基于用户提供的质量数据和工作问题,自动解析多格式输入并提取议题要点,生成包含会议流程、讨论目标和预期产出的质量周会策划方案Word文档;当用户需要策划质量周会、整理质量数据生成会议方案、准备质量会议材料、或组织质量评审会议时使用
--- name: 质量周会策划技能 slug: quality-meeting-planner displayName: 质量周会策划技能 description: 基于用户提供的质量数据和工作问题,自动解析多格式输入并提取议题要点,生成包含会议流程、讨论目标和预期产出的质量周会策划方案Word文档;当用户需要策划质量周会、整理质量数据生成会议方案、准备质量会议材料、或组织质量评审会议时使用 version: 1.1.0 category: quality author: org-jaxjwo0r --- # 质量周会策划方案生成 ## 任务目标 - 本 Skill 用于: 根据用户提供的质量数据或工作问题,生成结构化的质量周会策划方案Word文档 - 能力包含: 多格式数据解析、议题要点提取、信息完整性校验、大纲确认、Word文档生成 - 触发条件: 用户提供质量数据/问题并要求生成周会方案、会议策划、会议准备材料 ## 前置准备 - 依赖说明: python-docx 用于生成Word文档 - 数据格式规范: 见 [references/meeting-schema.md](references/meeting-schema.md),定义了会议方案的JSON数据结构 ## 操作步骤 ### 步骤1: 接收与解析数据 接收用户提供的质量数据或工作问题,数据可能是以下任意格式: - 纯文本描述(如"本周发现3个P1缺陷...") - 列表/要点(如"1. xxx 2. xxx") - 表格数据(如缺陷统计表、测试通过率) - 混合格式(文本+数据+截图描述) - 文件附件(CSV/Excel/文本文件内容) 智能体负责解析数据内容,提取以下关键信息: - 质量指标与数据(缺陷数、通过率、覆盖率等) - 需要讨论的问题与风险 - 改进措施与进展 - 跨团队协作事项 ### 步骤2: 信息完整性校验 从解析结果中识别以下必需信息是否齐全: **必需信息(缺失则必须要求用户补充,禁止自行编造)**: - 会议基本信息: 会议期数/周次、日期时间、地点/会议链接 - 参会人员: 至少列出关键参会角色或人员 - 核心议题: 至少1个需要讨论的质量议题 **可选信息(缺失时标注为"待确认"即可)**: - 会议时长(默认90分钟) - 主持人/记录人 - 具体质量指标数值 发现缺失必需信息时,向用户列出缺失项并请求补充,示例话术: ``` 已解析您提供的数据,提取到以下议题要点: 1. [议题1] 2. [议题2] 但以下信息需要您补充: - 会议时间: ? - 参会人员: ? - 会议地点: ? 请补充后我将生成完整方案。 ``` ### 步骤3: 生成大纲并确认 信息齐全后,先生成方案大纲提交用户确认。大纲格式: ``` === 质量周会策划方案 - 大纲 === 会议名称: 第X周质量周会 时间: YYYY-MM-DD HH:MM 地点: xxx 参会人: xxx 会议目标: 1. [目标1] 2. [目标2] 议程安排: 1. [议题1] (XX分钟) - 负责人: xxx - 讨论要点: ... - 期望产出: ... 2. [议题2] (XX分钟) - 负责人: xxx - 讨论要点: ... - 期望产出: ... ... 会前准备要求: - [准备项1] - [准备项2] 请确认以上大纲,或提出修改意见。确认后将生成正式Word文档。 ``` 等待用户确认或修改意见。用户确认后进入步骤4。用户提出修改则调整大纲后再次确认。 ### 步骤4: 生成Word文档 用户确认大纲后: 1. 按 [references/meeting-schema.md](references/meeting-schema.md) 中定义的JSON结构组织完整数据 2. 将JSON写入临时文件 3. 调用脚本生成Word文档 脚本调用: ```bash python scripts/generate_meeting_doc.py --input meeting_data.json --output 质量周会策划方案.docx ``` 4. 将生成的Word文档提供给用户 ## 使用示例 ### 示例1: 用户提供文本描述 - 场景/输入: "本周发现了5个P1缺陷,其中3个是接口超时问题,测试通过率从95%降到88%,需要讨论下怎么改进" - 预期产出: 解析出议题(缺陷分析、接口性能、通过率下降),向用户补充会议时间/人员等信息,生成大纲确认后输出Word - 关键要点: 从非结构化文本中提取量化数据和讨论议题;缺失的会议基本信息必须要求补充 ### 示例2: 用户提供结构化数据 - 场景/输入: 用户粘贴一份缺陷统计表格(CSV格式),包含模块、缺陷数、严重程度等列 - 预期产出: 解析表格数据,按模块/严重程度归类为议题,生成包含数据分析的会议方案 - 关键要点: 表格数据直接映射为议题要点;需识别哪些数据需要重点讨论(如高严重度缺陷集中区域) ### 示例3: 用户仅提供问题列表 - 场景/输入: "下周要讨论:1.自动化覆盖率不达标 2.线上漏测问题 3.新功能测试计划" - 预期产出: 三个议题直接映射,但需补充会议时间、参会人员、各议题负责人等信息 - 关键要点: 用户已给出议题框架,重点在于补全会议组织信息和每个议题的讨论细节 ## 资源索引 - 脚本: 见 [scripts/generate_meeting_doc.py](scripts/generate_meeting_doc.py)(用途: 接收结构化JSON数据,生成格式化的质量周会策划方案Word文档) - 参考: 见 [references/meeting-schema.md](references/meeting-schema.md)(何时读取: 步骤4生成文档前,读取JSON数据结构规范以正确组织输入数据) ## 注意事项 - 缺失的必需信息必须让用户补充,严禁自行编造会议时间、人员、地点等 - 大纲确认是必经环节,不可跳过直接生成文档 - 数据解析时保留原始数据的量化信息(数字、百分比、趋势),不要模糊化 - 议题排序建议按严重程度或紧急程度排列 - 充分利用智能体的理解能力分析数据,仅在最终文档生成环节使用脚本 ## TRACE 测评 | 维度 | 评分 | 说明 | |------|------|------| | T — 可信任度 | 9/10 | 纯文档/脚本技能,无外部依赖风险,支持中文交互 | | R — 可靠性 | 9/10 | 有异常处理说明; 输出格式明确 | | A — 适用性 | 9/10 | 有适用范围声明; 触发条件明确 | | C — 规范性 | 10/10 | frontmatter 完整; 文档结构清晰; 内容充分 | | E — 有效性 | 10/10 | 输出明确; 含使用示例; 文档详尽 | | **总分** | **47/50** | 通过 |
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