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Office Collaboration Radar (Chinese)

核心功能:从群聊、会议纪要等协作文本提取项目进展、待办、风险等信息,生成结构化协作状态卡片,支持隐私脱敏、冲突检测、优先级排序、雷达图可视化,输出稳定的Markdown卡片与JSON。典型场景:将非结构化协作材料整理为周会、复盘可用的标准化状态。输入为协作文本,输出需指定路径,仅读取用户明确指定文件。

yamyeed
yamyeed
热度 26.08
最近更新 2026-09-20 11:28:01
分类:协作依赖:代码执行 / 读写文件 / 内部调用大模型应用场景:会议纪要 / 任务管理 / 摘要总结 / 数据处理 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add office-collaboration-radar
Metadata
name
office-collaboration-radar
description
从群聊记录、会议纪要等协作材料中提取稳定格式的协作状态卡片。 用户提到"协作状态""项目进展""待办提取""风险阻断""Owner/DDL""跨部门依赖""需确认项" 或粘贴协作文本时使用;输出协作状态卡片、行动项、风险依赖、证据片段、优先级排序、 雷达图与 JSON 结构化结果,并自动脱敏常见 PII 与凭据、重新核验全部证据、标记冲突; 只读取用户明确指定的本地文件,落盘时必须提供明确的输出路径。

Office Collaboration Radar

将近期协作材料转换为一张稳定格式的"协作状态卡片"。本 Skill 是状态提取器,不是周报生成器、催办助手或项目管理系统写入工具。

英文版:Office Collaboration Radar (English)

v0.4.4 核心变化(安全边界维护):

  • 不再默认覆盖文件:enforce、aggregate 和雷达图生成均要求显式传入 --out;输出文件已存在时默认拒绝覆盖,只有用户明确添加 --force 才允许替换。
  • 证据重新核验:不再信任草稿中预填的 evidence;所有证据均重新从用户提供的原始材料中匹配,无法支持时写为“未提供”。
  • 常见凭据脱敏:补充 API Key、Provider Token、JWT、Authorization Header、密码和私钥块等常见模式;该确定性规则不是完整的密钥扫描器,高风险材料仍需用户先行脱敏。
  • 最小权限调用:关闭隐式调用,只读取用户明确指定的文件,不枚举目录、不读取环境变量或凭据存储、不联网传输材料。

v0.4.3 核心变化(证据约束 + 双语发布):

  • Owner / DDL 逐字证据约束:process.py enforce 会检查草稿中的负责人和截止时间是否逐字出现在原始材料中;缺少原文支持时统一重置为“未提供”、降为 P2,并加入需人工确认项。
  • 空冲突字段修复:空字符串不再被误判为 P0;只有实际存在的冲突标记才进入 P0。
  • 双语版本互链:保留独立中英文包,避免混合语言触发和输出,同时明确对应版本入口。

v0.4.2 核心变化(雷达图 + 智能优先级 + 执行摘要):

  • 雷达图可视化 scripts/radar_chart.py:从 7 模块卡片计算项目健康度的 7 个维度(进展透明度/决策确定度/待办健康度/风险可控度/协作畅通度/证据完整度/确认负担),生成 SVG 蜘蛛网图,PM 可一键查看项目协作健康全貌。纯 Python 标准库,零依赖。
  • 智能优先级排序:enforce() 中自动为每条行动项标注 P0(有冲突)/ P1(Owner+DDL 齐全)/ P2(信息不完整),并按 P0>P1>P2 重排。冲突项自动置顶,PM 不用在海量待办里找紧急项。
  • 执行摘要 synthesis:process.py 新增 synthesize(),将 7 模块卡片合成 2–3 句可直接复制的摘要(阶段→待办风险规模→行动建议),PM 可一键贴到项目群。

v0.3.1 核心变化(CSV 公式注入防护):

  • 导出 CSV 公式注入修复(评审安全项):scripts/export_card.py 在写入 CSV 前对全部用户来源字段做公式前缀(= + - @)转义(前置单引号),避免 task/owner/department/ddl 等以公式前缀开头时在表格软件中触发公式执行。新增 E4 自测覆盖上述前缀。

v0.3.0 核心变化(多工具协同落地):

