做报表最耗时的环节是什么？不是建模，而是从空白画布开始，一页页搭视觉对象、调主题、配交互。模型建好了，报表还得手动做，这部分工作量往往比建模还大。
Power BI 核心 AI 团队的产品经理 Harleen Kaur 在 Fabric Insider 节目中，聊到了一套专门解决这个问题的东西——报表创作技能（Report Authoring Skills）。
什么是「技能」？
可以把「技能」理解成一份写给 AI 代理的脚本或操作指南。它不直接干活，而是告诉真正执行任务的智能代理：这件事该怎么做。
报表创作技能，就是一份教 AI 代理如何创建 Power BI 报表的说明书——怎么建视觉对象、怎么分页、怎么套主题，全都写在里面。
你只需要在 GitHub Copilot CLI、Claude Code 这类 AI 工具里输入需求，请求就会被路由到对应的技能上。
三个技能，各管一段
这套报表创作技能不是一个，而是分成了三个，覆盖从规划到落地的完整链路：
- 规划（Planner）——先想清楚报表要讲什么故事，页面怎么分、指标怎么摆
- 设计（Design）——确定视觉风格、主题配色、布局规范
- 创作（Authoring）——真正动手生成视觉对象、多页报表和主题
三者配合，能把一个空白的语义模型，一路推进到有主题、多页面的完整报表。
和建模 MCP 是什么关系？
之前已经聊过用 Power BI Modeling MCP Server 让 AI 建语义模型。但建模只是完成了一半工作，模型之上还得有人把报表做出来。
建模 MCP 解决「数据层」，报表创作技能解决「展示层」，两者串起来，才是从模型到报表的完整 AI 工作流。
国内用户怎么看
这套技能目前主要依赖 GitHub Copilot CLI、Claude Code 等工具，国内使用有一定门槛。但思路值得借鉴：把报表开发拆成规划、设计、创作三段，每段交给专门的指令去执行。即使暂时用不上 AI 代理，这个拆解方式本身也能帮团队理清报表开发的流程。
对 BI 开发者来说，AI 接管重复性的报表搭建工作，人可以把精力放在业务理解和故事表达上，这大概是接下来一两年最实际的变化。
