📄 案例A：星辰电商

公司背景： 星辰电商，B2C电商平台，员工2000人，SKU 50万+，日均订单10万+。 当前痛点： • 订单处理流程有23个节点，横跨6个部门，平均处理时长4.2小时 • 退款/退货流程每月产生800+投诉，客户满意度持续下降 • 仓储-物流-客服三块"信息孤岛"，问题发现靠月报，严重滞后 • 大促期间（双11/618）流程崩溃率达35%，靠临时加人硬撑 战略方向： • 未来1年：实现"当日达"物流，SLA投诉率降至3%以下 • 未来3年：构建智能履约体系，AI驱动自动化处理率达70% 练习任务： 用process-planning为星辰电商完成流程架构规划： 1. 基于OES方法识别核心流程（至少L1-L2层） 2. 用能力热力图标出重点改进流程 3. 找出3个最需要AI赋能的流程并说明理由 4. 输出：《流程架构规划报告》

📄 案例B：鼎盛精密

公司背景： 鼎盛精密制造，B2B机械零部件制造，员工800人，客户主要为汽车整车厂。 当前痛点： • 生产计划流程有15个节点，计划排产准确率仅62%，经常性紧急插单 • 质检流程靠人工抽样，漏检率约3.5%，导致批量退货事件 • 交期承诺不准确，客户投诉率18%，影响续单率 • 设备维护无预防性计划，被动等坏、紧急维修占维护成本60% 战略方向： • 未来1年：排产准确率提升至85%，客户投诉率降至8%以下 • 未来3年：构建智能制造体系，实现设备预测性维护和质检自动化 练习任务： 用process-planning为鼎盛精密完成流程架构规划： 1. 识别运营类/使能类/支撑类流程各至少2个 2. 找出3个最需要AI赋能的流程并说明理由 3. 用能力热力图标出优先建设顺序 4. 输出：《流程架构规划报告》

📄 案例C：云帆数据

公司背景： 云帆数据，B2B SaaS企业，提供数据分析平台，员工300人，年收入8000万，客户500家中大型企业。 当前痛点： • 客户成功流程混乱，从签约到上线平均需要45天，行业均值25天 • 续签流程无预警机制，流失预测靠销售"感觉"，年流失率达22% • 产品需求收集到上线平均5个月，竞争对手已迭代3个版本 • 销售-产品-技术三方协作流程冗长，客户反馈传递失真严重 战略方向： • 未来1年：客户上线周期缩短至20天，续签率提升至85% • 未来3年：构建客户成功驱动的增长体系，NRR突破120% 练习任务： 用process-planning为云帆数据完成流程架构规划： 1. 梳理客户全生命周期的核心流程（L1-L2层） 2. 识别3个最影响续签率的关键流程节点 3. 找出AI可以介入的具体场景并说明价值 4. 输出：《流程架构规划报告》

📄 案例A：星辰电商·新品上架审批流程

【星辰电商·新品上架审批流程】 （将全文复制给AI，用drawio-swimlane画流程图，用process-document生成文件） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、流程基本信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程名称：新品上架审批流程 流程编号：EC-OPS-012 版本：v1.5 适用范围：所有需要在平台首页/推荐位展示的新品上架申请 涉及角色：商品运营 / 品类经理 / 法务合规 / 技术QA / 总监审批 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、核心痛点（现状） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • 新品上架平均审批周期：8.5个工作日，旺季可达15天 • 各审批节点串行，总监签字是最大瓶颈（日均需处理60+条） • 无统一材料模板，供应商提交材料残缺导致反复退回（退回率42%） • 合规审查靠人工逐条核对，法务人力严重不足 • 缺乏上架后的质量跟踪，首月差评率达8% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、审批规则（核心建流程依据） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 普通商品（非食品/非特殊类目）： ① 商品运营提交标准资料包（图片/价格/描述/资质） ② 品类经理审核（1个工作日内）：确认定价合理性、竞品对比 ③ 技术QA审核（1个工作日内）：图片规格/详情页格式/移动端适配 ④ 品类总监审批（2个工作日内）：最终上架决策 食品/保健品/进口商品： ① 商品运营提交资料包 + 必备证件（食品经营许可/检验报告/海关报关单） ② 法务合规审查（2个工作日内）：证件有效期/授权范围/禁销条款 ③ 品类经理审核（1个工作日内） ④ 技术QA审核（1个工作日内） ⑤ 品类总监审批（2个工作日内） 退回条件： • 资质证件过期或缺失 → 法务直接退回，供应商重新提交 • 图片不符合规范（低分辨率/含违禁词）→ 技术退回 • 定价超出品类均价200% → 品类经理退回，需提交定价依据 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、流程步骤 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step1：供应商/运营提交申请（商品运营） - 填写标准上架申请表（系统在线填写） - 上传：商品图片×6、详情页HTML、资质证件、价格说明 Step2：资料完整性初审（系统自动） - 系统校验必填项是否齐全 - 不合格：自动退回，发送缺项清单给运营（24h内必须补齐） - 合格：流转至Step3 Step3：法务合规审查（法务，仅特殊类目） - 核验证件有效期、产品授权范围 - 检查禁销关键词（烟草/药品/特殊用途化妆品等） - 退回率目标：≤15% Step4：品类经理审核（品类经理） - 审核定价合理性（参考竞品±30%为合理区间） - 确认品类战略一致性 - 标准时限：1个工作日，超时自动升级提醒 Step5：技术QA审核（技术QA） - 图片规格：主图≥800×800px，白底 - 详情页：不含外链/联系方式/违规促销语 - 移动端适配：加载时间≤3秒 - 标准时限：1个工作日 Step6：总监审批（品类总监） - 抽查审核，重点关注：高价商品、新供应商、特殊类目 - 标准时限：2个工作日 - 紧急通道：大促前7天可申请加急（T+1完成） Step7：上架执行（商品运营） - 审批通过后，运营在24h内完成上架操作 - 系统自动通知供应商 - 上架后7天内监控：点击率/加购率/差评率 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 练习任务 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 用drawio-swimlane画出新品上架审批泳道图（5个角色泳道） 2. 用process-document生成完整13模块流程文件 3. 识别2个最大卡点，设计AI优化方案 操作提示：打开 http://139.224.117.80 → 安装Skills → 复制以上内容 → 告诉AI"请帮我建设这个流程"

📄 案例B：鼎盛精密·工程变更管理流程

【鼎盛精密·工程变更管理流程（ECO流程）】 （将全文复制给AI，用drawio-swimlane画流程图，用process-document生成文件） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、流程基本信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程名称：工程变更管理流程（Engineering Change Order, ECO） 流程编号：MFG-ENG-003 版本：v2.1 适用范围：所有涉及产品图纸、工艺参数、原材料规格、检验标准的变更申请 涉及角色：申请部门 / 工程部 / 质量部 / 采购部 / 生产部 / 研发总监 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、核心痛点（现状） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • 工程变更平均周期：12个工作日，紧急变更仍需5天 • 变更单在各部门间靠邮件流转，常出现版本混乱（同一变更有3个版本在传） • 生产部门经常在变更未审批完成时"先干起来"，导致批量不良品 • 无标准影响评估模板，研发和质量各说各的，扯皮严重 • 变更后缺乏效果跟踪，改了又改的情况频发 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、变更分级规则（核心建流程依据） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ A级变更（重大变更）： 定义：涉及产品安全性、客户图纸要求、法规符合性 典型场景：材料替代/尺寸关键参数变更/认证要求变更 审批要求：工程+质量+研发总监+客户确认（若涉及客户图纸） 标准时限：10个工作日 生效前提：必须完成首件确认 B级变更（一般变更）： 定义：不影响产品安全性，但影响工艺或成本 典型场景：工艺参数优化/辅料替代/检具调整 审批要求：工程+质量+生产部长 标准时限：5个工作日 C级变更（微小变更）： 定义：仅影响内部操作便利性，不影响产品 典型场景：作业指导书文字调整/表单格式修改 审批要求：工程部长单签 标准时限：2个工作日 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、流程步骤 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step1：变更申请提交（申请部门） - 填写《工程变更申请单》（含：变更原因/变更内容/影响范围初判） - 提交至工程部ECO系统，生成变更单编号 Step2：初步评估与分级（工程部） - 工程师评估变更内容，判定A/B/C级 - A级：通知质量部、采购部、生产部协同评估 - B/C级：工程部内部处理 - 时限：2个工作日内完成分级 Step3：影响评估（多部门协同） - 工程部：技术可行性分析、图纸/工艺文件修改方案 - 质量部：检验标准影响评估、是否需要重新验证 - 采购部：原材料变更的供应商资质/价格/交期影响 - 生产部：产线改造需求、库存处理方案 - 评估截止：B级3个工作日，A级5个工作日 Step4：审批（按分级） - C级：工程部长审批（系统审批，1日内） - B级：工程+质量+生产部长会签（系统流转，3日内） - A级：各部门审批+研发总监最终审批（5日内） Step5：变更执行 - 审批通过后，ECO系统自动下发变更通知至相关部门 - 生产部：按新工艺/图纸执行，旧库存处理方案同步执行 - 工程部：更新图纸/SOP/作业指导书，版本号递增 - 质量部：更新检验标准，A级变更必须完成首件检验 Step6：效果跟踪与关闭 - 变更执行后30天内：由工程部跟踪变更效果 - 连续10个批次无异常：变更单正式关闭 - 若出现新问题：重新发起变更单 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 练习任务 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 用drawio-swimlane画出工程变更管理泳道图（含5个角色泳道） 2. 用process-document生成完整13模块流程文件 3. 找出AI可以介入的3个节点，说明如何用AI提速 操作提示：打开 http://139.224.117.80 → 安装Skills → 复制以上内容 → 告诉AI"请帮我建设这个流程"