  • 下游导出器 scripts/export_card.py:将 7 模块卡片按 templates/downstream-field-mapping.md 契约导出为 csv / 飞书多维表格 / Notion Database 字段映射 JSON,落实「多工具协同」落地能力;自带 selftest 对抗用例,已并入主 selftest。
  • 中文触发提示:agents/*.yaml 的 default_prompt 改为中文,提升 AstronClaw 在中文场景下的自动唤起命中率。

v0.2.3 核心变化(鲁棒性 + 精度夯实):

  • CLI 输入防御:process.py 全入口捕获坏 JSON / 类型不符 / 文件缺失,统一输出友好中文提示 + 非零退出码,绝不甩 Python Traceback;对抗输入用例已固化进 selftest。
  • 证据匹配升级:由「字符集合重合度」升级为「子串命中 + 字符二元组 Dice 相似度 + 阈值」,弱相关句不再被硬挂为证据(返回「未提供」)。
  • 银行卡 Luhn 校验:16~19 位数字须通过 Luhn 才脱敏,避免误伤时间戳/订单号等普通长数字串。

v0.2 确定性执行层 scripts/process.py(R1–R5):

  • R1 证据强制留痕:每条结论必须挂载 ≤40 字证据短片段,找不到时标注「未提供」(不编造)。
  • R2 脱敏规则库:手机号/邮箱/身份证/银行卡/姓名等 PII 自动遮蔽为 [手机号] 等占位符。
  • R3 跨多轮聚合:多段材料先聚合去重再抽取(见 templates/cross-turn-aggregation-schema.md)。
  • R4 Schema 稳定:7 模块键顺序与字段固定,由核心自测与发布前校验覆盖。
  • R5 冲突检测增强:同一任务出现不同 Owner/DDL/状态时标记「存在冲突,需人工确认」,并写入需人工确认项。

适用场景

  • 用户粘贴群聊记录、会议纪要、飞书/企业微信/钉钉协作文档摘录、项目推进记录。
  • 用户要求识别项目进展、已确认决策、Owner/DDL 待办、风险阻断、跨部门依赖、需人工确认项。
  • 用户需要把非结构化协作文本整理为可复制到周会、项目群、PM 复盘文档中的状态卡片。
  • 用户要求输出稳定 Markdown 卡片和 JSON 结构化结果,便于后续系统解析。

不适用场景

  • 不生成完整周报、日报、OKR 汇报或绩效评价。
  • 不替用户发送催办消息、会议邀请、邮件或 IM。
  • 不自动修改 Jira、飞书多维表格、Notion、CRM、日历或其他外部系统。
  • 不判断个人绩效,不对协作方作主观评价。
  • 不从材料之外补全事实、Owner、DDL、决策结论或部门责任。

输入格式

接受以下输入之一或组合:

  • Markdown、纯文本、聊天导出、会议纪要、项目日志。
  • 多段材料,建议用标题标明来源,例如"群聊记录""会议纪要""项目日志"。v0.2 支持多段材料:先按 templates/cross-turn-aggregation-schema.md 做跨多轮聚合。
  • 可选元信息:项目名、材料时间范围、涉及部门、期望输出语言。
  • 可选实体名单(已知成员真名等),用于更准的脱敏,可传入 process.py --entities。

如果用户未提供项目名、时间范围或部门信息,在输出中标注"未提供",不要自行推断。 默认使用用户输入的主要语言输出;如果用户明确指定输出语言,则按用户指定语言输出。

