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把业务流程沉淀为高质量 Skill 的实践路径

佚名 2026-07-09 08:23:00

如何将散落的业务流程固化为稳定、可复用的AI技能？本文为你提供从录制到优化的完整实践路径。
核心内容：
1. 业务流程AI化面临的三大核心痛点
2. 利用录制工具快速生成Skill初版的方法与成本
3. 从页面操作到脚本/API的优化升级路径

一、业务流程AI化的真实痛点   现在，很多业务同学开始尝试用 AI 重构自己的日常工作流，但在创建skill的过程中却遇到很多问题：

   1. 日常工作流程散在不同地方：系统页面、本地文件，甚至部分流程需要经验判断。很多人不清楚怎么清晰描述流程，导致 AI 一遍遍混淆，最后只好放弃；

   2. 即使 AI 搞懂流程，让它亲自执行时也有很多问题：登陆态无法获取、本地环境缺少依赖、浏览器操作点击不准确等等；

   3. 好不容易跑通一次，换个对话窗口、换个输入、隔天再执行，又冒出新问题。因为当时聊明白的逻辑，很多没有写进 Skill，只留在那次上下文里。

   经过多轮业务场景调研和实际验证后，京东健康产研提出了一条稳定高效的业务流程 Skill 化路径。

二、如何把业务流程创建成高质量Skill
      1. Mac 可以用 Codex Record & Replay 记录操作过程。Windows 可以先录屏，把视频交给 Codex 生成初版 Skill。
      2. 生成出的 SKILL.md 如果是英文，让 Codex 翻译成中文。
      3. 补充相应业务背景，说明这件事为什么要做，谁会用，输入从哪来，输出给谁看。字段口径、专有名词、异常情况和安全红线，建议人工审查。
      4. 涉及到浏览器操作的，后续需要转换成API接口版本。
      5. 涉及到本地应用操作（如Excel操作、文件改名、目录归档等），后续需要让Codex转换成本地脚本。
      6. 使用真实数据验证Skill，跑不通的地方，直接让 Codex 修改 Skill。
1. 用录制生成 Skill创建Skill时，可以使用 Codex 的 Record & Replay 插件，把一次手工操作录下来，再让 AI 生成可复用流程。这样创建Skill不仅快速，而且能够迅速让AI实际理解业务流程，后续进行优化时不用人工反复描述。

安装插件Record & Replay

使用

录制

复用

   注意：

    • 第一次只录低风险读操作，不录自动提交、自动发布、自动改价。
    • 录完要让 AI 解释每一步在做什么。
    • 页面变更后要重新验证。
目前Record & Replay只在Mac版本的Codex中支持，Windows可基于自己录制的视频制作Skill

提示词&中间过程

最终效果

codex根据视频生成skill，token消耗统计：
工作内容：打开浏览器，跳转部门风险统计页面，查询并下载excel，基于Excel进行聚合统计
视频长度：1分30秒
codex推理等级：中，模型：GPT5.5
codex生成skill时长：6分钟
cc-switch统计-token消耗：$2
2. 页面操作逐步转 API 操作使用Record & Replay创建的Skill，尽管创建流程简单，但它的本质实际是让 AI 去操作页面，这不但有可能影响我们对电脑的操作，还有可能无法稳定复现。如果流程长期一致，可以逐步升级为 API 操作，效率更高并且更稳定。

升级路径：

   2.1. 录制成功路径并同步保留网络请求记录打开浏览器开发者工具的 Network 面板，执行业务流程，导出 HAR 给 Codex。HAR 会包含请求、响应、Header、Cookie、耗时等信息。

如何获取并下载HAR？
1. 在Chrome浏览器页面按F12，会唤起如下图左的开发者工具。
2. 唤起开发者工具后，正常操作页面。
3. 浏览器全部操作结束后，依次点击网络->Fetch/XHR->下载，下载har文件。

开发者工具

下载

   2.2. AI 输出替换升级方案首先让 Codex 解释页面动作，再分析 Network 请求。一次页面操作会触发很多请求，但是真正需要自动化的通常只有几个业务接口。让 Codex 同时读旧 Skill 和 HAR，让它帮助我们筛选出核心接口，并输出替换方案。

