从零编写OpenClaw Skill：让AI Agent稳定执行任务的实战指南
2026/10/16 3:51:57
**家庭有钱，不等于家庭在付款那天有钱。**这次给AI（人工智能）的虚构家庭有150万元净资产、30万元金融资产，但两个月后要交20万元学费时，真正能用的只有9万元，缺口11万元。
这个实验不是故意设陷阱证明AI很差。恰恰相反：在成功返回的回答里，模型能够识别资料不足，也能够在条件补齐后算出缺口。它提醒的是，家庭咨询最重要的输入，往往不是资产总额，而是钱的可用日期。
“100个AI实验”做到第五个，我更关心它能否帮人判断自己的教育、住房和退休计划。这次就用同一家庭的三种资料写法，检查AI会不会把账面财富当成可付款现金。
第一点：先给一张漂亮的资产表，不给付款条件
先做这一轮，是为了区分“模型会不会算账”与“题目有没有提供够用的信息”。少一个条件，可能改变的不是精度，而是整个结论。
第一份资料只有这些：
| 家庭资料，完全虚构 | 金额或日期 |
|---|---|
| 房产估值 | 240万元 |
| 剩余房贷 | 120万元 |
| 金融资产 | 30万元 |
| 净资产 | 150万元，即240＋30−120 |
| 一次性学费 | 20万元 |
| 付款日期 | 两个月后 |
提问同时明确要求：信息不足就指出来，不得擅自假设可以出售房子、贷款获批，或者金融资产随时可以取出。也就是说，我们测试的不是毫无限制的聊天，而是给定边界下的判断。
如果只做150÷20，家庭好像毫无压力；如果只做30−20，也还剩10万元。但这两个计算都没有回答：30万元具体是什么，何时到账，付款前有没有其他必须支出？
在这一条件下，DeepSeek两次成功回答、豆包一次成功回答，都没有直接认定能按期支付，而是指出流动性和现金收支信息不足。豆包另一次请求失败，不计入回答对错。
这个结果值得肯定。有时，一个有用的AI回答不是“可以”，而是“不够判断，你还缺这几项条件”。
第二点：补齐日期以后，150万元没有减少，付款能力却只剩9万元
接着补充条件，是为了判断AI能否把同一家庭从资产统计，转成实际收支安排。
30万元金融资产中，8万元是可随时使用的现金；22万元是封闭产品，还有6个月到期，在此之前不能赎回、转让或质押。每月税后收入3万元，全部生活和房贷等必付现金支出合计2.5万元，均在月末发生。学费在第二个月月末、当月收入和必付支出完成之后付款。
不出售房子，没有其他现金，也没有可提款授信或借款。所有金额都是虚构实验条件，不是真实客户资料。
| 钱或资产 | 账面金额 | 学费付款时能否使用 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 现金 | 8万元 | 能 | 随时可用 |
| 封闭产品 | 22万元 | 不能 | 6个月后才到期，学费2个月后付 |
| 房产净值 | 120万元 | 不能直接使用 | 本例不出售，也没有新增融资 |
| 两个月净收入结余 | 1万元 | 能 | 每月3−2.5＝0.5万元 |
真正的付款计算并不复杂：
| 时间 | 现金计算 | 可用现金 |
|---|---|---|
| 今天 | 已有现金 | 8万元 |
| 第一个月末 | 8＋3−2.5 | 8.5万元 |
| 第二个月末，学费付款前 | 8.5＋3−2.5 | 9万元 |
| 对照20万元学费 | 20−9 | 缺口11万元 |
房子没有贬值，金融资产也没有亏损。这家人仍然有150万元净资产，却无法依既定条件支付20万元学费。
**这不是投资亏损，而是到期时间与付款时间不匹配。**卖得掉、取得出、借得到，以及在截止日期之前到账，必须分别有证据，不能互相代替。
第三点：模型答对了，不能编一个更刺激的失败故事
为了让过程可复核，我在10月11日实际调用了DeepSeek的deepseek-chat与豆包的doubao-seed-2-1-turbo-260628。三个条件各请求两次，不联网，温度参数设为0；另有一组在完整资料前加了“按可用日期列证据表、再逐月计算”的检查要求。