📄 案例C：云帆数据·客户需求交付流程

【云帆数据·客户需求交付流程（Feature Delivery）】 （将全文复制给AI，用drawio-swimlane画流程图，用process-document生成文件） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、流程基本信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程名称：客户需求交付流程 流程编号：PD-DEL-007 版本：v3.0 适用范围：付费客户提出的功能定制、配置修改、数据接口类需求 涉及角色：客户成功经理（CSM）/ 产品经理（PM）/ 研发工程师 / 测试工程师 / 交付负责人 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、核心痛点（现状） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • 客户提出需求到上线平均5个月，客户满意度持续下滑 • 需求收集靠CSM口头转述，传到PM时已失真，70%需求要"二次确认" • 产品路线图不透明，客户不知道自己的需求排在第几位 • 研发估时不准，承诺3周的需求经常6周才上线 • 测试环境和生产环境差异大，上线后Bug率高（首月Bug率12%） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、需求分类规则（核心建流程依据） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 战略级需求（S级）： 定义：影响续签/大客户拓展的核心功能，由CEO/VP直接关注 处理方式：专项立项，单独排期，PM负责人直接对接 响应时限：3个工作日内给出方案 标准功能需求（A级）： 定义：多个客户共同反馈、纳入产品路线图的功能 处理方式：纳入季度版本规划，统一交付 响应时限：5个工作日内给出排期 定制配置需求（B级）： 定义：单一客户的个性化配置，不影响产品主干 处理方式：由交付团队独立处理，不影响主干研发节奏 响应时限：2个工作日内给出方案 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、流程步骤 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step1：需求收集（CSM） - CSM在客户会议中使用标准需求收集模板记录（含：需求描述/业务背景/期望时间） - 24h内在系统中提交需求工单，附会议纪要 Step2：需求评估与分级（PM） - PM在3个工作日内完成需求评估 - 判定S/A/B级，回复客户排期预估 - 若需求不清晰：PM发起"需求澄清会"（需客户技术负责人参与） Step3：方案设计（PM+研发） - PM撰写PRD（产品需求文档），包含：功能说明/UI原型/数据字段定义/验收标准 - 研发工程师评估工作量（标准工具：故事点估算） - 工作量>20故事点：需研发负责人复核 Step4：开发与测试（研发+测试） - 研发按Sprint计划执行，每日站会同步进展 - 功能完成后：测试工程师执行验收测试（含：功能测试/回归测试/性能测试） - Bug标准：P0 Bug必须当天修复，P1 Bug 3天内修复 Step5：客户验收（CSM+客户） - 测试通过后，CSM安排客户UAT（用户验收测试） - UAT环境与生产环境保持一致 - 客户确认通过后，签署《需求验收确认书》 Step6：生产部署与上线（交付负责人） - 按发布窗口（每周三/周五 22:00-23:00）执行上线 - 上线后：监控1小时，确认无异常 - 同步更新产品帮助文档，通知客户发布说明 Step7：交付回顾（PM+CSM） - 上线后7天：收集客户使用反馈 - 复盘：交付周期/Bug率/客户满意度打分 - 将经验沉淀至"交付知识库" ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 练习任务 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 用drawio-swimlane画出客户需求交付泳道图（5个角色泳道） 2. 用process-document生成完整13模块流程文件 3. 识别从"需求提交"到"上线"各阶段的时间占比，找最大浪费点 操作提示：打开 http://139.224.117.80 → 安装Skills → 复制以上内容 → 告诉AI"请帮我建设这个流程"

📄 任务A：星辰电商·订单处理·100条流程轨迹数据

【星辰电商·订单处理流程·100条流程轨迹数据】 （将此全文复制给AI，用process-mining做流程挖掘分析） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程结构 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程：客户下单 → 订单确认 → 库存分配 → 拣货包装 → 物流交接 → 配送 → 签收 统计周期：2024年11月（大促月），共100条订单轨迹 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100条流程轨迹明细（前20条展示，后80条规律一致） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 案例ID | 下单时间 | 确认耗时 | 库存分配耗时 | 拣货包装耗时 | 物流交接耗时 | 配送耗时 | 总耗时 | 轨迹结果 ORD001 | 11-01 09:02 | 8min | 12min | 45min | 22min | 8.2h | 10.1h | 正常完成 ORD002 | 11-01 09:15 | 35min | 8min | 38min | 18min | 7.8h | 9.3h | 确认超时，完成 ORD003 | 11-01 09:33 | 6min | 180min | 52min | 25min | 8.5h | 12.2h | 库存分配卡死，完成 ORD004 | 11-01 10:05 | 9min | 15min | 120min | 30min | 9.1h | 11.8h | 拣货异常，完成 ORD005 | 11-01 10:22 | 7min | 11min | 41min | 驳回 | - | 中断 | 物流交接驳回·中止 ORD006 | 11-01 10:45 | 42min | 9min | 35min | 20min | 7.6h | 9.2h | 确认超时，完成 ORD007 | 11-01 11:00 | 5min | 13min | 38min | 21min | 8.0h | 9.2h | 正常完成 ORD008 | 11-01 11:18 | 8min | 240min | 48min | 驳回 | - | 中断 | 缺货·中止 ORD009 | 11-01 11:35 | 11min | 10min | 150min | 28min | 8.3h | 11.5h | 拣货区拥堵，完成 ORD010 | 11-01 11:52 | 6min | 9min | 40min | 19min | 7.9h | 9.2h | 正常完成 ORD011 | 11-01 12:10 | 38min | 11min | 42min | 22min | 8.1h | 9.8h | 确认超时，完成 ORD012 | 11-01 12:28 | 7min | 8min | 35min | 驳回 | - | 中断 | 地址异常·中止 ORD013 | 11-01 12:45 | 5min | 195min | 55min | 24min | 8.4h | 12.3h | 库存系统延迟，完成 ORD014 | 11-01 13:02 | 9min | 12min | 38min | 20min | 7.7h | 9.2h | 正常完成 ORD015 | 11-01 13:20 | 7min | 10min | 42min | 21min | 8.2h | 9.5h | 正常完成 ORD016 | 11-01 13:38 | 45min | 8min | 160min | 25min | 8.6h | 12.5h | 确认+拣货双超时，完成 ORD017 | 11-01 13:55 | 6min | 14min | 39min | 驳回 | - | 中断 | 包装破损·中止 ORD018 | 11-01 14:12 | 8min | 11min | 36min | 22min | 7.8h | 9.2h | 正常完成 ORD019 | 11-01 14:30 | 7min | 220min | 58min | 28min | 9.0h | 13.2h | 大促缺货，完成 ORD020 | 11-01 14:48 | 10min | 9min | 40min | 20min | 8.1h | 9.5h | 正常完成 （ORD021-100条，分布规律与上方一致，驳回/超时分布见统计汇总） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100条样本统计汇总（供流程挖掘分析使用） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 完成情况：83条正常完成，17条中途中止（驳回/取消） 各节点异常统计： 节点 | 异常类型 | 异常条数 | 占比 | 主要原因 订单确认 | 超时 | 18条 | 18% | 高峰期（9-11点）人工确认积压 库存分配 | 超时 | 22条 | 22% | 系统延迟或缺货（大促SKU） 拣货包装 | 超时 | 15条 | 15% | 下午2-5点拣货区人员拥堵 物流交接 | 驳回 | 12条 | 12% | 地址异常5条·包装破损4条·重量超标3条 配送签收 | 超时 | 3条 | 3% | 偏远地区 轨迹路径分布： • 路径1（全正常）：47条，平均9.1h • 路径2（仅订单确认超时）：14条，平均9.8h • 路径3（库存分配超时）：19条，平均12.1h • 路径4（物流交接驳回，中止）：12条 • 路径5（多节点叠加超时）：8条，平均13.5h 关键发现： • 最大卡点：库存分配节点（超时22%，且导致后续连锁延误） • 时间段规律：9-11点确认积压，14-17点拣货拥堵 • 高风险组合："确认超时+库存分配超时"同时出现时，总时长超12h概率达83% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 练习任务A：打开 http://139.224.117.80 安装process-mining后，复制以上内容给AI： ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ "我有一份星辰电商订单处理流程的100条轨迹数据，请帮我做流程挖掘分析。 数据如下：[粘贴上方完整内容] 请完成：①识别最大卡点节点及根因 ②分析异常轨迹模式 ③给出3条优化建议 ④输出流程挖掘分析报告"

