探果（Tengo）Skills 体系深度评测：5000 个预置技能到底有几个能打？-优快云博客

花了三天把探果 5000+ Skills 按品类测了一遍，结论是日常办公类的确稳，行业垂直类看场景，创意类需要"懂模板才能玩"。 本文从 Prompt 工程角度拆解 Skills 的实际设计逻辑，附各品类实测评分和避坑指南。

一、Skills 是个啥——从工程角度看

如果你用过 Coze 的 Bot、GPTs 的 Actions，探果 Skills 的逻辑你应该秒懂。

一个 Skill 的底层结构：

skill_id: "data_report"
name: "销售数据报表"
category: "数据分析"
prompt_template: |
  你是一个专业的数据分析师。请根据以下 {{data_source}}，生成一份 {{report_type}}。
  
  要求：
  1. 包含数据摘要
  2. 包含趋势分析（同比/环比）
  3. 输出格式：{{output_format}}
  
  数据：{{raw_data}}
input_fields:
  - data_source: [CSV文件, Excel, 手动输入]
  - report_type: [日报, 周报, 月报]
  - output_format: [纯文本, Markdown表格, 图表描述]
output: "text"

跟 GPTs 最大的区别：Skills 的 Prompt 是在本地推理引擎上跑的，不调外网 API。 这决定了它的能力上限——不是 GPT-4o 级别的推理，但在本地模型能 Hold 住的范围内，做得足够精致。

二、按品类实测评分

测了三天，挑了几个最有代表性的品类。评分标准：1 分=不可用，3 分=能用但不稳定，5 分=生产级别。

品类	Skills 数量	实测数	可用率	平均分	点评
文档润色与改写	120+	30	93%	4.6	最稳的品类，几乎没有翻车
数据整理与分析	80+	20	78%	3.8	简单处理稳，复杂逻辑掉链子
营销文案生成	200+	40	85%	4.2	电商/社媒文案质量中上
代码生成与解释	150+	25	72%	3.5	脚本级 OK，架构级偏弱
行业垂直（财税）	60+	15	65%	3.1	需要人工复核，不能盲信
创意写作	100+	20	80%	3.9	灵感辅助不错，纯靠它容易翻车

三、实际踩坑记录

坑 1：Skills 名字误导

有个 Skill 叫「竞品分析报告」，看名字以为是丢个竞品名就出完整报告。实际它只是个报告大纲生成器，输出的是段落标题而不是完整内容。正确的用法是：先跑大纲 → 再跑「行业数据填充」Skill → 最后跑「文档润色」串起来。

说实话这块的 UX 设计有提升空间——Skills 的输入/输出能力应该在列表页就能看到，不用点进去才知道。

坑 2：多 Skill 串联的上下文断裂

探果不支持 Skill 之间的上下文自动传递。用 Skill A 输出结果，再喂给 Skill B，B 看不到 A 的推理过程。举个例子：

先用「数据清洗」Skill 处理一份 Excel

再用「数据报表」Skill 分析结果

第二步的时候「数据报表」并不知道数据是「数据清洗」处理过的——它只看到你塞进去的原始数据。解决方法就一个：把上游 Skill 的输出当参数，手动传给下游 Skill。

这个限制是本地推理引擎的架构决定的，短期估计不会改。但对重度用户来说，确实增加操作步骤。

# 模拟你的操作流
# Step 1: 数据清洗 → 得到 clean_data
clean_data = skill_data_cleaner.run(raw_csv)

# Step 2: 手动把 clean_data 作为参数传给报表 Skill  
report = skill_report_gen.run(data_source="手动输入", raw_data=clean_data)