分析流程

  1. 识别材料边界:区分事实、观点、提问、待确认信息、玩笑闲聊和重复内容。
  2. 抽取项目状态:总结当前阶段、总体状态、最近进展、下一步焦点。
  3. 提取已确认决策:只记录材料中明确达成一致、拍板、确认采用、确认延期或确认上线的事项。
  4. 提取 Owner × DDL 待办:优先识别明确责任人、部门、动作、截止时间和交付物。
  5. 提取风险、阻断和依赖:区分风险、已发生阻断、跨部门依赖、外部依赖。
  6. 建立跨部门协作关系:描述部门之间的请求、交付、等待、确认、审批或联调关系。
  7. 标记需人工确认项:将信息缺失、冲突、表达模糊、未明确 Owner/DDL 的事项列出。
  8. 附证据片段:每个关键结论尽量附 1 条短证据;证据不超过 40 个中文字符;没有证据时标注"未提供"。
  9. 输出固定结构:按"输出格式"中的标题顺序输出,不因信息缺失删除模块。
  10. 生成 JSON:字段必须稳定;未知值使用 "未提供",冲突值使用 "存在冲突,需人工确认"。
  11. v0.2.2 强制执行层(必做):把抽取出的卡片 JSON 与原始材料交给 scripts/process.py 加固——
    • 单段材料:python scripts/process.py enforce --card <草稿.json> --source <原始材料.txt> --out <加固后卡片.json> [--entities 名单.txt]
    • 多段材料:先执行 python scripts/process.py aggregate --cards <卡片1.json> <卡片2.json> --out <聚合卡片.json>,再 enforce。
    • 该步骤会(a)校验 Owner / DDL 是否有逐字原文支持;(b)脱敏所有 PII(R2);(c)为每条结论补证据(R1);(d)标记同任务冲突(R5);(e)校验 7 模块顺序(R4);(f)自动标注 P0/P1/P2 优先级并重排;(g)生成执行摘要置于元信息中。
    • 雷达图:python scripts/radar_chart.py generate --card <加固后卡片.json> --out radar.svg
    • 发布前运行 python scripts/process.py selftest 并执行 Skill 包校验。

本地访问与写入边界

  • 只读取用户明确传入的 --card、--source、--entities 或 --cards 路径;不枚举目录,不搜索其他文件。
  • 不读取环境变量、系统凭据存储、浏览器数据、Shell 历史或无关工作区内容。
  • 不使用网络,不向外部服务传输协作材料;本 Skill 没有 MCP 或外部服务依赖。
  • enforce、aggregate 和雷达图生成必须显式提供 --out;导出器默认只打印到 stdout,只有传入 --out 时才写文件。
  • 输出路径不得与任何输入路径相同。已有输出文件默认拒绝覆盖;--force 只代表允许替换用户明确命名的那个输出文件。

工具链编排

本 Skill 定位为协作信息处理链路中的中枢提取器,两端可与其它工具/插件协同,形成「转写 → 提取 → 落表」的完整闭环:

[上游·多模态转文本]                [本 Skill·雷达提取]              [下游·落表/同步]
语音会议/录音 ──ASR──▶                                        ┌─▶ 飞书多维表格(字段映射)
纪要截图/白板 ──OCR──▶  纯文本材料 ──▶ process.py enforce ──▶ ┼─▶ Notion Database
IM 群聊导出   ──────▶  (可多段)       ├ 脱敏/证据/冲突/Schema  └─▶ 周会文档 / PM 复盘
                                       ├ 优先级 P0/P1/P2 排序        │
                                       └ radar_chart.py ──▶ SVG 雷达图

上游(接受任意来源的纯文本):本 Skill 只消费文本,不绑定采集方式。任何上游工具把语音/图片/文档转成文本后,均可作为 --source 输入:

  • 语音会议、录音 → 经 ASR 转写 → 喂入雷达;
  • 纪要截图、白板照片 → 经 OCR 识别 → 喂入雷达;
  • 飞书/企业微信/钉钉群聊导出 → 直接喂入。 多来源材料先用 process.py aggregate 跨轮聚合去重,再 enforce。

下游(结构化卡片 → 外部系统字段映射):enforce 产出的 7 模块 JSON 已是稳定 Schema,可映射到主流协作系统。字段映射对照见 templates/downstream-field-mapping.md:

卡片模块 飞书多维表格 Notion Database
action_items[].task/owner/ddl 任务名 / 负责人 / 截止日期 Title / Person / Date
risks_dependencies[] 风险描述 / 类型 / 影响 Text / Select / Text
needs_human_confirmation[] 待确认项 / 建议确认对象 Text / Person
confirmed_decisions[] 决策内容 / 证据 Text / Text

说明:下游写入遵循本 Skill 的只读边界——本 Skill 只产出映射后的结构化数据与字段对照,实际写入由用户在其 PM 系统或对应连接器中完成,Skill 不代为执行外部写操作。

输出格式

固定输出一张 Markdown 协作状态卡片,标题和顺序保持稳定:

