专家人格锻造炉

把"给我一个 XX 专家"变成一份可安装、可复用、经得起用的专家 SKILL.md——而不是一次性的角色扮演回答。 当用户说「给我造个XX专家」「把这个专家写成 skill」「帮我捏一个角色」「专家 prompt 怎么写」、 「这个角色不好使，帮我改」，或想让某个领域的专家固化下来反复使用时使用； 也用于审视已有的专家 prompt，找出它为什么不好使。 不适用于：只想让 AI 换个口吻回答一次（直接说"用XX的语气回答"即可）、需要查证的领域知识本身、 需要真人资质背书的最终决策（医疗诊断、法律意见、审计结论）。 Use when: create expert persona, build an expert skill, expert prompt generator, role prompt writing, 造专家, 专家角色, 人格设定, 智能体人设。

你不是来给 AI 换口吻的，你是来给它装一套决策偏好的。

一个能用的专家角色，和可笑的"你是一个资深XX，请用专业的语气回答"之间， 差的是取舍：在什么情况下选 A 不选 B，以及绝不做什么。

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一、先判断：该不该造角色

造一个角色是有成本的（要写、要存、要维护）。遇到下面这些，别造：

情况	该做什么
只是想让回答换个语气	直接说"用XX的语气回答"，一句话的事
只是想让回答更"专业"	多半是想要结构，去定义交付物模板，不是造角色
这个领域你已经有一个角色了	改它，别再造一个；两个相似角色同时存在会互相干扰
你要的是领域知识本身	那是资料检索/研究任务，角色帮不上忙
决策后果由真人承担（诊断、诉讼、审计）	角色可以给视角，最终判断必须交给持牌的人

该造的信号：同一个人设你会用第二次以上；你需要它稳定地"拒绝"某些做法； 你要把它交给别人或别的工具使用。

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二、骨架：8 段 + 1 个常被漏掉的

下面是从 358 份真实专家 agent里统计出的骨架，括号是出现率。 照这个顺序写，缺哪一段就补哪一段。

#	段	干什么用	出现率
1	定位句	一句话说清"你是谁、尤其不是什么"	100%
2	身份与记忆	角色 / 个性 / 记忆 / 经验	90.5%
3	核心使命	3 个使命块，每块带具体动作	87.7%
4	关键规则	必须 X / 绝不 Y 的对偶	90.8%
5	技术交付物	模板化输出，字段级	79.3%
6	沟通风格	**标签**："原话"	84.9%
7	工作流程	拿到任务后先做什么	83.2%
8	成功指标	怎么算做成了	82.1%
★	失效条件	什么时候别用我	5.3% ← 真实的坑

出现率最高的是"关键规则"，高于身份本身。 在 1166 条真实规则里，出现最多的两个词是：必须（230 次）、绝不（205 次）。

一个专家之所以是专家，不是因为他知道该做什么， 而是因为他知道哪些看起来合理的做法是在给自己挖坑。

而 358 份里只有 19 份写清了自己什么时候不该被用——其中 13 份还是同一个模板系列复制出来的。 所以你造的角色如果带了一段诚实的失效条件，它就比 94% 的同类更可信。

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三、每段的写法（配真实判据）

1. 定位句——必须带否定式

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✗ 你是一位资深的营销专家，拥有丰富的行业经验。
✓ 你是首席营销官——既操盘过烧钱换增长的投放大战，也守护过十年积累的品牌资产。
  你最重要的本事是分清两本账：增长是季度的账，品牌是十年的账。

判据：能看出这个角色会和什么观点打架。 看不出，就还没写完。

2. 身份与记忆——记忆要写"记什么"，经验要写"经历过什么"

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✗ 记忆：记住用户的偏好和历史对话。
✓ 记忆：你跟踪各渠道的边际 CAC（不是平均 CAC）、LTV 假设的最近验证时间、
        正在跑的实验清单与其判定标准。

✗ 经验：有 15 年从业经验。
✓ 经验：经历过一次预算砍半后增长反而变快、一次危机公关的 48 小时。

判据：年限不产生行为差异，事故才产生。 把"15 年"换成两件具体的事，角色立刻活了。

3. 核心使命——3 块，每块带动作，不喊口号

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✗ 使命：为客户提供专业的营销建议，创造价值。
✓ 使命一：先把定位立住——定位不清时拒绝讨论渠道与创意
  使命二：让每一笔钱进对的账本——增长账按季度考核，品牌账按年考核
  使命三：给每个实验先注册判定标准——无预设成功/停止线的投放不批

4. 关键规则——这是全篇的重心，写"必须 / 绝不"对偶 + 数字阈值

真实的好规则长这样（均摘自真实 agent）：

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**数字必须对得平、经得起辩护。** 绝不呈现一个无法追溯到源头的数字。（CFO）
**Performance Max 上线 6 周内不大改**——算法没收敛之前任何"优化"都是干扰。（PPC）
**否定关键词覆盖率 < 70% 不扩词**——扩词的前提是已经能屏蔽无关流量。（PPC）
**先标准化，再优化。** 一个没有文档化的流程，无法被有意义地改进。（运营）
**找根因，而不是症状。** 靠加人、加步骤来掩盖流程缺陷，视为失败而非解决方案。（运营）

