本篇播客根据极简公关原创文章《公关人AI落地：如何用好Skill》，由AI工具生成。

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内容速览：

最近一年，公关圈讨论最多的话题之一就是AI。工具学了一堆，概念听了一堆，可很多公关人依然没有建立起属于自己的AI工作方式。问一圈下来，困惑高度一致：知道AI有用，但不知道怎么用。

这个词你可能已经频繁听到，却似懂非懂——Skill。很多人觉得Skill是程序员的事，离公关很远，但它可能是未来公关人使用AI最关键的能力。

Skill到底是什么

先把几个概念理清楚。

大模型是什么？DeepSeek、豆包、ChatGPT、Claude，这些都是大模型，本质上是一个"大脑"，给它什么指令，它就用自然语言回应。

提示词是什么？你让大模型帮你写一篇新闻稿，那段指令就是提示词。

Skill是什么？Skill还是提示词，但它是提示词的高阶优化版。你可以把它理解为提示词的ProMax版——加了结构、加了工具、加了复用能力。

跟普通提示词比，Skill多了三个关键特性：

可嵌套。 像电脑里的文件夹一样，有主目录，有子目录。你处理IPO舆情应对需要的提示词，和日常媒体关系维护的提示词，可以分开存放、按需调用，不用写在一个巨大的提示词里。

可复用。 一旦某个业务场景的Skill写好了，下次遇到类似任务，直接调用就行，不用重新写一遍提示词。

可调用外部工具。 这是Skill和普通提示词最大的区别。Skill可以连接两类外部资源：一是知识库——放着精准的行业资料、策略文档、历史案例，让AI回答时直接调用真实依据，减少"幻觉"；二是脚本——通过代码来解决特殊计算和处理需求，比如批量格式转换、数据抓取。

那Skill和工作流有什么区别？工作流比较固定，像一条流水线；Skill更灵活，可以根据情况做条件判断。

举个公关场景的例子：业绩发布传播——步骤清晰、流程固定，就适合用工作流：先出业绩摘要，再写新闻稿，接着做传播排期，最后出监测报告。但处理一场突发舆情——负面类型、传播范围、涉及人群、回应时机等变量很多，那就更适合用Skill，因为它能动态调整。

什么情况下该用Skill？判断标准很明确：某类业务场景会重复发生，但其中又有较多变量，需要兼顾流程共性和个案特殊性。公关里的IPO舆情管理、危机回应口径制定、媒体采访准备——这类场景特别适合。

如何用好Skill

会用Skill和用好Skill，中间隔着一步：把专业经验沉淀进去。

第一步：别急着学技术，先梳理你的业务流程。

很多公关人听到Skill就想学怎么搭建、怎么写代码、怎么调用API。但Skill的核心竞争力不在技术实现，在于你往里面塞了什么。再强的大模型，也不知道你怎么写新闻稿，不知道你做IPO公关的重点在哪，不知道你处理危机时第一步做什么。这些经验，只有你自己清楚。

所以用好Skill的第一步，是先把日常工作里的重复场景梳理出来。比如：

• IPO舆情分级处置流程：重大/中度/轻度分别怎么应对

• 危机公关声明写作：结构怎么排、常见错误怎么避

• 业绩传播Checklist：按照《财经传播通识课》里的内容，数据+逻辑+佐证框架怎么填

梳理完流程，你才有素材往Skill里填。没有流程梳理，Skill就是空壳。

第二步：从高频场景开始，一个一个沉淀。

不要贪多。先选一个你最常做、最耗时间、最有标准流程的任务，把它沉淀成Skill。比如，你每个月都要做至少一次传播，那就先把传播的Skill做好——从摘要提炼到传播排期到监测报告，每个环节的步骤、口径模板、注意事项都写进去。

做完一个，用起来，有问题就调，好用就继续沉淀下一个。从"每次从零开始"变成"复用+优化"，这才是Skill的价值起点。

第三步：让Skill调用你的知识库。

普通提示词只能靠大模型本身的知识回答，准确度有限。但Skill可以连接你自己的知识库——你过去的文章、案例、策略文档、口径模板，都可以存进知识库让Skill调用。这样做的好处是：回答有依据，减少幻觉；内容有延续性，符合你一贯的风格和专业判断。

极简公关的AI助手就是这么做的——所有回答都基于极简公关已发布的内容，不凭空创造。公关人做自己的Skill，也应该走这条路：先建知识库，再让Skill调用知识库，形成"经验沉淀→精准调用"的闭环。

第四步：定期迭代，让Skill跟着你的经验升级。

Skill不是一劳永逸的工具。你的业务经验在增长，Skill也应该跟着迭代。每次做完一个项目，复盘时顺便更新Skill里的步骤、口径、注意事项。这样Skill就变成一个活的资产，越用越精准，越沉淀越有价值。

比技术更重要的，是Skill思维

聊到这里，有必要说一个更底层的判断。

AI作为生产力工具，未来会和水电一样变成基础设施。技术门槛只会越来越低——今天你觉得搭建Skill有难度，三年后这件事大概率会像用微信一样简单。模型之间的差距也在缩小，别迷信某个特定模型，真正决定效率差距的，是你能不能把专业经验沉淀下来。

所以与其花大量时间学怎么设计Skill的技术细节，不如先把一种思维练出来——Skill思维：遇到重复的工作场景，先想"能不能拆解成标准化流程"，再想"能不能让AI按这个流程帮我干"。

这种思维跟公关行业长期强调的"复盘沉淀"一脉相承。公关人本来就应该有萃取经验的习惯——每次项目结束做复盘，把成功做法提炼成checklist或流程。Skill只是把这个习惯往前推了一步：从"写进文档里"到"写进AI里"，从"下次手动参照"到"下次AI帮你执行"。

两者之间的差距，就是"知道怎么做"和"AI替你做"的差距。

公关人真正该学的，不是怎么写代码搭建Skill，而是怎么把自己的工作方法拆解成AI能理解、能执行的标准化流程。技术实现会越来越简单，但流程提炼的能力——知道哪些环节该标准化、哪些变量该保留灵活度、哪些口径该固化——这个能力不会因为技术进步就自动获得，它只能靠你在实战中一点点打磨。

工具不必迷信，国内已经够用

现阶段，优先选国内主流大模型就够了。

原因很直接：公关工作涉及大量敏感信息——客户策略、媒体关系、危机口径、IPO进度，不适合随意上传境外平台。从合规性、稳定性和便利性看，国内模型足以覆盖公关人大部分场景。

目前豆包、DeepSeek、Kimi、IMA等工具都在逐步支持Skill功能，有的已开始原生支持，有的可以通过间接方式调用。模型能力还在快速迭代，功能缺口很快会被补上。

关键判断就一条：不要迷信模型。 未来模型之间的差距会越来越小，真正拉开差距的，是你往Skill里沉淀了多少专业经验。再强的模型，也不会自动知道你做IPO公关的流程，不会自动知道你处理危机时的第一步——这些得你自己填进去。

工具够用就行，经验沉淀才是核心。

公关人AI落地的真正路径：先用起来，再沉淀进去，最后迭代升级。三步走完，你就有了属于自己的AI能力资产。

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