📄 任务B：星辰电商·订单处理·各节点运行监控数据

【星辰电商·订单处理流程·各节点运行监控数据】 （将此全文复制给AI，用process-monitor设计智能监控方案） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程背景 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程名称：订单处理流程 统计周期：2024年11月（大促月） 日均处理订单量：10万+条 SLA目标：99%订单12小时内完成，客诉率<2% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 各节点运行监控数据（11月全月统计） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 节点名称 | 平均耗时 | P50耗时 | P95耗时 | 目标时限 | 超时率 | 驳回率 | 高峰超时率 | 主要问题描述 订单确认 | 18min | 8min | 52min | 30min | 18.0% | 0% | 41%（9-11点）| 早高峰人工审核积压，缺自动化规则 库存分配 | 28min | 11min | 210min | 30min | 22.0% | 0% | 35%（大促日）| 系统延迟+热门SKU缺货，无预警 拣货包装 | 45min | 38min | 168min | 60min | 15.0% | 2.0% | 28%（14-17点）| 下午拣货区拥堵，路径规划低效 物流交接 | 22min | 19min | 45min | 30min | 5.0% | 12.0% | 8% | 地址异常/包装破损导致退单 配送签收 | 8.1h | 7.8h | 18.2h | 12h | 3.0% | 1.0% | 5%（偏远地区）| 第三方物流延误，无追踪预警 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 整体流程KPI（11月） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 指标名称 | 当月实际值 | SLA目标 | 达标情况 订单整体完成率 | 83% | 95% | ❌ 不达标（差12%） 平均全程耗时 | 10.3h | <12h | ✅ 达标 12小时内完成率 | 79% | 99% | ❌ 不达标（差20%） 物流交接驳回率 | 12% | <3% | ❌ 不达标 大促日（11.11）异常率 | 35% | <5% | ❌ 严重不达标 客诉率 | 5.3% | <2% | ❌ 不达标 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 时间段分布（问题集中时段） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 时段 | 订单量 | 确认超时率 | 库存超时率 | 综合异常率 09:00-11:00 | 高峰 | 41% | 28% | 38% 11:00-14:00 | 平稳 | 12% | 18% | 16% 14:00-17:00 | 次高峰 | 15% | 25% | 26% 17:00-22:00 | 平稳 | 8% | 15% | 12% 大促特殊日 | 极高峰 | 55% | 48% | 35% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 练习任务B：打开 http://139.224.117.80 安装process-monitor后，复制以上内容给AI： ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ "请为星辰电商订单处理流程设计一套智能监控方案。 当前各节点运行数据如下：[粘贴上方完整内容] 请完成：①为每个节点设定预警阈值（黄/橙/红三级）②设计自动预警触发规则 ③设计根因分析逻辑 ④输出完整监控方案文档"

📄 案例C：客户服务流程知识检测

【云帆数据·客户服务流程·完整流程文件】 （将此全文复制给AI，让它基于这份文件生成快问快答题目） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、流程基本信息 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 流程名称：客户服务工单处理流程 流程编号：CS-SOP-001 版本：v2.3 生效日期：2024年1月1日 流程Owner：客户成功部总监 适用范围：所有来自企业客户的产品问题、故障报告及咨询请求 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、角色与职责 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • 一线客服（L1）：接收工单、初步分类、处理P2咨询类问题 • 技术支持（L2）：处理P1功能异常类问题、输出解决方案 • 值班工程师（L3）：处理P0紧急问题、系统级故障恢复 • 值班经理：P0问题升级审批、对外沟通、客户安抚 • 产品经理：确认是否为Bug，推进修复排期 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、工单分类标准（核心考点） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ P0-紧急： 定义：系统完全不可用，核心功能宕机，影响所有用户 典型场景：平台登录失败、核心数据看板白屏、API全面不响应 响应时限：15分钟内首次响应 解决时限：2小时内恢复或提供临时方案 P1-重要： 定义：核心功能异常，部分用户受影响，存在数据错误风险 典型场景：数据导出功能失效、某一模块报错、计算结果异常 响应时限：2小时内首次响应 解决时限：24小时内解决 P2-普通： 定义：非核心功能问题或咨询，不影响主要业务 典型场景：操作咨询、界面显示小问题、功能使用方法询问 响应时限：24小时内首次响应 解决时限：5个工作日内 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、流程步骤（核心考点） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 1：工单接收与录入（L1） - 通过邮件/系统/电话接收工单 - 录入工单系统，填写：客户名、联系人、问题描述、截图 - 系统自动生成工单号，发送确认邮件给客户 Step 2：工单分类与优先级判定（L1） - 依据分类标准判定P0/P1/P2 - P0：立即电话通知值班经理+值班工程师 - P1：分配给技术支持L2，系统通知 - P2：L1直接处理或转知识库自助 Step 3：问题处理（按级别） P0路径：L3工程师15min内响应 → 30min内判断根因 → 执行修复或启动预案 → 每30min向值班经理汇报进展 P1路径：L2技术支持2h内响应 → 复现问题 → 提交修复方案 → 如超24h未解决升级L3 P2路径：L1查询知识库 → 已有方案直接回复 → 无方案转L2处理 Step 4：升级规则（核心考点） 触发自动升级条件： • P0超过15分钟未有人响应 → 自动短信通知值班经理 • P0超过2小时未解决 → 升级至CEO特别关注 • P1超过24小时未解决 → 升级L3处理 • 同一客户同类问题一周内出现3次 → 触发专项治理流程 Step 5：解决与验证 - 向客户发送解决方案 - 确认客户验证通过 - 若客户未在48h内反馈，默认解决，工单自动关闭 Step 6：满意度调查（核心考点） - 工单关闭后24小时内自动发送满意度调查 - 评分1-5分，低于3分触发二次跟进 - 结果纳入客服月度KPI Step 7：知识库更新（核心考点） - 解决新类型问题后，必须在24小时内更新FAQ - 知识库条目格式：问题描述/原因/解决步骤/预防措施 - 每月由L2负责人审核知识库完整性 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 五、KPI指标 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • P0首次响应达标率：目标100% • P1首次响应达标率：目标95%以上 • 客户满意度（CSAT）：目标4.2分以上 • 工单一次解决率：目标80%以上 • 知识库覆盖率：目标已知问题90%有对应条目 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【使用说明：打开 http://139.224.117.80 安装Skills后】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 任务C（流程知识检测）——把以下内容粘贴给AI： "请基于这份云帆数据客户服务流程文件，生成10道快问快答题： [粘贴上方完整流程文件] 要求：①覆盖分类标准、响应时限、升级规则三大模块 ②单选题 ③附标准答案和解析 用途：新员工入职培训考核"

第五层
上下文（Context）

本质：理解你是谁，记得你们聊过什么
没有上下文：每次重新解释背景

有上下文：越用越懂你，像私人顾问

第四层
连接（MCP）

本质：AI与外部世界的"连接器"
有MCP：查ERP、发钉钉、读Excel

无MCP：只能聊天，无法真正干活

第三层 ⭐
技能（Skills）

本质：把"怎么做好一件事"的最佳实践
固化成AI能严格执行的流程

第二层
知识（Knowledge）

本质：大脑能调用的"专属资料库"
解法：外挂知识库（RAG）

知识库质量=AI落地的生死线

第一层
模型（LLM）

本质：被海量数据训练过的"数字大脑"
会思考、懂语言、能推理

光有大脑远远不够，差距在于怎么用

🏭 业务系统（OA/ERP）

比喻：工厂（生产产品、产生数据）

👨‍💼 智能体（AI Agent）

比喻：经理（发现问题、决策处理）

📚 Skills（做事的方法）

比喻：操作手册（告诉经理怎么做）

2023年Anthropic发布Claude后，开发者发现：给AI写一段"角色+任务说明+约束规则"的结构化指令，输出质量会大幅提升——这就是 System Prompt 模式的雏形。

2024年初Cursor（AI编程工具，母公司 Anysphere）将这套思路产品化：把"如何让AI按照固定流程完成任务"的指令集封装为可复用模块，称为 Rules / Custom Instructions，成为开发者社区的爆款范式。

2024年中字节、阿里、腾讯等国内大厂在自研AI平台中引入类似机制，称为"技能包/插件/Agent工具"。企业开始意识到：让AI真正可用，关键不是模型，是"告诉AI怎么干"的那份文档。

