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分类: 其它无需 API Key

岗位智能体技能包生成器

将岗位智能体提示词中的岗位核心能力转化为一组符合 Agent Skills 规范的岗位技能包。Use when users need to analyze generated position-agent prompts, extract job skills, retrieve skill knowledge from Tencent IMA or local files, create one SKILL.md directory per skill, and sync the prompt skill list with generated skills.

person作者: user_84457ab0hubcommunity
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岗位智能体技能生成器

概述

本技能接在 chudaxia-ai-coach-tools-position-agent-prompts-generator 之后使用，将其输出的「岗位智能体提示词」中的岗位技能逐项拆解为可挂载、可检索、可维护的 Agent Skill 技能目录。

核心交付包括：每个岗位技能对应的技能知识 .md 文档、符合 specifications/agents-skills-specification.md 的技能目录与 SKILL.md 文件，以及已回写技能映射关系的岗位智能体提示词。

强制输出要求

  • 一项岗位核心能力对应一个技能目录：除非用户明确批准合并或拆分，否则不得把多个能力合并为一个技能，也不得把一个能力拆成多个技能。
  • 每个技能必须有知识文档：从腾讯 IMA 或本地文件目录检索并萃取为 references/knowledge.md；证据不足时创建 references/knowledge-gaps.md，不得虚构。
  • 每个技能必须有来源索引：创建 references/source-map.md，记录检索词、来源文档、取舍理由和未采用材料。
  • 每个技能目录必须符合 Agent Skills 规范：目录名与 SKILL.md frontmatter 的 name 完全一致，名称只使用小写字母、数字和连字符。
  • 输出位置必须可挂载：技能目录应输出到用户指定的 Skills 根目录，或在交付中明确标注安装/挂载状态与后续移动路径。
  • 必须回写岗位智能体提示词：更新原提示词中的技能层与知识层，使其技能清单、技能目录、知识文档一一对应。
  • 最终交付必须包含映射表：列出原岗位技能、生成技能名、技能目录、知识来源、回写位置和状态。

输入确认

开始前确认以下信息：

  1. 岗位智能体提示词来源：用户粘贴的 Markdown、已生成的 .md 文件，或上游生成器刚输出的内容。
  2. 知识库来源：腾讯 IMA 知识库或本地文件目录；未指定时默认先问用户，不能假设已有 IMA 访问能力。
  3. 输出根目录：优先使用用户指定的可挂载 Skills 根目录；未指定时使用 generated-position-agent-skills/<岗位slug>/，并在最终交付中标明这些技能仍需移动或挂载后才能被运行时发现。
  4. 是否允许调整技能数量：默认不允许；如发现能力重叠、缺失或粒度异常，先给出建议并获得用户确认。

核心流程

步骤 1：解析岗位智能体提示词

读取完整岗位智能体提示词，至少提取以下内容：

  • 岗位名称、部门、核心职责与工作边界
  • 3. 技能层（Capability） 中的岗位核心能力与降级策略
  • 4. 知识层（Knowledge） 中的参考规范底座与引用规范
  • 5. 流程层（Workflow） 中与技能相关的标准步骤与异常处理
  • 6. 权限层（Compliance） 中与技能相关的白名单、黑名单和上报机制
  • 7. 绩效层（KPI） 中与技能相关的质量标准

使用 references/skill-extraction-framework.md 建立「岗位技能登记表」。登记表必须包含：

| 字段 | 说明 | |------|------| | 原始能力名称 | 技能层中的原文名称 | | 技能目录名 | 规范化 slug，必须能作为 skill name | | 能力边界 | 该技能负责什么、不负责什么 | | 知识检索词 | 用于 IMA 或本地目录检索的关键词组合 | | 关联流程 | 该技能在岗位工作流中的调用时机 | | 合规约束 | 该技能必须遵守的权限边界 | | KPI 约束 | 该技能应满足的质量标准 |

步骤 2：检索并萃取技能知识

针对登记表中的每个技能分别检索知识来源：

腾讯 IMA 来源

  1. 使用用户可用的 IMA/知识库检索能力，以「岗位名称 + 能力名称 + 关键业务对象 + SOP/规范/模板/案例」组合检索。
  2. 优先选择与该技能直接相关的制度、流程、模板、案例和 FAQ。
  3. 记录来源文档标题、知识库名称、检索关键词和可追溯标识。

本地文件目录来源

  1. 使用文件搜索定位与技能关键词相关的 .md、.docx 转写、.txt、模板或规范文件。
  2. 读取候选内容，按相关性筛选直接证据，不把泛泛背景材料当作技能知识。
  3. 记录相对路径和关键摘录位置。

