507 Stage

上台（stage）

这个 skill 用于帮助用户写现场分享、课程讲稿、PPT 逐页内容。

核心目标：让听众能听懂、能跟上、能回去做第一步。

输入边界

507-stage 消费已确认的听众、场景、时长、讲述目标与内容边界。缺少用户意图或风险取舍时进入 507-grill 后返回；缺外部事实进入 507-research，缺可复用观点或案例材料进入 507-mine。页面结构、讲述节奏、示例颗粒度和视觉检查由 agent 自行设计并告知用户。

---

一、总风格

按现场讲述的口语节奏写分享稿：

• 不要先讲大观点。
• 不要堆场面话。
• 不要写成咨询报告。
• 不要写成 AI 宣传稿。
• 先讲真实案例和具体动作。
• 用“案例事实 → 判断 → 下一步”推进。
• 句子短，动作词多，概念词少。
• 比喻只在关键处使用，不要为了生动而每页硬加。
• 每页只承担一个台阶，让结论从案例里长出来，而不是提前替听众总结。

---

二、最重要的结构：案例事实 → 判断 → 下一步

每一页或每一个段落，优先用这个结构：

先讲案例里发生了什么
再讲这说明什么
最后讲下一步怎么做

示例：

AI 已经能查价。
但查价只是流程里的一个点。
下一步是看它能不能接住还车、维修、投诉、结算。

不要一上来写：

AI 进入工作流的关键，是构建结构化流程闭环。

这类话太早、太抽象、太像总结。

---

三、语言原则

1. 先给事实，不先给观点

不要：

今天我想讲的不是一个很大的 AI 方案。

更好：

这是一家租车公司。
它的车会放到多个平台上出租。
AI 已经可以做查价前置动作。

2. 动作词多，概念词少

不要：

实现业务流程自动化闭环。
构建企业级 AI 工作台。
提升管理可视化能力。

更好：

AI 读表。
AI 写回表。
飞书自动推送。
人处理确认。
结果再回到表里。

3. 少场面话，多案例推进

不要写太多：

很多企业一听 AI，就会想到很重的东西……
但我觉得第一步不一定要这么重……

如果要讲，压成一句，并立刻回到案例。

4. 不要事事铺垫

优先使用“例子 + 对比”，但不需要每个判断前都铺几句场面话。

铺垫只在听众可能跟不上时使用。

---

四、比喻使用规则

比喻只在关键处使用，作用是让人快速理解，不抢主题。

可用比喻：

| 场景 | 比喻 | |---|---| | 单点 AI 动作 | 先点亮一个格子 | | AI 接不住散信息 | 新员工没有表、规则、负责人名单 | | 台账 vs 流程表 | 台账像行车记录仪，流程表像导航 | | 飞书自动化 | 自动化像闹钟，到点响就行 | | AI 写回记录 | 像接力赛，把下一棒交出去 | | 管理预警 | 像烟雾报警器，卡住时提前提醒 |

使用方式：

台账像行车记录仪，记录过去。
流程表像导航，推动下一步。

不要扩写成一大段人生道理。

---

五、PPT 页面原则

现场 PPT 要服务讲述，不是文档。

1. 页面不能太空

如果页面信息少，不要靠“大留白”假装高级。

优先用：

• 大表格
• 前后对比
• 业务字段样例
• 流程图
• 修改前 / 修改后
• 触发前 / 触发后
• 负责人视角
• 具体消息示例

2. 卡片要大

现场投影下，卡片和字要大。

不要做很多小字卡。

3. 不要把讲者提示写到 PPT 上

禁止出现在观众可见页面：

• “这一页怎么讲”
• “转场句”
• “先承认”
• “再追问”
• “讲者备注”
• “这个案例最有意思的是……”