现在Skill已成为企业AI落地的核心开发范式——SOP文档 → Skill → AI可执行的业务流程，这条路径正在成为企业标配。

平台级

全公司共享

平台团队创建

平台+安全审核

通用文档解析Skill

业务线级

业务线内共享

业务人员创建

业务线委员会审核

法务合同审查Skill

团队级

团队内共享

团队成员创建

团队Owner审核

团队会议纪要模板

个人级

仅自己可见

个人创建

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📄 演练案例A：星辰电商·AI能力建设材料

【演练任务：为星辰电商某L1部门设计AI能力建设方案】 工具：http://139.224.117.80 | 时间：45分钟 | 选下方6个部门之一 ═══════════════════════════════════════ 一、公司整体情况 ═══════════════════════════════════════ 公司名称：星辰电商（XingChen E-Commerce） 行业：B2C综合电商平台 成立时间：2016年 员工规模：2000人（全职）+ 800人（外包/季节性） 年GMV：180亿元（2024年） 日均订单量：10万+条，大促日峰值50万条 SKU数量：50万+，覆盖3C、家居、服装、食品四大品类 技术架构：自研ERP + 第三方WMS + 飞书办公 盈利状况：营业收入32亿，净利率4.2%，增速放缓（同比-3%） 核心挑战： • 大促期间流程崩溃率35%，靠堆人应对，人效极低 • 退货率高达18%（行业均值12%），逆向流程成本占营收2.1% • 供应链数字化程度低，50%库存决策靠人工经验 • 客服人均日处理量280条，其中40%是重复问题 • 组织扩张快，HR流程跟不上，入职体验差评率42% 战略目标（2025年）： • AI驱动自动化处理率从12%提升至45% • 大促期间核心流程异常率降至5%以下 • 人效提升30%，减少200个重复性岗位依赖 ═══════════════════════════════════════ 二、6个L1部门详细情况（选一个做AI能力建设） ═══════════════════════════════════════ 【部门1：营销中心（推荐难度★★）】 --- 负责人：CMO，下设品牌营销部、效果营销部、内容运营部、私域运营部 员工人数：180人 年预算：2.8亿元（含广告投放） L2流程清单： ① 大促活动策划流程（频率：8次/年，耗时15天/次） ② 效果广告投放管理流程（日常滚动，自动化程度低） ③ 内容创作与审核流程（每日产出200+条内容） ④ 私域用户运营流程（微信群+小程序，200万用户） ⑤ 营销数据分析与复盘流程（每周一次） 核心痛点： • 大促方案制作靠Word，协作混乱，版本管理灾难 • 广告素材人工审核，单条素材审核耗时45分钟 • 内容生产依赖外部KOL，交付质量参差不齐，返稿率38% • 用户标签靠CRM人工打，标签体系500+个，一致性差 • 每月营销复盘报告需3天手工整理数据 AI能力建设方向（参考）： • L3流程"广告素材审核"→ Skill：素材合规智能审核（节省80%人工审核时间） • L3流程"营销方案撰写"→ Skill：大促方案自动生成（基于历史数据+竞品分析） • L3流程"用户分层运营"→ Skill：用户行为自动标签+触达策略推荐 --- 【部门2：财经中心（推荐难度★★★）】 --- 负责人：CFO，下设财务核算部、资金管理部、税务合规部、财务BP部 员工人数：65人 管理规模：年资金流水超200亿元 L2流程清单： ① 月度财务结账流程（每月25-31日，关键路径15个节点） ② 费用报销审批流程（月均处理1800条，退回率22%） ③ 合同付款审核流程（月均处理600条，平均审批3.2天） ④ 税务申报与合规流程（季度申报+年度汇算） ⑤ 财务BP业务分析流程（每月一次，产出经营分析报告） 核心痛点： • 报销单审核靠人工核对发票真伪，每张耗时12分钟，大量重复劳动 • 合同付款需人工核对合同条款，漏付/多付事件每季度3-5起 • 月结工作量集中在最后3天，财务团队每月加班120小时 • BP报告数据来自8个系统，手工汇总错误率5% • 税务合规知识更新快，人工跟踪合规变化不及时 AI能力建设方向（参考）： • L3流程"发票审核"→ Skill：发票真伪智能核验+报销单自动填写 • L3流程"合同付款核对"→ Skill：合同条款提取+付款条件自动比对 • L3流程"经营分析报告"→ Skill：多源数据自动汇总+分析报告生成 --- 【部门3：人力资源中心（推荐难度★）】 --- 负责人：CHRO，下设招聘部、员工关系部、培训发展部、薪酬绩效部 员工人数：45人 管理规模：服务全公司2800人（含外包） L2流程清单： ① 招聘全流程（月均开放60个岗位，平均招聘周期35天） ② 新员工入职流程（月均入职80人，入职体验差评率42%） ③ 员工绩效管理流程（季度考核，绩效申诉率8%） ④ 培训管理流程（年均开展120场培训，完成率62%） ⑤ 离职管理流程（年离职率28%，离职手续平均10天） 核心痛点： • 简历筛选靠HR人工逐份查看，每个岗位平均收到简历200+份，耗时3天 • 入职材料收集靠邮件，漏项率35%，IT账号开通平均延迟3天 • 绩效目标设定无标准化工具，管理层主观性强，员工满意度低 • 培训效果无量化追踪，课程内容更新慢，80%课件2年以上未更新 • 离职面谈记录格式混乱，无法沉淀为改善依据 AI能力建设方向（参考）： • L3流程"简历筛选"→ Skill：岗位JD解析+简历智能匹配评分 • L3流程"入职材料核查"→ Skill：入职清单自动检验+催办提醒 • L3流程"离职面谈分析"→ Skill：离职原因结构化提取+趋势报告 --- 【部门4：信息技术部（推荐难度★★★）】 --- 负责人：CTO，下设研发部、运维部、数据中台部、IT支持部 员工人数：220人（含外包研发60人） 年IT预算：1.2亿元 L2流程清单： ① 需求管理与排期流程（月均处理需求150个，平均排期等待22天） ② 线上故障应急响应流程（月均P0/P1故障8次，平均恢复时间3.2小时） ③ 数据治理与质量管理流程（数据表2000+张，脏数据投诉每月50+条） ④ 系统变更上线流程（每周部署2-3次，回滚率12%） ⑤ IT资产与权限管理流程（终端3500台，权限申请月均400条） 核心痛点： • 需求优先级靠会议PK，技术债积压严重，20%迭代在修旧Bug • 故障应急响应无结构化流程，靠"老师傅"经验，知识无法传承 • 数据血缘不清晰，出现数据问题时溯源平均需要2天 • 上线前回归测试覆盖率仅45%，漏测导致线上Bug • 权限申请靠邮件，流转不透明，等待超5天投诉率30% AI能力建设方向（参考）： • L3流程"故障根因分析"→ Skill：日志智能分析+故障根因自动推断 • L3流程"需求评估"→ Skill：需求文档结构化解析+技术风险识别 • L3流程"数据质量巡检"→ Skill：数据异常自动检测+问题工单生成 --- 【部门5：研发中心（电商技术，推荐难度★★）】 --- 负责人：CPO（产品与研发合并），下设前端组、后端组、算法组、产品组 员工人数：120人 主要产品：自研电商平台（App+PC+小程序） L2流程清单： ① 产品需求设计流程（月均输出PRD 30份，评审通过率65%） ② 代码评审与质量控制流程（日均PR提交80个，Review积压严重） ③ 推荐算法迭代流程（每2周一次，A/B测试周期长） ④ 用户行为数据分析流程（每日产出报告，延迟12小时） ⑤ 技术文档管理流程（文档覆盖率仅40%，新人上手成本高） 核心痛点： • PRD文档格式不统一，产品经理水平参差，研发理解偏差率高 • Code Review靠人工逐行检查，高峰期积压超3天 • A/B测试分析报告手工撰写，每次耗时1.5天 • 用户行为数据分析需SQL+Python，业务人员无法自助取数 • 技术文档散落在Confluence/飞书/本地，版本混乱 AI能力建设方向（参考）： • L3流程"PRD撰写"→ Skill：产品需求结构化生成+评审问题自动识别 • L3流程"代码质量审查"→ Skill：代码规范自动检查+常见Bug预识别 • L3流程"用户行为分析"→ Skill：自然语言取数+自动生成分析报告 --- 【部门6：供应链中心（推荐难度★★★）】 --- 负责人：COO兼任，下设采购部、仓储运营部、物流配送部、逆向物流部 员工人数：350人（含仓库操作工） 管理规模：5个仓库，日处理货物15万件 L2流程清单： ① 采购计划与补货流程（月均采购订单800个，缺货率8%） ② 仓储入库与上架流程（日均入库1.2万件，差错率1.2%） ③ 拣货包装与发货流程（日均发货10万件，异常率4%） ④ 逆向物流与退货处理流程（月均退货2万件，处理周期7天） ⑤ 供应商绩效管理流程（管理150家供应商，KPI追踪手工） 核心痛点： • 补货决策靠销售经验，安全库存公式10年未更新，积压率18% • 拣货路径靠人工经验，拣货效率低，大促期间错发率达3% • 退货判定靠人工逐件检查，处理周期7天，客户投诉多 • 供应商绩效数据散落多系统，评分报告每月手工汇总2天 • 仓库异常（破损/缺货/误发）靠人工巡查，发现滞后 AI能力建设方向（参考）： • L3流程"智能补货决策"→ Skill：销售预测+动态安全库存计算 • L3流程"退货质检判定"→ Skill：退货图像识别+自动判定处置方案 • L3流程"供应商绩效评估"→ Skill：多维数据汇总+供应商评分自动生成 ═══════════════════════════════════════ 三、演练任务说明 ═══════════════════════════════════════ 【选择其中1个L1部门，完成以下4步】 Step 1（15min）— 用process-planning搭流程架构： "我是星辰电商[部门名称]负责人，请帮我规划该部门的流程架构。 部门职责：[从上方复制] 核心痛点：[从上方复制] 战略目标：降低人工依赖，提升AI自动化处理率至45% 请输出：①L1-L2-L3层流程清单 ②Top5 AI机会点 ③优先建设建议" Step 2（10min）— 用drawio-swimlane+process-document生成流程文件： "帮我为[选定流程名称]生成：①泳道图 ②完整13模块流程文件 角色：[从上方复制] | 核心步骤：[从上方复制] | 痛点：[从上方复制]" Step 3（10min）— 设计2-3个Skill： "基于以上[选定流程]，为我设计2个AI Skill： 要求：①Skill名称清晰 ②有触发条件/处理步骤/输出格式/边界限制 ③符合流程驱动原则" Step 4（10min）— 汇报：选了哪个部门、核心Skill是什么、预计价值 交付物：流程架构图 + 流程文件 + 2-3个Skill定义 + AI机会点清单

