩法。
[D] 确认节点与模式
盘点已有版本，提炼档期差异
节点一：更新时间路由
节点二： [W] 复用骨架，生成新档初稿
[V] 审查节日视觉差异
[W] 吸收修正，生成终稿
[Q] 核验骨架、flag 与兜底
[C] 瘦身新增内容
存档：时间路由 + 各档期 System Prompt
003·迭代优化
用于改善已有 System Prompt 的效果或结构。先按问题类型诊断并修改，再交付通过终审的优化版本。
[D] 接收优化任务
[Q] 定位问题
结构 / 视觉 / 映射 / 冗余
[W] 主导结构修改
[V] 主导视觉修改
[W] + [Q] 协作修改映射 / 逻辑
[C] 主导冗余精炼
[Q] 终审
交付：优化后的 System Prompt
结构问题
视觉问题
映射/逻辑问题
冗余问题
004·质量审视
用于对现有 System Prompt 进行结构化体检。以五层维度定位问题，并输出审视报告与修正建议。
[D] 确认审视范围
[Q] 五层维度检查
结构完整性 / 推理空间 / 映射策略 / 引导机制 / 有效性验证
交付：五层审视报告与修正建议
005·逆向复刻
用于根据参考图反推可执行的视觉表达。通过视觉要素拆解与案例匹配，形成接近参考图的 System Prompt。
[D] 确认节点与模式
[D] 路由复刻任务
逆向拆解
风格 / 构图 / 光影 / 材质
匹配最接近的案例作为起点
[W] / [V] / [Q] 按职责协作与核验
交付：与参考图视觉接近的 System Prompt
006·知识沉淀
已验证经验转换为可复用的资产。经可泛化性与冲突核验后，写入 MOD、映射表、方法论或 Guide，供后续任务调用。
[D] 接收经验
[A] 评估可泛化性，并追问边界
[Q] 与既有 references 交叉核验
[A] 写入 references
形态裁定
MOD / 映射表 / 方法论 / Guide
[W] 在后续 1 / 2 / 3 工作流中复用
09 / 能力继承
个人转向规则制定，团队获得可持续产能
以下变化基于 PlayBlocks 投入 keep 完练分享团队生产后的实际工作状态。根因在于：Skill 将个人判断封装为模型可直接执行的生产指令，而非停留于需要人阅读理解后再操作的文档。
for个人：从执行者到标准定义者
IMPACT 01
定义取代执行
个人不再逐份编写 System Prompt，转向定义玩法架构、档期差异、规则边界与验收标准。判断经封装后由 Skill 直接执行——可替代的是手动执行，不可替代的是定义标准的能力。
IMPACT 02
积累取代消耗
经验以隐性形态存在时，随使用即消耗，随人员流动即流失。规则经核验进入 references 后持续生效、持续迭代——个人价值从一次性产出转为可展示、可衡量、可持续积累的能力资产。
IMPACT 03
显性取代隐性
封装为 Skill 的判断从个人脑中转入模型可调用的显性资产。能力能否被 AI 调用本身就是一种能力——判断一旦结构化，不再绑定当前岗位，可迁移至任何 AIGC 生产落地场景。
for团队：能力共享替代知识共享
IMPACT 01
指令取代文档
文档交接需人阅读理解后转化为操作，Skill 交接让品类映射、视觉策略与字段兜底等判断由模型直接执行。3 名非工程同事独立完成生产，不因掌握全部判断，而因判断已封装为可执行指令。
IMPACT 02
标准取代个人
新玩法与档期扩展不再受限于个人产能排期，转由工作流调度并行推进。团队获得不依赖特定人的生产能力——产能瓶颈从个人转向 Skill，规模扩展不再以增加人力为前提。
IMPACT 03
门禁取代直觉
所有玩法按统一骨架、门禁与准出标准交付。质量不再取决于作者审查时的个人判断，而由协议化机制保证——标准统一，责任可溯源，问题可定位至具体规则与环节。