前言¶

给 Agent 接入选车咨询时，最常见的问题是模型自由发挥：用户说一句「预算 15 万，家用」，模型就给出一段含糊的车型罗列，预算、动力形式、空间、安全性各自为政，用户还得自己再追问才能收敛。做导购类对话的开发者，需要的是先把约束条件收集齐，再按维度给清单，最后落到两款车的具体对比。

下面介绍的 SkillHub 上的「汽车购买推荐助手」，就是按这个流程设计的。

这是什么¶

汽车购买推荐助手是一个专业汽车购买推荐 Skill，坐标 @user_234430b8/car-purchase-advisor，版本 1.0.0，来源 community，分类 life-service，由 user_234430b8 发布。

它解决的是选车咨询中「约束分散、结论先行」的问题：用户往往先说预算或用途，后补空间、安全性等偏好。Skill 的固定做法是先收集多维约束，输出推荐车型与价格清单，再引导用户挑出两款做深度对比，而不是一次性堆出一堆车型。

页面标注 requires_api_key=false，即不要求配置 API Key。页面显示评分 100000、下载 1389、安装 0。

触发场景¶

Skill 在以下问句出现时触发：

1、直接求助类：「买什么车好」「推荐一款车」「哪款车性价比高」。
2、带预算类：「预算 X 万买什么车」。
3、用途类：「适合家用的车」「自驾游用车」「城市代步的车」「商务用途」。
4、动力形式类：「电车还是油车」。
5、细分需求类：「空间大的 SUV 推荐」「安全性好的车型」。

也就是说，用户说得像在咨询买车，就会被路由到这个 Skill，而不是走通用问答。

核心功能¶

只写资料中已核实的能力。

多维约束收集¶

Skill 读取的输入维度包括：

• 预算
• 用途需求（城市代步、自驾游、家用、商务等）
• 动力偏好（纯电、混动、燃油）
• 空间需求
• 安全性
• 性价比

这些维度不必一次性给全，Skill 会按多维要求综合判断，适合问答中逐步补齐约束的场景。

两段式输出¶

流程固定为两步：

1、先给出推荐车型与价格清单。这一步的作用是让用户看到候选范围和价位，而不是直接进入细节。
2、引导用户选择车型，进行深度对比分析。清单是输入，对比是后续动作，Skill 不把两步合并成一段泛泛的推荐。

这种结构对开发者的好处是：前半段可直接作为列表渲染，后半段天然承接「选两款对比」的下一步请求，对话轮次可预期。

安装与启用¶

未能核实的部分如实说明：本次抓取 SkillHub 页面（https://www.skillhub.cn/skills/user_234430b8/car-purchase-advisor）与 API 地址（https://api.skillhub.cn/user_234430b8/car-purchase-advisor）均返回抓取失败，因此官方页面上没有可直接核对的安装命令或配置示例，下面不给出任何未经验证的命令。

可以确定的是：该 Skill 属于通用 SKILL.md 格式，以坐标 @user_234430b8/car-purchase-advisor 标识，标注 requires_api_key=false。按此类 Skill 的通用约定，使用时需把 SKILL.md 放到 Agent 可读取的 skill 目录，由 Agent 读取其中的说明后按触发条件启用；具体的目录路径和加载方式取决于所用 Agent 运行时，需以对应平台的文档为准。

落地前建议做两件事：一是打开官方页面确认最新的安装方式与运行时要求；二是用一条真实问句（如「预算 15 万，家用，偶尔自驾」）跑通一次，确认约束收集和两段式输出是否符合预期。

典型用法¶

以下示例取自 Skill 简介中的触发场景，可作为联调用的输入样例。

预算 20 万，家用为主，偶尔自驾游，希望空间大，安全配置好一点，倾向混动，哪款性价比高？

按 Skill 的设计，预期的处理路径是：

1、识别预算 20 万、用途「家用 + 自驾游」、空间需求、安全性、性价比、动力偏好「混动」。
2、输出推荐车型与价格清单。
3、询问用户希望对比哪两款车。

再用更窄的输入验证边界：

城市代步，预算 10 万以内，电车还是油车？

这条命中动力形式对比场景，用来检查 Skill 是否只在动力偏好缺失时才反问，而不是无条件追问。

适用场景与注意¶

适合的场景：导购类对话机器人、汽车资讯站点的问答入口、需要把「预算 + 用途 + 动力」结构化后再回答的场景，尤其是希望输出可渲染成列表与对比表的产品。

需要注意的几点：

1、价格清单的时效性。车型指导价随时间变动，Skill 输出的价格需要产品侧接数据源或明确标注为参考价，否则容易给出过期数字。
2、推荐范围的边界。Skill 未在资料中声明数据覆盖范围，实际覆盖品牌、车型库需自行验证，避免当成全量车型库使用。
3、事实性责任。选车咨询涉及安全、性能等具体断言，建议在产品侧加免责声明，并对对比结论做人工或数据源复核。
4、触发冲突。购车问句与通用汽车问答可能重叠，需在路由层设置优先级，避免同类 Skill 抢答。
5、数据口径。线索材料与抓取资料在评分和下载量上存在差异，页面当前显示评分 100000、下载 1389，引用时以页面实时数据为准。

结尾¶

汽车购买推荐助手的价值在于流程固定：先收约束，再给清单，最后落到对比。对做导购类产品的开发者来说，少写一轮对话逻辑，换来的是可预期的输出结构。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_234430b8/car-purchase-advisor ，SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_234430b8/car-purchase-advisor