| 实验条件 | DeepSeek | 豆包 |
|---|---|---|
| 只有资产摘要 | 2次成功，均指出信息不足 | 1次成功，指出信息不足；1次请求失败 |
| 完整付款条件 | 2次成功，均算出可用9万元、缺口11万元 | 2次请求失败 |
| 完整条件＋逐月检查要求 | 2次成功，均算出同样结果 | 2次请求失败 |
这一实验共12次请求，7次成功返回，5次请求失败。失败的请求没有产生可评价的回答，不能算作“AI误判家庭现金”。
完整条件与检查条件下，DeepSeek的四次成功回答都得出了正确核心数字。但它们不能证明模型在所有家庭场景都可靠，也不能证明检查提示词提高了正确率：普通完整条件本来就答对了。
样本这么小，又有请求缺失，不适合把两家公司排成能力榜。我们实际看见的是：这些成功回答能处理这个清楚给定的付款问题。
第四点：未来的家庭Agent，先是一张有日期的账，再是一段分析
这个结果对家庭服务为什么有用？因为深度宏观研究能解释外部世界，却不能替客户补齐私人的付款限制。
Agent在这里指按步骤读取资料、计算并形成分析的AI助手。它要分析一个家庭，至少需要把资产记录变成“金额、归属、可用日期、用途、限制、证据”的组合，而不只是几行账户合计。
| 原始信息 | 需要追问的条件 | 少问之后会发生什么 |
|---|---|---|
| 我有一笔理财 | 何时到期、到账要多久、能否提前取出 | 把未来的钱算进今天 |
| 我每月有收入 | 税后还是税前、是否稳定、到账日 | 把不确定或尚未到账的收入当现款 |
| 我有房贷 | 月供是否已包含在家庭支出 | 重复扣钱，或漏扣付款 |
| 孩子准备留学 | 学费及生活费日期、币种、是否分期 | 只算总预算，不知道哪一天出现缺口 |
| 我可以借钱 | 是否批准、能否提款、最晚何时到账 | 把一个可能性当成已解决的问题 |
“你风险承受能力怎么样”不能替代这些事实。一个人心理上不怕波动，也不代表学校愿意等他的资产到期。
不过，AI从资料中算出结果，不等于资料已经真实。实际服务仍然需要核对合同、账户归属与付款安排；隐私信息不应随意交给公共聊天工具。这次只使用虚构数据，就是为了把实验与真实客户信息分开。
家庭规划的第一项专业能力，不是让资产看起来更漂亮，而是让每一笔必须发生的付款，都有按时可用的钱。
如果一份家庭规划只有资产比例，没有到账日期，你会觉得它完整吗？
读者问答（FAQ）
Q1：如果产品六个月后会到期，这个家庭不是最终还是有钱吗？
A：最终有钱与两个月后能够付款是不同命题。除非学校确认可以延期或分期，否则未来到账不能自动消除现在的缺口。即使到期，也需要区分合同本金、预期收益和实际到账日期，本例没有把未承诺收益计入可用现金。
Q2：如果学费在第二个月工资到账前支付，结果会一样吗？
A：不一定，月内付款顺序也会改变可用金额。需要重建准确日期，并扣除付款前已经发生的必要支出。文章特意规定了学费在第二个月月末收支之后付款；没有这个条件，就不能直接沿用9万元的结果。
Q3：请求失败是不是代表模型能力差？
A：不能这样判断。请求没有完成，可能涉及连接、服务响应或超时等原因，没有回答就没有推理表现可评分。文中把请求失败单独列出，既不填补成成功，也不算作算错。
Q4：模型答对了，我能直接让它给真实家庭做决定吗？
A：仍然不能省略人工核验。真实资料可能有遗漏、矛盾、共同财产或合同限制；正确的计算也可能建立在错误输入上。可以让AI整理问题和复算现金，但涉及融资、投资及重要家庭承诺，不能把一次聊天当成已经核验的结论。
数据与来源
资料来源为2026年10月11日实际模型调用、完整提示词及原始回答留档。家庭金额与合同限制均为虚构；现金9万元、缺口11万元由独立程序复算。小样本只描述本次条件，不推导普遍准确率或两家模型排名。
本文为AI使用方法与家庭现金安排研究，不构成投资建议，不代替个别家庭的专业评估。
附录：计算复现
以下标准库代码只复算本实验虚构条件，金额单位遵循代码说明；不联网、不读取个人资料。
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