第4讲：你的第一个 Skill：Hello World 实战

第4讲：你的第一个 Skill：Hello World 实战

动手创建你的第一个 AI Skill，完成从理论到实践的跨越。

一、准备工作

1.1 注册 Coze 账号

  1. 访问 https://www.coze.cn
  2. 使用手机号或抖音账号注册
  3. 完成实名认证（如需发布到商店）

1.2 了解 Coze 界面

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│   ├── 团队空间 │          ┌─────────────────────┐       │
│   ├── 个人空间 │          │   人设与回复逻辑     │       │
│   ├── 插件     │          │   ├── 角色设定      │       │
│   ├── 工作流   │          │   ├── 技能配置      │       │
│   └── 知识库   │          │   └── 开场白        │       │
│              │          └─────────────────────┘       │
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│              │          │   预览与调试区域     │       │
│              │          │   └── 右侧聊天窗口  │       │
│              │          └─────────────────────┘       │
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二、创建第一个 Skill：天气查询助手

2.1 创建 Bot

  1. 点击「创建 Bot」
  2. 填写基本信息：
    • 名称：天气小助手
    • 描述：帮你查询全国各地的天气情况
    • 图标：上传或选择系统图标
  3. 点击「确认」

2.2 配置人设与回复逻辑

在「人设与回复逻辑」区域输入：

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# 角色
你是一个专业的天气查询助手，能够准确回答用户关于天气的各种问题。

## 技能
- 查询指定城市的实时天气
- 查询未来 3 天的天气预报
- 提供穿衣、出行建议

## 限制
- 只能查询中国城市的天气
- 如果用户没有指定城市，询问用户所在城市
- 使用中文回复，语气友好亲切

2.3 添加天气查询插件

  1. 点击「插件」右侧的「+」
  2. 搜索「天气」
  3. 选择「墨迹天气」或「心知天气」插件
  4. 点击「添加」

2.4 测试你的 Skill

在右侧预览区域输入：

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北京今天天气怎么样？

预期输出：

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北京今天天气晴朗，气温 15-25°C，空气质量良，适合户外活动。
建议穿着：薄外套 + 长袖

三、进阶：让 Skill 更智能

3.1 添加工作流

创建一个新的工作流「weather_workflow」：

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开始节点
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参数提取节点（提取城市名）
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天气查询插件节点（调用天气 API）
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数据处理节点（格式化天气信息）
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建议生成节点（生成穿衣/出行建议）
    ↓
结束节点（返回结果）

3.2 工作流详细配置

参数提取节点：

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# 使用大模型提取参数
prompt = """
从用户输入中提取城市名称：
用户输入：{{input}}

返回 JSON 格式：
{
  "city": "城市名",
  "date": "日期（今天/明天/后天）"
}
"""

天气查询节点：

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# 调用墨迹天气插件
plugin: weather_moji
action: get_weather
params:
  city: {{city}}
  days: 3

建议生成节点：

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prompt = """
根据以下天气信息，生成穿衣和出行建议：
城市：{{city}}
天气：{{weather}}
温度：{{temp_low}}°C - {{temp_high}}°C
空气质量：{{aqi}}

请给出：
1. 一句话天气总结
2. 穿衣建议
3. 出行建议
"""

3.3 绑定工作流到 Bot

  1. 回到 Bot 编辑页面
  2. 在「工作流」区域添加「weather_workflow」
  3. 在「人设与回复逻辑」中添加：
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当用户询问天气时，调用 weather_workflow 工作流获取天气信息。

四、代码实现：从零搭建天气 Skill

如果你想用代码实现，以下是完整示例：

4.1 项目结构

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weather-skill/
├── main.py          # 主程序
├── intent.py        # 意图识别
├── weather_api.py   # 天气 API 封装
├── advisor.py       # 建议生成
└── requirements.txt # 依赖

4.2 核心代码

main.py

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import json
from intent import IntentClassifier
from weather_api import WeatherAPI
from advisor import Advisor

class WeatherSkill:
    """天气查询 Skill"""
    
    def __init__(self):
        self.intent_classifier = IntentClassifier()
        self.weather_api = WeatherAPI()
        self.advisor = Advisor()
    
    def run(self, user_input: str) -> str:
        """主入口"""
        # 1. 识别意图
        intent = self.intent_classifier.classify(user_input)
        
        if intent['intent'] != 'query_weather':
            return "我可以帮你查询天气，请告诉我你想查哪个城市？"
        
        # 2. 提取城市
        city = intent.get('entities', {}).get('city')
        if not city:
            return "请告诉我你想查询哪个城市的天气？"
        
        # 3. 查询天气
        try:
            weather_data = self.weather_api.get_weather(city)
        except Exception as e:
            return f"抱歉，查询 {city} 天气失败：{str(e)}"
        
        # 4. 生成建议
        advice = self.advisor.generate(weather_data)
        
        # 5. 组装回复
        return self.format_response(weather_data, advice)
    
    def format_response(self, weather, advice) -> str:
        """格式化输出"""
        return f"""
🌤️ {weather['city']} 天气预报

📅 日期：{weather['date']}
🌡️ 温度：{weather['temp_low']}°C ~ {weather['temp_high']}°C
☁️ 天气：{weather['condition']}
💨 风力：{weather['wind']}
🌫️ 空气质量：{weather['aqi']}

💡 建议：
{advice}
        """.strip()

# 运行
if __name__ == "__main__":
    skill = WeatherSkill()
    
    # 测试
    test_inputs = [
        "北京今天天气怎么样？",
        "上海明天会下雨吗？",
        "广州天气"
    ]
    
    for user_input in test_inputs:
        print(f"\n用户：{user_input}")
        print(f"助手：{skill.run(user_input)}")

intent.py

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import re
from typing import Dict, Any

class IntentClassifier:
    """意图识别器"""
    