PPT 可见文字必须是给观众看的确定性内容。

4. 标题要有观点，但不能抽象

好标题：

一个点跑通，不等于整条线跑通
AI 卡住的地方，往往不是能力
字段决定 AI 能看见什么
真正接入，是把结果写回去

不好的标题：

业务流程分析
AI 应用价值
核心逻辑
方法论总结

---

六、演讲稿原则

1. 每页一件事

每页只承担一个推进任务。

示例：

第 3 页：AI 已经接了查价
第 4 页：查价只是一个点
第 5 页：AI 接不住散信息
第 6 页：先做一张在线表
第 7 页：字段决定 AI 看见什么

2. 不替听众太早总结

先让听众看到：

AI 查价
↓
流程还有很多节点
↓
散信息接不住
↓
所以要表
↓
表要有字段
↓
字段能触发动作

让结论自己长出来。

3. 保留口语感

更像自然口语会说的话：

这一步已经跑起来了。
但它现在只是流程里的一个点。

不要写：

该案例体现了 AI 在业务流程中的初步落地价值。

---

七、AI 工作流类分享的固定推进模板

适用于“怎么把 AI 加进工作流”这类主题：

1. 先讲一个真实业务动作已经跑起来
2. 说明它只是流程里的一个点
3. 展示整条 SOP 还有哪些节点
4. 说明 AI 为什么接不住散信息
5. 提出先做一张在线表
6. 展示字段：对象、状态、时间、负责人、下一步、异常规则、处理结果
7. 区分台账和流程表
8. 区分 AI 和自动化的分工
9. 展示 AI 写回记录 → 自动化推送 → 人确认
10. 讲清人工确认点
11. 迁移到听众自己的对象
12. 给出第一条流程怎么选
13. 收到一个具体动作：先接住一条 SOP

---

八、AI 协作课的认知与演示编排

当分享目标是让非技术听众理解 AI Agent（代理）并亲手开始协作时，先定认知台阶，不要把课拆成按分钟讲完术语的清单。

1. 先给地图，再让概念在动作里落地

• 概念课先讲“能力为什么从回答走向做事”以及人如何协作；不必讲学术原理或把每个术语讲成定义题。
• 用一条主线承载概念，例如 Prompt（提示词）→ Context（上下文）→ Harness（运行环境与护栏）→ Loop（反馈迭代循环），让听众知道每层在解决什么协作问题。
• 操作课再让概念在真实动作旁出现：AI 追问时解释 Context，进入项目、预览和运行时解释 Harness，审看和修改时解释 Loop。
• 不要把术语排成独立章节后要求听众记忆；每个概念都应回答“它对眼前这一步意味着什么”。

2. 先生成一个可预览 Demo，再用缺口教学

首个实操成果应是可见、可改的最小 Demo，不必一开始追求完整功能。让学员亲手看到第一版，再一起识别它为何通用、为何不像自己的项目、为何还不能直接交付；这些缺口就是补 Prompt、Context、设计约束和反馈循环的理由。

不要为了“先规划完整”阻止第一次生成；也不要把第一版 Demo 当成成品。Demo 是后续协作的共同对象。

3. 讲清设计 Context、Skill 与 MCP 的层次

• DESIGN.md 一类文件是项目的设计 Context：让 Agent 读取视觉规则、品牌方向和设计边界；它不是 Skill。
• Skill 是已经验证、会反复发生的工作方法。课程可让学员尝试调用，但不应为了展示而硬造一套 Skill 库。
• MCP 是连接外部动态系统的协议层。不要为工具完整性而配置 MCP：当固定参考和资料已可直接放入项目时，本地文件更轻、更稳。只有真实、重复的外部系统连接需求才值得引入 MCP。

4. 课件先收口内容，再做视觉交付

HTML（网页）PPT、时间线、概念图和配图应在课程主线、页面顺序与每页认知目标明确后再制作。使用公开产品界面截图时，记录来源与用途；生成后必须在浏览器逐页核对排版、翻页、动效和素材可读性。视觉不是内容未定时的替代品。

九、交付前自检

交付前检查：

• 有没有先讲真实案例和具体动作？
• 有没有太多场面话？
• 有没有先下大结论？
• 有没有“赋能、转型、闭环、体系、生态、全链路”等 AI 味词？
• 每页是否只承担一个台阶？
• PPT 可见内容是否都是给观众看的？
• 有没有把讲者提示误放到 PPT？
• 是否有页面太空？能否用大表格、前后对比、字段样例填充？
• 比喻是否帮助理解，而不是抢主题？
• 结尾是否落到“回去先做什么”？
• 概念是否先形成一张协作地图，而非被拆成孤立术语？
• 首次实操是否产出可预览 Demo，并将其缺口转化为下一轮协作动作？
• DESIGN.md、Skill、MCP 是否按层次说明，且没有为了展示工具而硬接 MCP？
• HTML 课件是否在浏览器逐页检查过真实截图、排版、翻页和动效？

完成与接力

• 完成信号：讲稿/PPT 内容形成可跟随的认知台阶，每页只承担一个推进任务，案例、讲者内容与观众可见内容分离，目标媒介已完成相称验证。
• 产物：讲稿、PPT 逐页稿、课程稿或企业培训内容，以及必要的视觉验收记录。
• 候选出口：用户意图未定进入 507-grill；外部证据或素材不足进入 507-research / 507-mine 后返回；需要把内容改成书面主稿时进入 507-forge；需要进一步渲染 PPT/HTML 时进入相应演示制作工作流；现场内容即交付时直接结束。
• 回退条件：主线、听众或页面认知目标仍未收口时不进入视觉制作，不用动效和排版替代内容决定。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: ssdiwu
• Source: ssdiwu/507-skills
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.