将每个技能的检索结果萃取为 references/knowledge.md，结构固定为：

# [技能名称] 技能知识文档

## 适用范围

## 核心概念

## 标准流程

## 输入与输出

## 判断标准

## 异常与降级

## 合规边界

## 可复用模板或话术

## 来源索引

同时创建 references/source-map.md，记录：检索来源、检索关键词、采用文档、未采用文档、采用/排除理由、可追溯标识。

证据不足时，不得补写成看似完整的规范；应在 references/knowledge-gaps.md 中列出缺口、已检索关键词和建议补充资料。

步骤 3：逐一生成技能目录

按 specifications/agents-skills-specification.md 为每个岗位技能创建目录：

<output-root>/
  <skill-slug>/
    SKILL.md
    references/
      knowledge.md
      source-map.md
      knowledge-gaps.md        # 仅在证据不足时创建
    assets/
      templates/               # 仅在技能有表单、话术、画布模板时创建

SKILL.md 必须满足：

  • YAML frontmatter 包含 name 和 description
  • name 与目录名完全一致，且不超过 64 个字符
  • description 说明该技能做什么以及何时使用，包含岗位、能力和触发关键词
  • 正文引用 references/knowledge.md
  • 明确输入、处理流程、输出、降级策略、合规边界和自检标准

使用 assets/templates/position-skill-template.md 作为单个技能的起稿模板。

步骤 4：回写岗位智能体提示词

生成全部技能目录后，必须更新原岗位智能体提示词：

  1. 在 3. 技能层（Capability） 中，将每项岗位核心能力补充为「能力名称 + 生成技能目录 + 技能知识文档 + 调用时机」。
  2. 在 4. 知识层（Knowledge） 中补充生成的技能知识文档清单，并标注已挂载或待挂载状态。
  3. 在文档末尾增加或更新「岗位技能包映射表」，列出所有一一对应关系。
  4. 在映射表附近增加「技能包同步记录」，包含生成时间、生成器名称、知识来源类型和本次更新摘要。
  5. 保持原七层结构完整，不改变身份、人设、流程、权限、绩效层的原意。

如果原提示词已经存在技能映射表或人工补充内容，先保留原内容并追加更新；发现同一岗位技能已有不同技能目录时，列出冲突并要求用户确认，不得静默覆盖。

如果输入不是可编辑文件，而是用户粘贴内容或上游技能刚输出的内容，必须输出一份完整的「已回写岗位智能体提示词」Markdown；如用户希望落盘，先确认目标文件路径再创建。

映射表格式：

| 原岗位技能 | 生成技能目录 | 技能知识文档 | 来源索引 | 知识来源 | 回写状态 | |------------|--------------|--------------|----------|----------|----------| | ... | ... | ... | ... | ... |

当存在 knowledge-gaps.md 时，回写状态必须标为「知识待补齐」，并在知识层对应文档后标注 [待补齐]。

步骤 5：质量自检

按 references/skill-package-checklist.md 完成自检。必须通过：

  • 技能数量与原提示词技能层核心能力数量一致
  • 每个技能目录都有有效 SKILL.md
  • 每个 SKILL.md 的 name 与目录名一致
  • 每个技能都有 references/source-map.md
  • 每个技能至少有 references/knowledge.md，证据不足时另有明确的 knowledge-gaps.md
  • 原提示词已回写技能目录、知识文档和映射表
  • 回写后的提示词仍保留七层结构；如同时存在结构化 JSON 表示，需再按 chudaxia-ai-coach/assets/schemas/prompt-framework-schema.json 校验
  • 无虚构知识来源、无不可追溯结论

任一检查失败，先修正再交付。

命名规范

  • 技能目录名优先使用英文语义 slug，例如 quality-inspection-standard-design。
  • 只允许小写字母、数字和连字符；不得使用中文、空格、下划线或连续连字符。
  • 目录名超过 64 字符时，压缩为「岗位域 + 核心动作 + 对象」，例如 finance-budget-variance-analysis。
  • 同名冲突时添加短后缀，如 -workflow、-review，不要添加无意义序号，除非用户要求保留原顺序编号。

边界与异常处理

  • 无法访问 IMA：切换到用户提供的本地目录或要求用户提供导出的知识库材料。
  • 本地目录无资料：生成技能骨架和 knowledge-gaps.md，并在最终映射表标为「知识待补齐」。
  • 岗位技能粒度混乱：先输出拆分/合并建议，获得用户确认后再改变数量。
  • 提示词不是七层结构：先列出缺失层与可识别字段，获得用户确认后再按七层模板补齐；无法确认的内容标为 [待补齐]，不得擅自补成确定事实。
  • 存在企业敏感信息：技能知识文档保留必要业务规则，但对公司名、人名、内部系统名做泛化处理，除非用户明确要求保留。

最终交付格式

交付时使用 Markdown，包含：

  1. 生成的技能目录清单
  2. 岗位技能包映射表
  3. 已更新的岗位智能体提示词路径或内容
  4. 知识缺口与待补资料清单
  5. 质量自检结果

参考资源

  • references/skill-extraction-framework.md：岗位技能拆解与跨层映射方法。
  • references/skill-package-checklist.md：技能目录、知识文档和提示词回写检查清单。
  • assets/templates/position-skill-template.md：单个岗位技能 SKILL.md 模板。
  • ../specifications/agents-skills-specification.md：Agent Skills 目录与 frontmatter 规范。