1MCP 被比作「AI 世界的 USB-C」，它解决的核心问题是？
你选：A. 让模型变得更聪明 ✗ 正解：B. 让 AI 以统一方式接入外部工具、数据源与业务系统
P39：MCP 是模型上下文协议，一套开放标准。过去是一对一硬接，现在一次标准适配。典型场景：发企微通知、录客户建档、搜行业情报、查库存报表、排会议日程。
2搭建知识库五步走的正确顺序是？
你选：B. 入库 → 收集 → 切分 → 清洗 → 更新 ✗ 正解：D. 收集 → 清洗 → 切分 → 入库 → 更新
P45：收集（分清权威版本）、清洗（格式统一、去重去旧、敏感脱敏，最费功夫也最值钱）、切分（一个知识点一个条目）、入库（目录标签关键词三套索引）、更新（过期下架归档）。
3一个成熟的 Skill 文件结构包含哪三层？
你选：B. 数据层、模型层、应用层 ✗ 正解：C. 定义层 SKILL.md、执行层 scripts/、配置层 standards/ 与 templates/
P42：定义层是使用说明书加规矩总纲，执行层是真正干活的发动机，配置层是管输出质量的统一标尺。三层加一个纠错闭环，Skill 才能自己查错、自己改错。
4「模型这么强，为什么还干不了企业的活？」课件给出的答案是差哪三样？
你选：B. 只差更大的算力 ✗ 正解：A. 差一双手（Agent）、差一手艺（Skill）、差一份粮（知识库）
P16 模块小结：大模型有脑无手（Agent），重复工作好做法没沉淀（Skill），不了解你的业务、答案没出处（知识库）。下午的模块就是逐个补齐这三块短板。
5「工作流」和「智能体」的区别在于？
你选：B. 工作流更贵 ✗ 正解：A. 工作流是人定步骤、按顺序执行的流水线；智能体是给定目标自己拆解、调工具、干到交付
P10：工作流＝人定步骤、按顺序执行的流水线；Agent 智能体＝给定目标自己拆解、调工具、干到交付。定义里最重的两个字是「自主」。
6判断一个 Skill 够不够「企业级」，课件建议问哪三句话？
你选：B. 谁开发的、什么时候开发的、花了多少钱 ✗ 正解：C. 换个人还能干吗、别的人能直接调用吗、出了问题查得到是哪一步吗
P41：企业级 Skill 是连接流程、数据、知识与系统的企业工作手册，不依赖某个人，人员变动不影响运转。
7六个易混概念里，Skill 指的是什么？
你选：B. 人定步骤、按顺序执行的流水线 ✗ 正解：C. 把一项工作的 SOP 封装成 AI 可重复执行的手艺
P10 概念辨析：大模型是大脑，Agent 智能体是装上手脚的人，知识库是粮草，Skill 是手艺，工作流是固定流水线，数字员工是上岗后的员工。
8课程给出的核心公式是：企业 AI 工作台 = ？
你选：B. AGENT（组织协同）+ SKILLS（业务流程）+ DATA（数据/知识） ✓
P5 公式：AGENT 是干活的人（组织协同），SKILLS 是掌握的手艺（业务流程），DATA 是依赖的粮草（数据/知识）。原文结论：三者缺一，只会聊天不会办事。
9课程的核心主张是：把反复发生的工作，重构成什么样的协同系统？
你选：C. 让员工多学几个工具，人人都会用 AI ✗ 正解：D. 「人把关、AI 执行」的协同系统
P4 核心观点原话：「把反复发生的工作，重构成『人把关、AI 执行』的协同系统」。工具是手段，重构工作是目的；多学几个工具解决不了根本问题，流程没变，工作量只是换了个地方堆。
10智能体的工作闭环（ReAct）依次是哪四步？
你选：C. 输入 → 编码 → 解码 → 输出 ✗ 正解：B. 规划 → 调工具 → 看结果 → 反思
P34：Thought 思考（规划）、Action 行动（调工具）、Observation 观察（看结果）、Loop 循环（反思）。不达标就回到规划换个走法，达标才往下推进。