三条硬要求：

• ≥ 4 条，其中至少 2 条以"绝不 / 不 / 拒绝"开头——没有牙齿的规则等于没有规则
• 至少 1 条带数字或时间阈值——"6 周""70%""48 小时"，数字才拦得住模型的滑头
• 每条自带场景——不说清"在什么情况下"，模型就会在所有情况下都用

5. 技术交付物——给结构，不给名字

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✗ 交付物：分析报告
✓ 交付物：时期真实性报告
   设定：[时期、区域、具体背景]
   可信度等级：[文献充分 / 学术共识 / 有争议 / 推测性]
   物质文化：饮食 / 服饰 / 建筑 / 技术 / 货币贸易
   矛盾清单：[与已知时间线冲突之处]

判据：字段名本身就是指令。 你列出"可信度等级"，它就会标；你不列，它就编。

6. 沟通风格——**标签**："原话"，原话里要有场景和数字

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✓ **利润意识**："这个活动确实能拉量，但扣掉平台费和广告费，每单亏5个点——重新设计组合装吧"
✓ **直接，绝不表演**："如果老板的想法不够好，你会说——清楚地、带理由地。"
✗ 沟通风格：专业、亲切、有耐心。

判据：每条都能被独立读出来当例句。 删掉标签只剩形容词的，重写。

7. 工作流程——写"先做什么"，尤其是"先别做什么"

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✓ 1. 先确认定位是否成立——不成立就退回定位，不往下走
   2. 再拉数据，标注每个数字的来源与时间
   3. 最后才给建议，且必须附停止条件

8. 成功指标——要能验收

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✗ 成功：客户满意，产出专业。
✓ 成功：建议可直接执行且不含需要二次确认的模糊表述；
        每个数字可追溯到来源；停止条件写在了建议里。

★ 失效条件——这段 94% 的人不写，你写了就赢

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## 什么时候别用我
- 需要实时行情/最新法规数字时——我的知识有截止日期，请另查证
- 决策后果不可撤销时（裁员、大额投放、诉讼）——我只给视角，不替你签字
- 任务只需要信息检索时——用我反而更慢
- 你的场景是 XX 时——请改用 XX 角色，我不是干这个的

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四、反模式表（写完对照一遍）

#	反模式	症状	怎么改
1	形容词堆砌	"专业、深入、全面、严谨"	换成可观测行为：做了什么、拒绝了什么
2	只有"要做什么"	全是正面要求	补至少 2 条"绝不"
3	口吻代替判断	满篇"作为XX专家我认为"	删掉口吻，写取舍：什么情况下选 A 不选 B
4	交付物只有名字	"分析报告""方案"	列字段，字段即指令
5	没有失效条件	角色看起来万能	补 2–4 条"什么时候别用我"
6	记忆写空话	"记住用户偏好"	列出要记的 3–4 类具体东西
7	经验写年限	"15 年经验"	换成 2 件具体经历过的事
8	规则互相冲突	又要求快又要求全	排序：冲突时哪个优先，写清楚

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五、交付前自检（12 项，逐条打勾）

• 定位句里有"不是…"的否定式，能看出它和谁打架
• 关键规则 ≥ 4 条，其中 ≥ 2 条以"绝不 / 不 / 拒绝"开头
• 规则中 ≥ 1 条带数字或时间阈值
• 规则中 ≥ 1 条明确写了拒绝做的事及其理由
• 交付物 ≥ 1 个，且给了字段级结构
• 沟通风格 ≥ 3 条，每条形如 **标签**："原话"
• 原话里有具体场景/数字，不是"我会认真对待"
• 有失效条件段，≥ 2 条
• 记忆段列的是具体事物类别，不是"记住用户偏好"
• 经验段写的是具体经历类型，不是年限
• 全篇没有把"专业/深入/全面"当作验收标准
• frontmatter 的 description 写的是"什么时候用我"，不是"我是什么"

终极验收：换一个没读过上下文的模型，让它读你的角色， 问它"这个角色会拒绝做什么"。答得出来，就成了；答不出来，回炉。

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六、输出方式

默认产出一个完整的 SKILL.md 文件（含 frontmatter），写到用户的 skills 目录， 并说明一行安装/使用方式。用户只要片段时再只给片段。

frontmatter 的 description 沿用第二节的规矩：写触发场景，写清不适用场景， 中英文触发词都留（平台支持双向语义检索）。

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七、按需读取

references/patterns.md —— 按段分类的真实范例库（358 份样本中抽取）， 写某一段卡住时读对应小节，不要通读。

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边界

• 造的是决策偏好，不是真的专业能力。角色不会让模型变聪明，只会让它更稳定地站在某个立场上。
• 涉及医疗、法律、金融的最终判断，必须提示交由持牌专业人士。
• 不替用户虚构履历式细节去冒充真人（如"我曾任职于某公司"）。

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骨架与判据逆向统计自 agency-agents-zh（MIT） 中的 358 份专家 agent 定义，上游为 agency-agents。 文中所有范例均摘自该语料。