本例使用一条临时业务规则：“节日期间，现货订单预计在三个工作日内发出。”实际日期、范围和承诺必须以你的真实政策为准。

准备规则#

先确认规则的适用对象、开始和结束时间、例外情况，以及它是否需要实时订单或库存数据。稳定政策可以进入知识库；带有触发条件、时限或处理步骤的规则更适合成为 AI 技能。

创建学习提案#

你可以直接告诉 Yuna 这条长期规则；Yuna 会先询问是否继续整理，确认后才生成待评审提案。若规则来自一条错误回答，也可以在工作台选择 纠正 AI，说明哪里错了、正确处理方式和适用范围。纠正入口会自动带入客户问题与原回答，但两种方式共用同一学习建议、评审和测试链路。

评审学习建议#

检查建议引用的问题、推荐答案、范围、有效期和所需能力。遇到退款、价格、对外承诺或自动发送等高风险内容时，应缩小范围并保留人工确认。

重复或近似建议应合并到已有知识或技能，避免产生互相冲突的版本。

启用前测试#

至少测试以下三类问题：原始问法、意思相同的改写问法，以及不应触发这条规则的无关问题。确认回答没有扩大承诺，并且规则过期、证据不足或条件不满足时不会继续使用。

只有评审和调试台测试都通过后才启用。启用后再从真实渠道抽查一次客户收到的最终回答。

暂停或回滚#

政策改变或发现错误时先暂停技能，避免继续自动使用。新版本表现不如上一版本时，可回滚并重新运行关键测试。暂停和回滚会保留历史，删除并不是修正问题的首选方式。