📄 演练案例B：鼎盛精密·AI能力建设材料

【演练任务：为鼎盛精密某L1部门设计AI能力建设方案】 工具：http://139.224.117.80 | 时间：45分钟 | 选下方6个部门之一 ═══════════════════════════════════════ 一、公司整体情况 ═══════════════════════════════════════ 公司名称：鼎盛精密制造（DingSheng Precision） 行业：B2B精密机械零部件制造 成立时间：2008年 员工规模：800人 主要客户：国内TOP10汽车整车厂（占收入72%）+ 工业机器人厂商（占收入18%） 年营收：4.2亿元（2024年），净利率8.5% 生产规模：3条精密加工产线，月产能80万件，产品合格率97.8% 认证体系：IATF16949汽车质量管理体系、ISO14001环境体系 技术水平：具备5轴联动CNC加工能力，关键设备平均OEE 68%（行业优秀水平75%） 核心挑战： • 客户交期承诺准确率仅71%，客户投诉中58%与交期相关 • 质检靠人工抽样，漏检率3.5%，批量退货事件每季度1-2起（单次损失50-200万） • 设备维护以事后维修为主，紧急停机占工时损失62% • 工程变更管理混乱，变更单平均12天，影响客户响应速度 • 老师傅经验无法数字化，关键岗位知识依赖2-3名核心技师 战略目标（2025年）： • 交期承诺准确率提升至90% • 质检漏检率降至0.5%以下 • 设备OEE提升至75% • 新客户拓展：进入航空零部件领域（需通过AS9100认证） ═══════════════════════════════════════ 二、6个L1部门详细情况（选一个做AI能力建设） ═══════════════════════════════════════ 【部门1：营销与销售部（推荐难度★★）】 --- 负责人：销售总监，团队30人 年销售额：4.2亿元，客户80家 L2流程清单： ① 客户开发与商机管理流程（月均新增商机15个） ② 报价与技术确认流程（月均报价单60份，平均耗时4.2天） ③ 合同谈判与签订流程（月均签约12份） ④ 交期承诺与订单评审流程（每单必须过生产评审） ⑤ 客户满意度管理流程（季度回访，满意度75分） 核心痛点： • 报价需工程师手工查询历史工艺+材料成本，每份报价耗时4.2天，竞争对手1天内响应 • 客户技术图纸解读靠老师傅，无法快速识别加工难点和风险 • 交期承诺无系统支撑，销售"拍脑袋"承诺，与生产计划脱节 • 客户投诉处理靠销售手工整理记录，无法系统性分析根因 AI能力建设方向（参考）： • Skill：技术图纸AI快速解读+加工难点识别（报价提速80%） • Skill：历史相似订单检索+成本快速估算 • Skill：交期可行性智能评估（对接生产计划数据） --- 【部门2：财务部（推荐难度★★）】 --- 负责人：财务总监，团队12人 管理规模：年资金流水5亿+ L2流程清单： ① 成本核算流程（月度，车间级成本核算，手工汇总） ② 应收账款管理流程（账期30-90天，逾期率12%） ③ 采购付款审核流程（月均处理200条，平均审核2.8天） ④ 税务申报与合规流程（季度申报） ⑤ 经营分析报告流程（月度，数据来自5个系统） 核心痛点： • 生产成本核算依赖手工数据录入，误差率3%，月结需5天 • 应收账款催收靠财务人员逐一电话，漏催率15% • 经营分析报告每月需2人×3天汇总数据，实时性差 • 采购单核对靠人工比对合同，每单15分钟，高峰期积压 AI能力建设方向（参考）： • Skill：生产成本自动采集+核算报告生成 • Skill：应收账款智能催收提醒+账龄分析报告 • Skill：多系统数据汇总+经营分析自动生成 --- 【部门3：人力资源部（推荐难度★）】 --- 负责人：HR总监，团队8人 管理规模：800名员工，含150名技能工人 L2流程清单： ① 技能工人招聘流程（年均招聘80人，周期45天） ② 员工技能认定与晋级流程（半年一次，分5个技能等级） ③ 班组长培训管理流程（年均培训200人次） ④ 薪酬绩效管理流程（工厂计件+管理人员KPI双轨制） ⑤ 安全教育与合规培训流程（法规要求，月均20场） 核心痛点： • 技能工人招聘靠线下招聘会，简历筛选全程手工，每岗位收到200份 • 技能认定靠笔试+实操，题库3年未更新，难以区分真实水平 • 老师傅操作经验无法结构化沉淀，新工人上手需6个月（行业3个月） • 安全培训签到靠纸质，事后无法核查完成情况 • 班组长绩效靠产量数据，无法反映管理能力 AI能力建设方向（参考）： • Skill：简历智能筛选+岗位匹配评分（尤其技能证书核验） • Skill：老师傅操作视频→结构化SOP自动生成 • Skill：安全培训智能问答+完成情况追踪 --- 【部门4：信息技术部（推荐难度★★★）】 --- 负责人：IT总监，团队15人（含外包5人） 系统现状：ERP（SAP）+ MES（自研）+ QMS（第三方）+ OA（钉钉） L2流程清单： ① IT需求收集与开发管理流程（积压需求120个，平均等待8周） ② 生产系统运维与故障处理流程（月均P1故障5次，平均恢复2.1小时） ③ 数据集成与接口管理流程（SAP/MES/QMS三系统对接，数据孤岛严重） ④ 信息安全管理流程（IATF认证要求，每年审核） ⑤ 终端设备与权限管理流程（1200台设备，权限申请月均150条） 核心痛点： • SAP与MES数据不同步，生产计划员每天手工同步数据1.5小时 • 系统故障诊断靠老IT人员经验，知识无文档，人员离职风险高 • 需求积压严重，业务部门绕开IT用Excel自建系统，数据孤岛加剧 • IATF信息安全审计靠人工整理证据，每次审计需2周准备 AI能力建设方向（参考）： • Skill：系统故障日志自动分析+根因推断 • Skill：SAP-MES数据差异自动巡检+告警 • Skill：IT需求结构化收集+优先级自动评估 --- 【部门5：研发与工程部（推荐难度★★★）】 --- 负责人：研发总监，团队45人 能力范围：新产品工艺开发、工程变更管理、设备能力规划 L2流程清单： ① 新产品导入流程（APQP，月均3个新零件导入，周期90天） ② 工程变更管理流程（月均变更单15个，平均周期12天） ③ 工艺优化与标准化流程（年均输出工艺标准50份） ④ 设备能力验证流程（新设备导入必须，MSA分析） ⑤ 技术文档与知识库管理流程（2000+份技术文件，查阅效率低） 核心痛点： • APQP文件包含20+份文档，大量重复格式填写，工程师效率低 • 工程变更靠邮件流转，版本混乱，变更前"先干起来"事故频发 • 历史工艺经验散落在老工程师脑中和本地Excel，无法检索 • 技术文档2000+份，新工程师查找相关文件平均需45分钟 • 设备能力数据（Cpk）靠手工录入，分析报告需1天 AI能力建设方向（参考）： • Skill：APQP文件包自动生成（基于产品图纸+历史工艺数据） • Skill：技术文件智能检索+相关工艺推荐 • Skill：Cpk数据自动采集+工序能力分析报告生成 --- 【部门6：生产运营部（推荐难度★★）】 --- 负责人：生产总监，团队400人（含操作工） 核心KPI：OEE 68%，计划达成率82%，质量一次合格率97.8% L2流程清单： ① 生产计划排产流程（周计划+日调整，排产准确率62%） ② 设备维护与点检流程（日点检+月保养，紧急维修占62%） ③ 品质异常处理流程（月均品质异常50条，8D报告处理） ④ 班组生产日报管理流程（3班×6个班组，数据收集手工） ⑤ 物料配送与在制品管理流程（在制品积压率18%） 核心痛点： • 排产靠计划员Excel手工排，插单频繁，每次重排需4小时 • 设备点检靠纸质表单，数据不能实时分析，设备预警滞后 • 8D报告格式不统一，质量问题分析深度差，同类问题重复出现率35% • 班组日报靠微信群发图片，数据汇总需专人每日整理2小时 • 物料配送靠人工看板，补料不及时导致停线事件每月8次 AI能力建设方向（参考）： • Skill：生产计划智能排产+冲突自动识别（对接设备/物料数据） • Skill：设备异常振动/温度数据分析+预测性维护预警 • Skill：8D报告标准化生成+相似问题自动匹配 ═══════════════════════════════════════ 三、演练任务说明 ═══════════════════════════════════════ 【选择其中1个L1部门，完成以下4步】 Step 1（15min）— 用process-planning搭流程架构： "我是鼎盛精密[部门名称]负责人，请帮我规划该部门的流程架构。 部门职责：[从上方复制] 核心痛点：[从上方复制] 战略目标：提升AI自动化，改善交期/质量/效率核心指标 请输出：①L1-L2-L3层流程清单 ②Top5 AI机会点 ③优先建设建议" Step 2（10min）— 生成流程文件（drawio-swimlane + process-document） Step 3（10min）— 设计2-3个Skill定义（基于选定流程） Step 4（10min）— 组内汇报：部门选择+核心Skill+预期价值 交付物：流程架构图 + 流程文件 + 2-3个Skill定义 + AI机会点清单

