从会派活，到会带队：豆包用 Agent 给你打造了 AI 军团

DOUBAO WORK · FIELD GUIDE 豆包工作 普通人的 Codex 活交出去，把关留下。 找样板 · 会分工 · 能验收 01 选 Skill 02 让 Agent 分工 AGENT A 读原始资料 AGENT B 按角色分析 AGENT C 整理成果 03 留下验收标准 回查出处 · 定向修订 本机 ↔ 云电脑 ↔ 手机 · 接着做

4 PARTS · CONTENT MAP

PART 01

先抄作业

技能中心、小队找样板

PART 02

多端协作

Agent、云电脑与手机

PART 03

把关得留下

立标准、回查、再修订

PART 04

产品与模型，两头进化

大家好啊，我是甲木。

最近连着写了几篇豆包工作，从怎么按自己的需求上手豆包工作，聊到浏览器录制、本地 Office这些新功能。

（ps..因为它更新得实在是太猛，应该是目前迭代最快的 AI 应用了，哈哈哈哈）

发完之后，后台也有读者朋友来问。

一个是：我也想做个自己的 Skill，可就是想不出有什么值得沉淀？

另一个是：活是交给豆包工作了，怎么知道它干得对不对？

那么我们这篇接着聊。

上上篇是自己动手，这一篇往上走一层：摸清豆包工作的门道，驾驭起来也就更顺。

这次主要给大家分享三件事：

1、照葫芦画瓢，如何打造自己的 Skill

2、交给豆包工作的活，怎么立标准、让它照着交付、自己验收

3、「豆包工作」里实用的特殊功能。

那么， 我们开始吧~

PART

01

不知道该干什么？先抄作业

START WITH A SKILL

想不出自己能沉淀什么 Skill，最快的办法是先看别人把什么活做成了 Skill。

豆包工作里有两处现成的样板。

CASE 01

技能中心：从现成 Skill 拆方法

一处是「技能中心」，里面是一堆别人写好的 Skill。

打开技能中心，以「研究思路选题」为例。

这是个帮人做学术选题的 Skill：你把想研究的课题交给它，它帮你把一个大课题拆成研究方向、研究视角和研究问题，还会提示该从哪些文献切入，免得一头扎进资料里出不来。

看别人写的 Skill，别只盯着它做什么，重点抓这几点：

什么情况下用、要你提供什么、怎么判断对不对、最后交付什么。

不过技能中心目前有个问题：东西多，但不好找。

那要是不知道选什么 Skill，怎么办？还有个办法，是按场景去选。

CASE 02

工作伙伴·小队：按场景找能力

这些场景，工作伙伴·小队里就有。它按职位分好了，产品经理、数据分析师、PPT 专家，一个角色就是一个场景。

我试着给内容创作小队派了个任务，它会自己调度小队里对应的 Skill来干，下面就是它交回来的结果。

相比别的生成 HTML 的，它生成的效果就不错，顺带看看同一个任务，默认生成的卡片长啥样：

差别就在这儿：前面那张效果更好，是因为这个专家背后，有几个现成的 Skill在支持。

这下你就知道有哪些场景、分别能对上哪些 Skill 了，在场景里找到对应的 Skill用起来就行。

顺便说一句，小队背后其实就是个多 Agent 的架子：一个像 team leader 的角色负责接活、分活，把任务拆成几条并行的子任务，分给内容创作专家、AI 画师这些成员各干各的，做完再汇总成一份交付。

接下来要聊的几个特殊功能，多 Agent 就是其中一个：同一套架子，只是换成由你自己发起。

PART

02

豆包工作里几个特殊功能

TEAM · CLOUD · MOBILE

看完现成的，再说一个之前两个版本更新里没讲上的功能。

CASE 03

多 Agent：拆开做，定向改

多 Agent 也不是越多越好。只有活里有能并行的任务，或者需要分不同角色，用它才划算。

还是上次三份年报，一共740 页。之前一个 Agent 串行读，这么多内容，一个上下文窗口未必装得下，读到后面，前面的细节容易丢，分析难免偏浅；这次拆给几个子 Agent 并行，每个只管自己那一份，有足够的空间读完、读透，交回的结果就更扎实。

