技术 / 产品 / 管理 / AI 四大类 Skill 定制模板
摘要 本文提供了四类标准化技能(Skill)模板:技术类、产品类、管理类和AI类。技术类模板适用于开发运维等实操场景,强调步骤化操作;产品类模板侧重结构化决策思维;管理类模板关注引导他人行为改变;AI类模板聚焦效率提升。每类模板包含7个标准模块,从使用场景到验证方式均有明确指引。文章强调不同类型Skill的核心差异:技术关注操作正确性,产品关注决策合理性,管理关注行为改变,AI关注效率提升。建议避
·
一、技术类 Skill 模板(偏工程 / 实操)
🎯 适用对象
- 开发 / 测试 / 运维 / 数据
- 内部技术分享、技术 Wiki、培训课程
🎯 Skill 定位一句话
学完后,你可以 用 X 技术解决 Y 问题
📐 技术 Skill 标准模板
1️⃣ 使用场景
- 什么时候你会需要这个技能?
- 不做会有什么代价?
2️⃣ 最终效果
- 明确可见的结果(截图 / 输出 / 状态)
3️⃣ 前置条件
- 环境 / 版本 / 权限
- 必须已掌握的最小知识
4️⃣ 核心步骤(强制编号)
- Step 1:做什么(命令 / 代码 / 操作)
- Step 2:做什么
- Step 3:做什么
每一步都要有「完成标志」
5️⃣ 验证方式
- 如何判断成功?
- 关键输出是什么?
6️⃣ 常见错误 & 排查
- 错误现象
- 原因
- 解决方案
7️⃣ 扩展方向(可选)
- 性能优化
- 自动化
- 进阶玩法
✅ 示例标题
- 《10 分钟用 Python 自动清洗日志文件》
- 《3 步排查接口超时问题》
二、产品类 Skill 模板(偏决策 / 结构化思维)
🎯 适用对象
- 产品经理 / 业务分析
- 方法论沉淀、产品训练营
🎯 Skill 定位一句话
学完后,你可以 在 X 场景下做出 Y 决策
📐 产品 Skill 标准模板
1️⃣ 真实业务场景
- 具体到:角色 + 场景 + 目标
- 避免抽象问题
2️⃣ 核心问题
- 当前卡点是什么?
- 为什么这是关键问题?
3️⃣ 判断标准
- 决策好坏的衡量维度
- 优先级排序规则
4️⃣ 方法步骤(决策流)
- Step 1:收集哪些信息
- Step 2:如何分析
- Step 3:如何做选择
5️⃣ 示例演示
- 用一个真实/模拟案例走一遍
6️⃣ 易错点
- 新手常见误判
- 反直觉结论
7️⃣ 复用模板
- 表格 / Checklist / 决策树
✅ 示例标题
- 《用一页表格判断一个需求该不该做》
- 《如何在资源不足时做产品优先级》
三、管理类 Skill 模板(偏行为 / 人)
🎯 适用对象
- TL / 负责人 / 项目经理
- 管理培训、团队共识
🎯 Skill 定位一句话
学完后,你可以 在 X 情境下引导他人产生 Y 行为
📐 管理 Skill 标准模板
1️⃣ 管理情境
- 团队规模
- 人员状态
- 压力来源
2️⃣ 目标行为
- 希望对方具体做出什么改变?
3️⃣ 错误示范
- 常见失败做法
- 为什么无效
4️⃣ 正确行动步骤
- Step 1:怎么说
- Step 2:怎么做
- Step 3:怎么跟进
5️⃣ 对话示例
- 原话示范(非常重要)
6️⃣ 反馈与调整
- 如何判断是否有效?
- 如果没效果怎么办?
7️⃣ 风险提醒
- 什么情况下不适用?
✅ 示例标题
- 《一次 30 分钟的 1-on-1 怎么开》
- 《员工抗拒任务时的 3 步沟通法》
四、AI 类 Skill 模板(偏杠杆 / 放大能力)
🎯 适用对象
- 所有人(尤其是非技术)
- AI 内训、效率提升
🎯 Skill 定位一句话
学完后,你可以 用 AI 快速完成原本很慢的事情
📐 AI Skill 标准模板
1️⃣ 原始痛点
- 不用 AI 时怎么做?
- 慢在哪里?
2️⃣ AI 后的结果
- 节省多少时间?
- 质量有什么变化?
3️⃣ 使用工具
- 模型 / 平台 / 插件
- 是否有替代方案
4️⃣ 操作流程
- Step 1:输入什么
- Step 2:如何调整
- Step 3:输出如何使用
5️⃣ Prompt 示例
- 可直接复制
- 标注可改字段
6️⃣ 结果优化技巧
- 如何追问?
- 如何让结果更稳定?
7️⃣ 风险与边界
- 不能做什么
- 人工兜底点
✅ 示例标题
- 《用 AI 生成高质量 PRD 初稿》
- 《5 个 Prompt 让会议纪要自动完成》
五、四类 Skill 的核心差异(一眼区分)
| 类型 | 关注点 | 成功标准 |
|---|---|---|
| 技术 | 操作是否正确 | 跑通 |
| 产品 | 决策是否合理 | 选对 |
| 管理 | 行为是否改变 | 有行动 |
| AI | 效率是否提升 | 更快更好 |
最后一句真心建议
不要混写 Skill。
- 技术 Skill 就别讲管理大道理
- 管理 Skill 就别讲技术细节
- AI Skill 一定要给 Prompt
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