可以让Codex这样做：

请基于我提供的旧 `SKILL.md`以及 HAR 文件输出一份Skill升级替换方案。
先不要修改 Skill，也不要执行接口。请先完成分析并给出替换方案。
要求：
1. 先还原原流程
   - 每一步页面操作对应什么业务目的。
   - 每一步需要什么输入。
   - 每一步产生什么输出。
   - 最后怎么判断结果正确。
2. 再分析网络请求
   - 从 HAR 中找出核心业务接口。
   - 过滤静态资源、埋点、日志上报等无关请求。
   - 标出和登录、鉴权、CSRF、任务轮询、文件下载有关的请求。
   - 如果一个页面动作触发多个接口，请说明它们的先后关系。
3. 输出替换方案
   请按表格输出：
   - 原 Skill 步骤
   - 当前执行方式
   - 建议替换方式：API / 本地脚本 / 继续浏览器操作 / 人工确认
   - 对应接口或脚本
   - 关键入参
   - 关键出参
   - 验收方式
   - 风险等级
   - 是否建议现在替换
4. 登录态处理
   - 使用 Python 的 `browser-cookie3` 来获取jd.com的Cookie登录态，用这个登录态访问接口。
   - 不要把 Cookie 写进 `SKILL.md`、脚本或日志。
5. API 替换要求
   - 查询、筛选、导出、下载这类低风险读操作，可以优先改成 API。
   - 提交、审批、发消息、改状态等写操作，必须保留人工确认。
6. 本地脚本替换要求
   - Excel 处理、文件改名、目录归档、数据清洗，可以改成本地脚本。
   - 请说明脚本入口、输入参数、输出路径、失败日志和验收方式。
7. 信息不足时
   如果缺少必要信息，请列出还需要我补充的材料，例如新的 HAR、接口返回样例、字段口径、截图、业务规则说明。
最终只输出升级方案，不要直接改文件。
   2.3. 固化到 Skill修改 Skill 时，把“点页面”和“操作电脑”的描述替换成更稳定的执行方式：

    • 浏览器查询步骤 -> 调用查询 API。
    • 浏览器导出步骤 -> 调用导出 API，并轮询任务状态。
    • 下载后打开 Excel -> 用脚本读取 Excel。
    • 手工复制粘贴 -> 用脚本合并、筛选、生成结果。
    • 人工看一眼 -> 保留抽样核对和确认点。
可以让Codex这样做：

请基于刚才的替换方案优化这个 Skill。
要求：
1. 保留 Skill 的适用场景、输入项、输出项和业务规则。
2. 把可替换的浏览器点击改成 API 调用步骤。
3. 把可替换的电脑操作改成本地脚本步骤。
4. 不要自动执行写操作；涉及提交、审批、发消息时保留人工确认。
5. 给每个 API 或脚本步骤补充验收方式。
刚开始切换时，很容易遇到接口报错，可以让Codex排查原因进行优化，直到可以稳定执行；也可以增加各种不同筛选条件来重复步骤1，为Codex提供更多可参考的HAR文件。

3. 让 Skill 在多台电脑稳定跑通Skill 第一次跑通，只能说明它理解了一个样例。要交给日常工作，需要让它在自己的电脑、不同输入、他人电脑上多跑几次。每次失败后，把原因写回 Skill 或脚本，减少下次临场解释。

建议按三轮验证：

   3.1. 本机连续验证       先在自己电脑跑三次：一次用录制时同一组输入，一次换新的真实输入，一次故意制造边界情况。

   3.2. 跨环境验证       把 Skill 发给一位同事，或者换一台电脑运行。重点看四类问题：是否依赖个人绝对路径；是否写死账号、Cookie、Token；是否缺少浏览器插件、Python 包、Node 包或系统权限；输出目录和文件命名是否能被别人理解。发现环境差异后，把处理方式补到 Skill 的“前置条件”和“常见问题”。

   3.3. 业务结果验证       要抽样核对结果是否符合人工口径：筛选条件是否生效，导出数量是否对得上，写操作是否停在人工确认。涉及 API 替换的步骤，还要核对接口返回数量、文件下载状态、最终表格行数。

运行发现接口报错

给出参考请求让AI修改

正常使用

4. 定时自动执行   当Skill能够稳定跑通后，可以通过Codex中的定时任务功能定时自动执行Skill，省略人工操作；也可以考虑交给内部定时任务或正式系统执行。

   示例：

每个工作日上午 9 点，执行/XXX-skill这个技能，
汇总关键指标，生成一页摘要存到“汇总”文件夹。
   注意：

    • 定时任务要有失败提示。
    • 电脑休眠、关机、软件没开时，本地任务可能无法执行。（可以用JoyClaw云端或者JoyAgent执行）
    • 关键业务结果仍需人工看一眼。

三、一个真实案例：JoyHR 找简历 Skill   原始流程：

      1. 打开JoyHR 找简历页面。
      2. 选择所需的筛选范围。
      3. 点击查询。
      4. 逐个搜索简历并点击导出。
      5. 下载 Pdf。
      6. 人工检查。
   API Skill 流程：

      1. 把招聘需求转换成 JoyHR 搜索参数。
      2. 调用 JoyHR 人才库搜索接口，分页获取候选人列表，保留候选人的安全摘要和 reviewRank。
      3. 按候选人逐个调用简历详情接口，提取工作经历、项目经历、教育经历、技能标签等筛选证据。
      4. 用脚本替代页面逐个点开简历的动作，生成初筛结论和不推荐原因。
      5. 对推荐候选人做二次排序，分成“优先关注”“备选关注”“复核不通过”。
      6. 只下载“优先关注”和“备选关注”的简历附件，写入指定目录。
      7. 输出筛选条件、候选人清单、推荐理由、风险点、简历文件路径和下载状态。
      8. 人工确认。

Record & Replay 版本

API 版本

升级过程：

四、后续迭代流程   目前在把内部的网站、软件逐步替换成CLI，进一步降低业务流程AI化的成本。


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