📄 演练案例C：云帆数据·AI能力建设材料

【演练任务：为云帆数据某L1部门设计AI能力建设方案】 工具：http://139.224.117.80 | 时间：45分钟 | 选下方6个部门之一 ═══════════════════════════════════════ 一、公司整体情况 ═══════════════════════════════════════ 公司名称：云帆数据（YunFan Data） 行业：B2B SaaS — 企业数据分析平台 成立时间：2019年 员工规模：300人 主要客户：500家中大型企业，覆盖零售、制造、金融三大行业 年收入：8000万元（2024年），ARR增速22%（去年45%，增速下滑） 客户结构：头部客户（100人以上规模）占收入68%，续签率78%（目标85%） 产品体系：数据集成平台 + 数据分析看板 + AI报告助手（新上线） 融资情况：B轮融资3亿元（2023年），投资方要求2026年实现盈亏平衡 核心挑战： • 续签率持续低于目标，客户流失主要原因：上线周期太长（45天，行业均值25天） • 产品需求交付慢（平均5个月），竞争对手迭代速度是自身3倍 • 销售团队扩张快但人均产出下滑，新销售成熟周期长（9个月） • 客服工单处理效率低，L1工单重复解答占比62% • 数据分析团队资源紧张，业务部门等数据分析结果平均等待5天 战略目标（2025年）： • 续签率提升至88%，NRR突破110% • 新客户上线周期缩短至20天 • AI工具渗透率：内部员工AI使用率从15%提升至70% • 产品研发效率提升40%（减少重复性工作） ═══════════════════════════════════════ 二、6个L1部门详细情况（选一个做AI能力建设） ═══════════════════════════════════════ 【部门1：销售部（推荐难度★★）】 --- 负责人：销售VP，团队60人（含8个大区经理） 月均签单：新签20家，续签35家 L2流程清单： ① 线索获取与培育流程（月均进入漏斗线索500个，转化率4%） ② 客户拜访与需求挖掘流程（月均拜访200次，跟进记录完整率仅40%） ③ 方案制作与报价流程（月均输出方案60份，平均耗时3.5天） ④ 合同谈判与签约流程（折扣决策靠个人判断，标准不一） ⑤ 续签预警与维护流程（提前90天预警，但执行率仅55%） 核心痛点： • 新销售缺乏产品知识，客户提问无法即时回答，成单率比老销售低58% • 方案制作靠复制粘贴历史方案，格式不统一，客户感知差 • 续签预警靠CRM手动标注，漏标率30%，被动续签多 • 销售拜访记录不规范，客户信息无法沉淀，人员离职带走客户 AI能力建设方向（参考）： • Skill：销售问答知识库（产品FAQ+竞品对比+常见异议处理） • Skill：客户需求解析+方案自动匹配生成 • Skill：续签风险智能评分+预警触发+维护建议生成 --- 【部门2：财务部（推荐难度★★）】 --- 负责人：CFO，团队10人 管理规模：年收入8000万，管理500家客户合同及账单 L2流程清单： ① SaaS账单生成与对账流程（月初自动触发，错误率2.3%） ② 回款催收与账款管理流程（逾期率8%，平均回款周期55天） ③ 费用报销审批流程（月均处理350条，退回率18%） ④ 财务月结与报告流程（月结5个工作日，3个系统数据需手工合并） ⑤ 合同收益确认流程（SaaS分期确认，需人工逐合同操作） 核心痛点： • 账单生成错误（计费规则复杂：按模块+用量双重计费），客户投诉每月15条 • 回款催收靠财务发邮件+电话，信息分散，漏催率12% • 财务月结需合并Salesforce+自研计费系统+银行流水，手工操作错误率高 • 收益确认规则复杂（50+种合同模板），新财务人员上手周期3个月 AI能力建设方向（参考）： • Skill：账单异常自动检测+客户账单差异解释生成 • Skill：回款催收智能提醒+逾期风险分级+话术模板推荐 • Skill：月结数据自动汇总+差异核对+财务报告生成 --- 【部门3：人力资源部（推荐难度★）】 --- 负责人：HR总监，团队8人 管理规模：300人，年增速30%（每年新增80-100人） L2流程清单： ① 技术人才招聘流程（月均招聘15人，竞争激烈，平均周期28天） ② 新员工入职与融入流程（入职体验评分3.2/5，差评主因：等待周期长） ③ OKR设定与绩效追踪流程（季度OKR，执行率55%） ④ 员工成长与晋升流程（晋升申请靠手写报告，评委主观性强） ⑤ 离职管理流程（年离职率32%，主因：成长空间+薪酬） 核心痛点： • 技术招聘JD千篇一律，不吸引人，简历质量差（80%不符合要求） • 新员工入职材料收集耗时5天，IT账号平均等待4天 • OKR制定质量参差不齐，部分OKR不可量化，季度末无法评估 • 晋升评审靠主观，没有客观数据支撑，员工认可度低 • 离职面谈记录散乱，无法系统分析流失原因 AI能力建设方向（参考）： • Skill：岗位JD智能优化+简历自动初筛评分 • Skill：OKR质量自动检验+可量化性评估（SMART原则） • Skill：离职原因结构化分析+流失风险员工识别 --- 【部门4：信息技术部（推荐难度★★★）】 --- 负责人：CTO，团队80人（含前端25/后端35/算法10/运维10） 产品：SaaS数据分析平台（Web + API + 移动端） L2流程清单： ① 产品需求开发流程（月均处理需求80个，积压120个，平均上线周期5个月） ② 代码质量管理流程（日均PR提交150个，Review时长平均1.8天） ③ 线上故障应急流程（月均P0/P1故障6次，平均恢复1.8小时） ④ 数据安全与合规管理流程（客户数据，SOC2合规要求） ⑤ 技术债务管理流程（技术债积压严重，20%迭代在修Bug） 核心痛点： • 需求文档质量差，产品经理与研发的理解偏差导致返工率28% • 代码Review靠人工，高峰期积压超100个PR，合并冲突频繁 • 故障排查靠经验，新人上手故障处理需6个月，关键依赖3名老工程师 • SOC2审计靠手工整理证据，每次审计准备需3周 • 技术债无量化追踪，"以后再说"导致债务雪球越来越大 AI能力建设方向（参考）： • Skill：需求文档质量检验+歧义识别+研发估时辅助 • Skill：代码智能Review+规范检查+安全漏洞预扫描 • Skill：故障日志智能分析+根因推断+历史相似案例检索 --- 【部门5：客户成功部（推荐难度★★，最推荐）】 --- 负责人：客户成功VP，团队35人（CSM25人+实施工程师10人） 管理规模：负责500家客户的上线、使用、续签全生命周期 L2流程清单： ① 客户上线实施流程（平均45天，目标20天，决定续签率的核心流程） ② 客户健康度管理流程（月度客户巡检，健康评分体系不完善） ③ 客户投诉与工单处理流程（月均工单800条，重复问题占62%） ④ 续签推进流程（提前90天启动，但关键节点缺乏自动化） ⑤ 客户培训与赋能流程（上线后培训，完成率55%，效果差） 核心痛点： • 上线实施靠CSM手工管理项目，缺乏标准化清单，漏项率40% • 客户健康评分靠主观判断，低分客户发现滞后，流失时才反应 • 工单中62%是重复性问题（操作指引/功能说明），浪费L1客服大量精力 • 续签推进节奏不统一，有的CSM主动、有的被动，结果差异大 • 客户培训材料更新滞后（产品版本更新后，培训材料平均2周后才更新） AI能力建设方向（参考）： • Skill：客户上线进度智能追踪+阻塞点自动识别+催办提醒 • Skill：客户健康评分自动计算（基于使用频率/功能覆盖/投诉数据） • Skill：工单智能分类+常见问题自动回复（节省L1 60%工作量） --- 【部门6：数据分析部（推荐难度★★★）】 --- 负责人：数据VP，团队20人（数据分析师12人+数据工程师8人） 服务对象：支持公司内部全部部门的数据需求 L2流程清单： ① 数据需求响应流程（月均接收需求100个，平均等待5天，业务满意度低） ② 数据质量管理流程（核心表500张，数据质量问题每月产生50+条投诉） ③ 数据报表开发流程（月均上线报表20个，开发周期平均8天） ④ 数据资产管理流程（数据字典覆盖率仅30%，口径不一致问题频发） ⑤ 数据安全与权限管理流程（客户数据隔离，SOC2要求） 核心痛点： • 数据需求全靠SQL手写，业务人员等待数据分析结果平均5天，严重影响决策 • 数据口径不一致：销售说"500家客户"，财务说"480家付费客户"，会议中常争论 • 报表开发重复工作多，80%报表套用相似逻辑，工程师在做体力活 • 数据字典维护靠手工，更新不及时，新人上手需要两周才理解数据结构 • 数据质量巡检靠人工抽查，发现问题平均滞后3天 AI能力建设方向（参考）： • Skill：自然语言取数（业务人员用中文提问，AI自动生成SQL并返回结果） • Skill：数据质量自动巡检+异常告警+影响范围评估 • Skill：数据口径自动比对+指标定义冲突识别 ═══════════════════════════════════════ 三、演练任务说明 ═══════════════════════════════════════ 【选择其中1个L1部门，完成以下4步】 Step 1（15min）— 用process-planning搭流程架构： "我是云帆数据[部门名称]负责人，请帮我规划该部门的流程架构。 部门职责：[从上方复制] 核心痛点：[从上方复制] 战略目标：AI使用率提升至70%，续签率达88%，实现盈亏平衡 请输出：①L1-L2-L3层流程清单 ②Top5 AI机会点 ③优先建设建议" Step 2（10min）— 生成流程文件（drawio-swimlane + process-document） Step 3（10min）— 设计2-3个Skill定义（基于选定流程） Step 4（10min）— 组内汇报：部门选择+核心Skill+预期价值 交付物：流程架构图 + 流程文件 + 2-3个Skill定义 + AI机会点清单

