大模型Skill开发实战：从零构建你的第一个AI技能

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大模型 Skill 可以理解为基于大语言模型（LLM）开发的特定功能模块。比如天气查询、日程提醒、智能客服等场景，都可以通过定制 Skill 来实现。Skill 的核心是让 AI 理解用户意图并给出精准响应，就像给大模型装上了一个个功能插件。

模型交互复杂 ：大模型的 API 调用参数多，响应解析需要处理复杂 JSON 结构
技能逻辑设计困难 ：意图识别、对话管理等模块需要合理设计才能保证用户体验
部署流程不清晰 ：从本地开发到线上服务的完整链路涉及多个技术环节

一个基础 Skill 通常包含三个核心部分：
– 意图识别 ：判断用户想做什么（如 ” 查询天气 ”）
– 参数提取 ：获取必要信息（如城市、日期）
– 响应生成 ：调用 LLM 并返回结构化结果

以下是使用 OpenAI API 的示例代码（需安装 openai 库）：

import openai

class WeatherSkill:
    def __init__(self, api_key):
        openai.api_key = api_key
        # 预设提示词模板
        self.prompt_template = """ 你是一个天气助手，请根据用户问题提取以下信息：城市：{city}
        日期：{date}
        只返回 JSON 格式结果 """def extract_parameters(self, user_query):""" 从用户输入提取关键参数 """
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "system", "content": self.prompt_template},
                {"role": "user", "content": user_query}
            ]
        )
        return eval(response.choices[0].message.content)  # 实际项目建议用 json.loads

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class QueryRequest(BaseModel):
    text: str

weather_skill = WeatherSkill("your-api-key")

@app.post("/weather")
async def get_weather(query: QueryRequest):
    params = weather_skill.extract_parameters(query.text)
    # 这里可以接入真实天气 API
    return {"city": params["city"], "forecast": "晴"}