要分不同角色的活也一样。比如做一份方案，可以让三个 Agent 分别扮成产品经理、财务和法务，各从自己的角度过一遍，比一个 Agent 从头包到尾更稳。

美的那个子 Agent 把PDF 页码和印刷页码对混了。我没等它跑完，直接打断，只让这一家回去核对，另外两家不动。

谁的活出问题就找谁改，这就是拆开的好处。改完的表两套页码各留一列，能一条条回查回原页。

不拆、一个对话里硬做也能出数，但几家混在一张表，回头不知道哪个数来自哪份报告。

CASE 04

云电脑与手机：任务接着走

这部分做完，我在同一个任务里切到云电脑，让它把金额换算和增速改成公式。附件没重传，直接续上，小窗干活，不耽误你用电脑。

这是上上个版本的新功能。在这之前我还吐槽过，当时还不能本机切云电脑，现在可以无缝切过去，任务和上下文一起带着走。可见豆包迭代之快。

打开总表，三家的原始单位和换算依据在旁边，收入、利润、现金流并排，该追问哪一项一目了然。

任务跑一半要出门也不耽误，手机上也能看进度、接着派活。

多 Agent、云电脑、手机远程，基本都是豆包最近几个版本陆续上的。类似的还有不少，迭代也快，隔一阵就又冒出来几个。

PART

03

活交出去，把关得留下

SET THE STANDARD

Agent 干得再快，标准得你先立，最后那道关还得自己把。派活之前想清楚：要什么、不要什么、做到什么算完成。标准立清楚，它照着交付，自己也会核一遍；但能不能用，最后还是你说了算。

这一点不挑对象。做 Skill 如此，平时派活如此，交给 Agent 也如此：验收标准交代清楚，它就有了核验的空间。

而且，标准本身也常常就是一份交付。你让现在的 GPT 写提示词，它一定会列一堆「要什么、不要什么」，那其实就是一份现成的标准。

CASE 05

同一份数据，两种派活方式

我用同一份培训表、同一份数据，让同一个数据分析师分别做了两次任务：一次没提标准，一次把标准交代清楚。

第一轮只说"帮我分析效果，做份复盘"。第二轮补上了去重规则、取消报名怎么处理、满意度的有效范围，以及出处和交付要求。

两轮的核心人数都算对了，差别在交接：

同一份数据 · 两轮交付对比

这次观察

简单派活

交代标准后

三场核心人数

算对

算对

原因解释

推测说得过满

区分相关性和待验证假设

数字回查

有汇总，定位不够细

原始表、分母、异常和来源位置集中交付

验收结果

需要追问依据

查出三条行号错误，定向修订后交回

但即使我们定了标准，也不意味着它不会错。第二轮那三条异常签到的来源行号最初写错了，我指出来，它只改了相应位置，又解释了统计范围为什么出现两个数。

不怕干错，怕的是错了查不出来。

CASE 06

全局偏好：把标准留下来

常用的口径还可以写进「全局偏好」：业务背景、格式要求、数字要能回查，写一次，以后每次派活自动带上。

偏好里放的也不只是业务口径。

我们上次那条「提问优化」的提示词，也是这么用的，设一次，以后每次提问都自动带上：

PROMPT · 提问优化 / 全局偏好

在我每次向你提问时，请先判断：我的问题是否还有明显的优化空间。

如果有，不要只润色措辞，而是帮助我思考：**我真正想解决什么？这个问题还有哪些关键角度是我没有想到的？怎样问能让我得到更有价值的答案？**

在正式回答前，简短输出：

**【更好的问法】**

用更清晰、更有思考价值的方式重新组织我的问题。

**【可以再想一步】**

只补充 1—3 个最值得我继续思考或追问的角度。

**【提问小提示】**

用一句话告诉我，这次我的提问可以学到什么技巧，例如：补充目标、明确判断标准、追问原因、拆解问题、比较差异、补充背景等。

请根据问题本身灵活判断，不要套固定模板，也不要把简单问题复杂化。如果原问题已经足够清楚，可以直接回答，只在确实能提升思考质量时进行优化。

不要把自己限定为"提示词专家"，也不要改变正常聊天和回答方式。你的目标不是替我写出越来越复杂的提示词，而是在日常交流中，逐渐训练我发现问题、拆解问题和提出更好问题的能力。

如果我明确说"直接回答""直接说""简单讲""润色"等明显是要直接结果的提问，则跳过以上步骤。

PART

04

WORK FOR EVERYONE

前几篇里，多 Agent 没怎么展开，这回新上的几个功能也没细说，正好凑一起讲清楚。

浏览器录制、Office、云电脑、多 Agent，豆包工作现在是每隔几天就上两三个新功能。单看每个都不算大，凑到一起，它接得住的活越来越多了。

说到底就是两条腿：一头把产品功能铺开，一头把模型能力往上顶。两边一起走，能用上的人自然越来越多。

我们那本《豆包工作蓝皮书》也一直在更新。想让它一直保持好用，就得跟着产品一遍遍试、一遍遍补，它才是一汪活水。

往后有新功能、新玩法，还是老规矩，拆开讲给大家听。

对了，豆包工作这次还有限时 30 天订阅权益，网页搜索后下载电脑版登录就自动到账，Mac 和 Windows都支持，赶紧白嫖！

以上。

我是甲木，热衷于分享 AI 干货，也会分享 AI 在各行业的落地应用。觉得有用，点个赞、在看、转发，谢谢大家。

/// END · WORK FOR EVERYONE