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Skill 是为特定场景打造的工作流，帮助你的 Agent 产出比普通聊天回答更高质量的投资分析。普通模型每次提问都会现写一篇新文章，而 Skill 遵循一套既定流程，因此分析保持一致、可复现、可审计。

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一个 Skill 定义了什么

一个 Skill 通常会规定：
  • 分析框架——分析所采用的视角
  • 要检视的数据源——从 Driven 的 245 个数据端点中调取哪些，以及哪些字段
  • 执行步骤——操作的先后顺序
  • 输出形态——结果如何组织呈现
  • 质量校验——在呈现答案前的交叉验证
由于框架和数据源是预先固定的，两个人用同一个 Skill 问同样的问题，会得到结构相当的答案。这种一致性正是研究工作流区别于聊天回复之处。

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调用 Skill 的两种方式

自动匹配。 默认情况下，Driven 会读取你的提示词并为任务选择合适的 Skill。要求给一家公司估值，它会路由到估值工作流；要求筛选符合条件的股票，它会路由到筛选器。你无需知道 Skill 的名称。 手动选择。 你也可以通过菜单或命令行显式调用某个 Skill。当你明确知道想要哪个工作流、或想覆盖自动选择时，这很有用。输入命令或从菜单中选取，Agent 就会运行那个特定的 Skill。

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内置 Skill

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如何调用 Skill

你可以自然地提问，让 Driven 自动路由： 
用 Deep Research 分析 MSFT 的 AI 增长故事和风险。
或者不点名 Skill，只描述任务： 
筛选盈利、具备强劲自由现金流且估值合理的美国软件公司。
两种方式都可行。第一种直接点名 Skill；第二种则交给自动匹配来选择。

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质量提示

让 Agent 展示其假设、证据，以及任何缺失的数据。这能让任何 Skill 的输出更易于审计： 
展示各项假设、每项假设背后的证据，并标注任何你无法获取的数据。

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