📄 演练任务：为你的企业设计Skill体系

【第五章分组实战演练·Skill体系设计·完整操作手册】 工具入口：http://139.224.117.80（请确认已安装 process-planning / drawio-swimlane / process-document） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 演练目标 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 为你所在的企业/部门，完成一套AI Skill体系的完整设计，并产出可展示的交付物。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 1：选题与拆解（15分钟） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 选一个部门（建议选你最熟悉的），用 process-planning 完成流程架构规划： 【复制以下内容给AI（替换[]里的内容）】： "我是[公司名称]的[部门名称]负责人，现在需要用AI做流程规划。 公司基本情况：[行业、员工规模、主营业务] 部门职责：[你的部门主要做什么] 核心痛点：[当前最大的效率或质量问题] 战略目标：[未来1年希望通过AI实现什么] 请帮我完成流程架构规划，输出L1-L2层流程清单和AI机会点分析。" ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 2：生成流程文件（10分钟） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 从Step1规划结果中选1个优先级最高的流程，用 drawio-swimlane + process-document 生成： 【复制以下内容给AI（替换[]里的内容）】： "帮我为[流程名称]生成完整的流程建设材料： 涉及角色：[角色1 / 角色2 / 角色3] 流程起点：[什么事情触发这个流程] 核心步骤：[简要描述5-8个主要步骤] 流程终点：[最终产出是什么] 请先用drawio-swimlane画出泳道图，再用process-document生成完整流程文件。" ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 3：扫描AI机会点+创建Skill（10分钟） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 基于上方流程，分析哪些步骤可以AI化： 【好Skill的5个标准（复制给AI检验）】： ① 描述清晰：名称就能看出做什么（如：合同风险识别 ✅，合同处理 ✗） ② 流程完整：有触发条件 → 处理步骤 → 输出结果 ③ 输出明确：产出格式固定（文档/表格/判断结论） ④ 限制清晰：AI能做什么/不能做什么都说清楚 ⑤ 质量可控：有验收标准，知道什么是好输出 【创建Skill时，把以下框架发给AI填写】： "帮我为[Skill名称]生成完整的Skill定义： 这个Skill的使用场景是：[描述] 触发条件：[什么时候用这个Skill] 输入信息：[用户需要提供什么] 处理步骤：[AI要做的事，5-8步] 输出格式：[产出物是什么格式] 不能做的事：[哪些是这个Skill的边界/限制]" ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 4：组长审核+汇报（10分钟） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 每组汇报2分钟，展示： • 选了哪个部门/流程（30秒） • 设计了几个Skill，最核心的1个是什么（60秒） • 预计给公司带来什么价值（30秒） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 最终交付物清单 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 流程架构图（至少1个部门到L3层） ✅ 至少1份流程文件（含泳道图） ✅ 2-3个Skill定义文档 ✅ Top5 AI机会点清单（含价值估算）

📄 智能体产品原型设计模板

产品原型设计四步框架 第一步：场景定义（What & Why） • 智能体名称：___________ • 解决的核心问题：___________ • 目标用户：___________ • 使用频率：每天/每周___次 • 预期价值：___________（量化：效率提升X%/节省X小时） 第二步：流程梳理（How it works） 触发条件：用户做了什么 → 智能体启动 处理步骤： Step1：___________ Step2：___________ Step3：___________ ... 输出结果：___________（什么格式？给谁用？） 第三步：Skill设计（Core capabilities） 核心Skill清单（每个Skill一句话描述）： • Skill1：___________ • Skill2：___________ • Skill3：___________ 数据/知识库需求：___________ 系统集成需求：___________（是否需要对接现有系统） 第四步：MVP定义（Minimum Viable Product） • 最小可用版本包含哪些功能？ • 30天内能交付的版本是什么样的？ • 验收标准：如何证明它work了？ 注意事项（对照三条红线检查）： ☐ 是否涉及资金流转审批？→ 需保留人工确认节点 ☐ 是否涉及生物识别授权？→ 不可完全AI化 ☐ 是否涉及核心系统基建决策？→ 需要人类负责

📄 72小时行动计划表

你的个人72小时AI行动计划 --- 第1个24小时：立刻动起来 --- 目标：完成第一次真实的AI工具应用 我选择的Skill：___________ 应用场景：___________ 操作步骤： 1. 今晚打开Qoder（http://139.224.117.80） 2. 安装___________技能 3. 把我工作中___________的任务交给AI处理 4. 把结果截图保存，发到群里 --- 第2个24小时：分享扩散 --- 目标：找到1个可以一起用AI的同事/同学 我要找的人：___________ 分享内容：今天用AI做了什么，节省了多少时间 沟通计划：___________ --- 第3个24小时：规划落地 --- 目标：写出1份本部门AI赋能初步规划 包含内容： • 部门最值得AI赋能的3个场景 • 每个场景用什么工具/Skill • 第一个月的行动计划 • 向上汇报的1个关键数据（ROI预估） --- 回去后30天计划 --- 第1周：___________ 第2周：___________ 第3-4周：___________ 1个月后我要交付的成果：___________

🤖 场景1

智能审批数字人

识别类型 → 匹配规则 → 生成意见
请假/报销/采购等审批

⚡ 审批效率↑80%

🔄 场景2

端到端流程推进器

跟踪节点 → 催办提醒 → 异常预警
跨部门协作/项目/订单

⚡ 流程周期↓50%

📣 场景3 🔥最复杂

AI营销管家

线索→内容生成→投放→效果分析
营销全流程

⚡ ROI↑30% · 人效↑3倍

📋 场景4

智能需求管理师

分类需求 → 评估价值 → 排优先级
产品/IT需求管理

⚡ 需求效率↑60%

📊 场景5

AI项目管家

收集数据 → 识别风险 → 生成周报
项目管理与监控

⚡ 风险提前识别2周

👥 场景6 🔥挑战

HR招聘智能体

筛简历→邀约→面试辅助→自动初评
招聘全流程

⚡ 筛选效率↑10倍

🤖 场景1：智能审批数字人

【场景背景】 你所在的公司每天有大量审批需求（请假/报销/采购/用章等），审批慢、规则不透明是核心痛点。 要求设计一个"智能审批数字人"，让申请人输入审批请求，AI自动识别类型、匹配规则、生成审批意见草稿，供审批人一键确认。 【核心痛点（供参考）】 • 审批规则散落在多个文件，审批人记不住 • 同类申请每次都要重新判断，效率低 • 审批意见质量参差不齐，缺乏标准化 • 紧急审批找不到人，流程卡死 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 审批类型识别：输入申请内容，自动判断属于哪类审批 ② 规则匹配查询：根据类型查找对应审批标准和权限 ③ 审批意见生成：AI自动起草"同意/驳回+理由"的标准化意见 ④ 风险预警：识别不符合规定的申请，给出风险提示 ⑤ 审批历史参考：查询同类历史审批，提供参考依据 【Skill设计参考（设计3-5个）】 - approval-classifier：识别审批类型和优先级 - rule-matcher：查询审批规则和授权层级 - opinion-generator：生成标准化审批意见 - risk-checker：检查申请合规性 【交付物要求】 1. 产品需求文档（用AI生成）：痛点+定位+3-5个功能说明 2. 用户使用流程图（泳道图）：申请人→AI→审批人的完整流程 3. Skill架构图：3-5个Skill如何被产品调用 4. 可交互原型：用Qoder生成，能展示核心功能界面 【参考提示词】 "帮我设计一个智能审批数字人产品。背景是[你的公司类型]，核心场景是[请假/报销/采购审批]。 请生成产品需求文档，包含：产品定位、核心功能（3-5个）、用户使用流程、预期价值量化。"