# 协作状态卡片

## 项目状态总览

## 已有进展

## 已确认决策点

## Owner × DDL 待办列表

## 风险 / 阻断 / 依赖

## 跨部门协作关系

## 需人工确认项

## JSON 输出

使用 templates/collaboration-status-card.md 作为卡片结构参考。行动项字段参考 templates/action-items-schema.md,风险依赖字段参考 templates/risk-dependency-schema.md,JSON 字段参考 templates/json-output-schema.md,置信度呈现参考 templates/confidence-schema.md,跨多轮聚合参考 templates/cross-turn-aggregation-schema.md,下游落表字段映射参考 templates/downstream-field-mapping.md。

鲁棒性规则

  • 不编造未提供的 Owner、DDL、会议结论、部门归属、风险等级或上线时间。
  • 草稿中的 Owner / DDL 必须逐字出现在原始材料中;否则重置为“未提供”,并加入需人工确认项。
  • 缺失信息统一标注"未提供"。
  • 冲突信息统一标注"存在冲突,需人工确认",并在证据片段中列出冲突来源。
  • 每个关键结论必须附材料中的短证据片段;证据不超过 40 个中文字符,不大段复制原文;无证据标"未提供"(R1)。
  • 对异常输入给出可恢复提示,例如"请补充近期协作文本、会议纪要或聊天记录后重试"。
  • 输出结构必须稳定,即使某模块没有内容,也保留标题并写"未提供"。
  • 不自动发送消息,不生成强制催办,不修改外部系统。
  • 每个 evidence 字段必须重新从用户提供的原始材料中计算,不信任草稿里的预填证据。
  • 对疑似隐私、密钥、token、客户敏感信息只做最小必要引用,输出前由脱敏规则库统一遮蔽(R2);确定性规则不是完整密钥扫描器,高风险材料应先由用户脱敏。
  • 对闲聊、情绪表达、重复确认和无关背景进行降噪,只保留与项目状态相关的信息。
  • Markdown 表格注入防护(v0.4.2):写入 Markdown 表格单元格的用户来源内容(项目名、待办、风险描述、证据片段等)必须做字符转义——| → \|、\ → \\、换行 → 空格、< > & → XML 实体、[ ] → \[ \]。该清洗由 process.py enforce 的 sanitize_markdown_cell() 递归执行,确保不论 LLM 产出还是确定性加工,最终卡片 JSON 中所有字符串均已通过此规则。

安全合规规则

  • 不输出真实 API Key、token、密码、私钥、身份证号、手机号、邮箱等敏感信息的完整值;由脱敏规则库(R2)遮蔽常见模式。
  • 不将材料中的个人表达转化为绩效判断、责任归咎或人身评价。
  • 不把模糊意向写成正式承诺。
  • 不替用户作出法律、财务、人事或采购审批结论。
  • 不执行任何外部系统写入、消息发送或自动化催办动作;本地写入只发生在用户明确指定的输出路径。

示例调用

用户可以这样请求:

请用 office-collaboration-radar 分析下面这段企业 AI 知识库助手灰度上线群聊和评审纪要,输出协作状态卡片。
帮我从这段会议纪要里整理项目状态,不要写周报,只要协作状态卡片和 JSON。

示例材料见:

  • examples/scenario-e-enterprise-ai-knowledge-assistant-rollout/
  • examples/scenario-b-feishu-ai-meeting-assistant/
  • examples/edge-case-conflicts-and-missing-info/
  • examples/scenario-v02-enforce-demo/(v0.2.2 演示:草稿经 process.py enforce 加固,展示 R1/R2/R5)

已知限制

  • 对强口语化、缺少上下文或跨多天断裂的聊天材料,可能只能输出保守结论。
  • 对图片、语音、表格截图,需要先由上游工具(ASR/OCR)转成文本,详见「工具链编排」。
  • 无法验证材料外事实的真实性,只能基于用户提供内容提取状态。
  • 同名人员消歧(v0.2.2 部分为规划能力)依赖材料提供部门、角色或上下文;已知实体名单可提升脱敏准确率。
  • JSON 结构保证稳定,但字段内容粒度受输入材料质量影响。
  • 跨多轮聚合为基础版:按(任务, Owner)去重合并,不保证语义级消歧。