方法指南

把工作坊的备料交给 AI 代理

不是「AI 替你设计工作坊」——那是玩具。无趣但有用的是这版：代理按你的需求挑活动、抓打印文件、搭好前后测。三步，命令都是真的。

为什么是文件夹，不是攻略文章

代理扫不动清单文章，更跑不了它。这里每个活动都随附 SKILL.md：frontmatter 拿给你的需求做匹配（人数、分钟、场地、道具），后面是它真能执行的备料命令。同一个文件夹里的指南、复盘表和测评预设都是纯 markdown 与 JSON——不抓取、不登录、没有只为眼睛渲染的东西。全部机关就在这：人读页面，代理读文件夹。

第一步：发现

把代理指向站点的机器可读层：skills.json 一个文件列出全部技能的描述、包地址和 sha256；catalog.json 再补全每个文件夹和它的约束——人数、分钟、场地、道具——列成结构化数据。一行需求——「20 人、15 分钟、零道具、职级混坐」——够一个会匹配的代理把两真一假排在纸塔前面。代理看到的和页面展示的完全同一份：两边读的都是同一张目录。

第二步：安装

每个文件夹都发布 zip 技能包——一条命令装完，解压得到以技能命名的目录：SKILL.md、它引用的全部文件、带逐文件校验和的 manifest：curl -LO https://workshopskill.com/zh/activities/two-truths/files/two-truths.zip && unzip two-truths.zip。把这个目录放进代理的 skills 目录——Claude Code 放 ~/.claude/skills/，OpenAI Codex 放 ~/.codex/skills/，Qoder 放 ~/.qoder/skills/。完整三步工作流见技能页，逐代理的安装路径见技能教程。

第三步：跑备料

技能文件里的命令接手剩下的：抓可打印的答卷和工作簿、抓复盘表，再用 formlm-cli smart generate 把在线前后测搭起来——每位学员的前后差值自动计分，落在你自己的工作空间。第一到三步不需要任何账号；在线测量需要一个免费的 FormLM 账号——数据始终是你的。

代理不能做的部分

站在你场子的最前面。匹配、打印清单、建表单、算分，是代理的班；复盘里那三十秒没人搭救的沉默，是你的班。文件夹的写法让这两半永远不需要中间件：代理备出来的每样东西，你照指南打印、原样执行。

五步清单

发现：把代理指向 skills.json 一行需求，约束对文件夹。
安装：curl + unzip 该文件夹的技能包 一条命令得到加载器就绪的目录——SKILL.md、文件、manifest。
跑备料：卡组、工作簿、答卷、在线前后测 formlm-cli smart generate 搭好自动算差值的测量。
你来带场 匹配和计分归代理上夜班，复盘归你。

常被问到的问题

哪些代理能用这套？

任何能抓 URL、照 markdown 指令行事的代理——Claude、带浏览的 ChatGPT、或本地 CLI 代理都行。技能页写明了确切的三步工作流。

在线测量那步是必需的吗？

不是——每个文件夹纯纸面就能跑完整。在线版留给你要自动差值计分、或有远程学员的场合；纸面答卷和 JSON 预设的题目一字不差。