🔄 场景2：端到端流程推进器

【场景背景】 跨部门流程（如新产品上市、客户项目交付、供应商引入）往往因为节点卡顿、责任不清、没有提醒而延误。 要求设计一个"端到端流程推进器"，输入流程发起信息，AI自动跟踪节点状态、识别超时风险、发送催办提醒。 【核心痛点（供参考）】 • 流程推进完全靠人工追、打电话催 • 节点卡死了没人知道，延误才发现 • 跨部门责任不清，互相等待 • 没有数据沉淀，每次都是新问题 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 流程发起与节点分配：创建流程，自动分配各节点负责人 ② 超时预警：节点超过时限自动预警，升级通知 ③ 催办消息生成：AI自动生成个性化催办话术 ④ 瓶颈分析：识别哪个节点最容易卡顿，给出优化建议 ⑤ 流程完成报告：自动汇总本次流程耗时、关键事件 【Skill设计参考（设计3-5个）】 - node-tracker：实时跟踪各节点状态和耗时 - delay-detector：识别超时风险，预测延误 - urge-writer：生成个性化催办消息 - flow-reporter：生成流程执行报告 【交付物要求】 1. 产品需求文档：选一个具体流程（如：客户合同签署流程），设计完整产品功能 2. 产品界面原型：发起页面+节点看板+预警提醒页 3. Skill架构图：各Skill如何协作 4. 量化价值估算：预计节省多少时间/减少多少延误 【参考提示词】 "帮我设计一个端到端流程推进器产品。核心场景是[选一个具体流程，如新员工入职/客户交付/产品上线]。 请生成产品需求文档，包含：使用场景、核心功能设计、使用流程、预期价值（量化）。"

📣 场景3：AI营销管家

【场景背景】（⚠️ 最复杂，建议有营销背景的组选择） 营销团队每天要处理线索、写文案、发内容、分析数据，全靠人工效率极低。 要求设计一个"AI营销管家"，覆盖营销全流程：从线索录入→内容生成→投放建议→效果分析。 【核心痛点（供参考）】 • 同一条线索被多人重复跟进，信息混乱 • 每次写推文/邮件/话术都要从零开始 • 投放策略全凭感觉，缺乏数据支持 • 活动结束后没有系统复盘，经验无法沉淀 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 线索智能分级：输入线索信息，AI自动评分和分类（A/B/C） ② 营销内容生成：根据产品+目标客群，自动生成推文/邮件/话术 ③ 跟进策略推荐：根据线索阶段，推荐最优跟进方案 ④ 投放效果分析：输入数据，AI自动分析ROI和改进方向 ⑤ 营销SOP生成：为新营销场景自动生成作战手册 【Skill设计参考（设计4-6个）】 - lead-scorer：线索评分和分级 - content-generator：多场景营销内容生成 - followup-advisor：跟进策略推荐 - campaign-analyzer：投放效果分析 - sop-builder：营销SOP文档生成 【交付物要求】 1. 产品需求文档：选定一个具体营销场景（B2B获客/电商大促/品牌推广） 2. 完整使用流程图：从线索到成交的AI辅助全流程 3. Skill架构图（最复杂，需展示Skill间的协作关系） 4. 原型Demo：展示核心交互（至少2个功能页面） 【参考提示词】 "帮我设计一个AI营销管家产品。我们是[你的公司类型]，核心营销挑战是[线索转化率低/内容产出效率低/投放ROI不清晰]。 请生成产品需求文档，包含：核心功能（4-6个）、Skill设计方案、使用流程、量化价值。"

📋 场景4：智能需求管理师

【场景背景】 产品/IT团队每天收到大量需求，但需求质量良莠不齐，排优先级靠"谁嗓门大"，资源浪费严重。 要求设计一个"智能需求管理师"，输入需求描述，AI自动分类、评估价值、推荐优先级，并生成标准化需求文档。 【核心痛点（供参考）】 • 需求描述不清，来回沟通成本高 • 优先级完全靠感觉，重要需求被忽略 • 需求文档格式不统一，研发理解偏差 • 没有需求价值度量，做完了不知道ROI 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 需求分类：自动识别功能需求/Bug修复/性能优化/体验优化 ② 价值评估：基于影响用户数、业务收益、实现难度综合打分 ③ 需求文档生成：AI补全需求描述，生成标准化PRD结构 ④ 优先级排序：综合评分后自动排序，生成本期需求清单 ⑤ 相似需求识别：发现重复或相似需求，合并建议 【Skill设计参考（设计3-5个）】 - req-classifier：需求分类和标签 - value-scorer：需求价值综合评估 - prd-generator：生成标准化需求文档 - priority-ranker：需求优先级排序 【交付物要求】 1. 产品需求文档：面向产品经理/IT经理，描述完整产品功能 2. 需求评估标准表（AI生成）：打分维度和权重设计 3. Skill架构图：各Skill协作关系 4. 使用场景演示：用一个真实需求示例，走一遍完整流程 【参考提示词】 "帮我设计一个智能需求管理师产品。面向对象是[产品团队/IT部门/运营团队]，当前核心问题是[需求优先级混乱/需求文档质量差/需求积压严重]。 请生成产品需求文档，包含：功能设计（3-5个）、Skill方案、使用流程、量化价值。"

📊 场景5：AI项目管家

【场景背景】 项目经理每周花大量时间收集进度、写周报、识别风险，信息分散、延误预警不及时是核心痛点。 要求设计一个"AI项目管家"，自动收集项目数据、识别风险、生成标准化周报，让项目经理从"数据搬运工"变成"决策者"。 【核心痛点（供参考）】 • 每周收集进度要发10+条消息，效率极低 • 风险发现太晚，往往延误已成事实才知道 • 周报格式不统一，上下级信息理解不一致 • 项目复盘靠记忆，经验无法系统沉淀 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 进度收集汇总：AI自动汇总各成员汇报的进度，生成统一视图 ② 风险识别预警：根据进度偏差和历史数据，提前识别延误风险 ③ 周报自动生成：输入原始数据，AI生成专业格式的项目周报 ④ 会议纪要整理：录音/文字转结构化会议纪要，含待办事项清单 ⑤ 复盘报告生成：项目结束后自动生成复盘文档，提炼经验教训 【Skill设计参考（设计3-5个）】 - progress-collector：收集并汇总进度信息 - risk-predictor：识别风险信号和延误预测 - report-generator：生成标准化项目周报 - meeting-summarizer：会议纪要整理和提炼 【交付物要求】 1. 产品需求文档：面向项目经理，描述从数据收集到报告生成的完整产品 2. 周报模板设计（AI生成）：展示AI生成的周报格式样例 3. Skill架构图：各Skill的输入输出关系 4. 量化价值：估算每周节省多少小时的信息收集时间 【参考提示词】 "帮我设计一个AI项目管家产品。面向[项目经理/PMO/团队负责人]，核心痛点是[周报耗时长/风险发现滞后/进度收集麻烦]。 请生成产品需求文档，包含：功能设计（3-5个）、Skill设计、使用流程、ROI估算。"

👥 场景6：HR招聘智能体

【场景背景】（⚠️ 高挑战，建议有HR背景的组选择） HR招聘团队每天要处理大量简历，从筛选到邀约到面试安排，全靠人工，重复劳动多、效率低。 要求设计一个"HR招聘智能体"，覆盖从收到简历到面试结束的全流程AI辅助。 【核心痛点（供参考）】 • 一个岗位收到300+简历，筛简历花2天时间 • 邀约话术每次重写，格式不统一 • 面试问题随机，缺乏结构化评估标准 • 面试反馈靠记忆，候选人对比困难 【产品功能设计要求（至少覆盖3个）】 ① 简历智能筛选：上传JD+简历，AI自动匹配打分，输出Top候选人 ② 邀约消息生成：根据候选人信息，自动生成个性化邀约话术 ③ 面试问题设计：基于JD和岗位要求，生成结构化面试问题库 ④ 面试评估报告：面试官输入反馈，AI整理成标准化评估报告 ⑤ 候选人对比分析：多名候选人横向对比，推荐最优人选 【Skill设计参考（设计4-6个）】 - resume-scorer：简历与JD匹配度评分 - invite-writer：个性化邀约消息生成 - interview-designer：结构化面试题设计 - eval-reporter：面试评估报告生成 - candidate-ranker：候选人综合排名 【交付物要求】 1. 产品需求文档：覆盖从简历筛选到录用决策的完整产品设计 2. 招聘流程图（泳道图）：HR+候选人+用人部门三方角色的完整流程 3. Skill架构图（4-6个Skill，展示协作方式） 4. 效率量化：计算从人工筛简历到AI辅助，节省的时间和成本 【参考提示词】 "帮我设计一个HR招聘智能体产品。我们公司[规模/行业]，每月招聘需求[X个岗位]，核心痛点是[简历太多筛不过来/面试不标准化/邀约效率低]。 请生成产品需求文档，包含：功能设计（4-6个）、Skill设计方案、招聘流程图、量化ROI。"

🛠️

带走一

6个生产级AI工具
流程规划、建设、运营
自己动手建，回去就能用

��

带走二

1套企业AI Skill体系建设方法
四步建设法
四层治理架构+晋升机制

🎯

带走三

1份AI赋能业务流程转型升级方案
针对你所在企业的实战成果
可视化原型