把业务流程沉淀为高质量 Skill 的实践路径
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

- 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。
- 生成出的
SKILL.md如果是英文,让 Codex 翻译成中文。 - 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。
- 涉及到浏览器操作的,后续需要转换成API接口版本。
- 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。
- 使用真实数据验证Skill,跑不通的地方,直接让 Codex 修改 Skill。
安装插件Record & Replay

使用

录制

复用

- 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。
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:$21. 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

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。
- 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。
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。运行发现接口报错

给出参考请求让AI修改

正常使用

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。- 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。
- 打开JoyHR 找简历页面。
- 选择所需的筛选范围。
- 点击查询。
- 逐个搜索简历并点击导出。
- 下载 Pdf。
- 人工检查。

- 把招聘需求转换成 JoyHR 搜索参数。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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”。
- 只下载“优先关注”和“备选关注”的简历附件,写入指定目录。
- 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。
- 人工确认。
Record & Replay 版本

API 版本



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