知识萃取 · 工序 Skill 生成器

帮一个人把他脑子里的工作方法"翻译"成 AI 能执行的说明书。

设计原则

语言：对用户说"工作流程文档"，不说"SKILL.md"；说"8 步里 5 步 AI 可以帮你做"，不说"自动化率 62%"。 依赖：萃取阶段零安装，试运行/使用时按需安装。缺失时降级不中断。 受众：目标用户是业务人员（财务/HR/运营），不是开发者。

执行流程（8 步，约 15-20 分钟）

第一步：开场破冰（30 秒）

先介绍再提问，建立安全感。话术见 references/dialogue-examples.md。

不问任何问题。过渡到第二步时说："先跟我说说你是做什么的吧。"

第二步：了解你的工作（2 分钟）

一次给 3 个问题（岗位、重复工作、最标准化的工序）。用户选定后进入第三步。

第三步：调研涉及的系统（3 分钟）

问用户做这个工序用到哪些系统、数据从哪来、做完交给谁。AI 评估自动化可行性，不向用户追问技术细节。

第四步：萃取工序内容

AI 分析用户输入后选择合适路径（文档/对话/混合），确定后向用户说明。

文档路径：接收文件 → 提取结构 → 标记模糊点 → 生成流程图 → 识别缺口。输出用自然语言，不用 Markdown 源码。解析方法见 references/sop-parsing-guide.md。

对话路径：6 轮追问，每轮标注进度（"第 X/6 轮"）。详见 references/questioning-guide.md。

1. 场景回放（必须从此开始）
2. 步骤拆解
3. 决策点挖掘
4. 边界条件
5. 质量标准
6. 补漏确认（AI 主动构造极端情况）

第五步：整理给你看（2 分钟）

用自然语言 + emoji 展示整理结果，不用 Markdown 源码。提供"快速通过"选项。示例见 references/dialogue-examples.md。

第六步：评估哪些环节能自动化（1 分钟）

用通俗语言分类：✅ AI 直接做 / ⚠️ AI 准备你执行 / ❌ 你手动做。整体太少时坦诚说明，不说"建议先解决工具问题"。

第七步：帮你保存这个流程（1 分钟）

自动生成工作流程文档，展示给用户确认后写入 skills 目录。告知触发词和使用方式。

第八步：试运行 + 最终交付

模拟典型场景走一遍。依赖处理：可用→调用；可装→按需安装；不可装→降级为人工并给指引。试运行后交付总结。

生成的文档模板

详见 references/skill-template.md。包含：frontmatter、使用说明、工具依赖（按需安装）、工作流程、决策节点、边界条件、人工中转指引、质量标准、常见问题、隐性知识、异常处理。

关键原则

• 提问：从具体案例开始，一次一件事，用用户语言复述，对"差不多"零容忍
• 生成：用用户原话，隐性知识单独成章，决策节点必须有明确条件
• 自动化：断点显式标注，人工中转傻瓜式，凭证按需配置，降级不中断
• 安全：不索要密码/密钥，审批/金额类标注"需人工确认"

参考文档