    # 天气相关关键词
    WEATHER_KEYWORDS = ['天气', '气温', '温度', '下雨', '晴天', '预报']
    
    # 城市列表（简化版）
    CITIES = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '成都', '武汉', '西安']
    
    def classify(self, text: str) -> Dict[str, Any]:
        """识别意图"""
        text = text.lower()
        
        # 检查是否是天气查询
        is_weather = any(kw in text for kw in self.WEATHER_KEYWORDS)
        
        if not is_weather:
            return {'intent': 'unknown', 'confidence': 0}
        
        # 提取城市
        city = self._extract_city(text)
        
        # 提取日期
        date = self._extract_date(text)
        
        return {
            'intent': 'query_weather',
            'confidence': 0.95,
            'entities': {
                'city': city,
                'date': date
            }
        }
    
    def _extract_city(self, text: str) -> str:
        """提取城市名"""
        for city in self.CITIES:
            if city in text:
                return city
        return None
    
    def _extract_date(self, text: str) -> str:
        """提取日期"""
        if '明天' in text:
            return 'tomorrow'
        elif '后天' in text:
            return 'day_after_tomorrow'
        return 'today'

weather_api.py

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import requests
from typing import Dict, Any

class WeatherAPI:
    """天气 API 封装"""
    
    def __init__(self, api_key: str = None):
        self.api_key = api_key or "your_api_key"
        self.base_url = "https://api.seniverse.com/v3"
    
    def get_weather(self, city: str) -> Dict[str, Any]:
        """获取天气信息"""
        # 这里使用示例数据，实际应调用真实 API
        # 你可以申请心知天气 API：https://www.seniverse.com/
        
        mock_data = {
            '北京': {
                'city': '北京',
                'date': '2026-04-06',
                'temp_low': 15,
                'temp_high': 25,
                'condition': '晴',
                'wind': '北风 3级',
                'aqi': '良'
            },
            '上海': {
                'city': '上海',
                'date': '2026-04-06',
                'temp_low': 18,
                'temp_high': 22,
                'condition': '多云',
                'wind': '东南风 2级',
                'aqi': '优'
            }
        }
        
        return mock_data.get(city, {
            'city': city,
            'date': '2026-04-06',
            'temp_low': 20,
            'temp_high': 28,
            'condition': '晴',
            'wind': '微风',
            'aqi': '良'
        })
    
    def get_real_weather(self, city: str) -> Dict[str, Any]:
        """调用真实 API（需要申请 key）"""
        url = f"{self.base_url}/weather/now.json"
        params = {
            'key': self.api_key,
            'location': city,
            'language': 'zh-Hans',
            'unit': 'c'
        }
        
        response = requests.get(url, params=params)
        data = response.json()
        
        return {
            'city': data['results'][0]['location']['name'],
            'condition': data['results'][0]['now']['text'],
            'temp': data['results'][0]['now']['temperature']
        }

advisor.py

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class Advisor:
    """建议生成器"""
    
    def generate(self, weather: dict) -> str:
        """根据天气生成建议"""
        temp_high = weather['temp_high']
        condition = weather['condition']
        aqi = weather['aqi']
        
        suggestions = []
        
        # 穿衣建议
        if temp_high < 10:
            suggestions.append("👔 穿衣：建议穿羽绒服，注意保暖")
        elif temp_high < 20:
            suggestions.append("👔 穿衣：建议穿外套，早晚温差大")
        elif temp_high < 28:
            suggestions.append("👔 穿衣：建议穿长袖或薄外套")
        else:
            suggestions.append("👔 穿衣：建议穿短袖，注意防晒")
        
        # 出行建议
        if '雨' in condition:
            suggestions.append("☂️ 出行：记得带伞，路面湿滑注意安全")
        elif temp_high > 30:
            suggestions.append("🚗 出行：避免中午高温时段外出")
        else:
            suggestions.append("🚗 出行：天气不错，适合户外活动")
        
        # 空气质量
        if aqi in ['优', '良']:
            suggestions.append("🌬️ 空气：空气质量不错，可以开窗通风")
        else:
            suggestions.append("😷 空气：空气质量一般，敏感人群减少外出")
        
        return '\n'.join(suggestions)

requirements.txt

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requests>=2.28.0

五、测试与调试

5.1 本地测试

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# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行测试
python main.py

5.2 常见错误处理

错误原因解决方案
无法识别城市城市名不在列表中扩展城市列表或使用模糊匹配
API 调用失败网络问题或 API key 无效检查网络，申请有效 API key
回复格式混乱格式化代码有问题检查 format_response 方法
意图识别错误关键词匹配不够准确增加关键词或使用大模型识别

六、发布到 Coze 商店

6.1 完善 Bot 信息

  1. 点击「发布」
  2. 填写发布信息：
    • Bot 介绍：详细描述 Skill 的功能
    • 使用场景：说明适合什么场景使用
    • 示例问题：提供 3-5 个示例对话

6.2 选择发布渠道

  • 豆包：字节跳动旗下 AI 助手
  • 飞书：企业协作平台
  • 微信：微信公众号/小程序
  • API：供开发者调用

6.3 审核与上架

  • 提交后等待平台审核（通常 1-3 个工作日）
  • 审核通过后即可在商店搜索到你的 Skill

七、下节预告

第5讲：Skill 的交互设计：让对话更自然

我们将学习：

  • 如何设计自然的对话流程
  • Prompt 工程技巧
  • 多轮对话管理
  • 错误处理和边界情况

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本讲是《Skills 从入门到实践》系列课程的第4讲，下一讲我们将学习 Skill 的交互设计。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置：

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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：python-office