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name: new-skill
description: 交互式创建新的自动化技能。通过对话引导用户梳理工作流程，识别重复性任务，并自动生成相应的iFlow技能或Python自动化脚本。
license: MIT
compatibility: 需要Python环境、iFlow CLI和文件系统访问权限
metadata:
version: "1.0.0"
author: "iFlow Team"
tags: "skill creation automation workflow guide agent"
allowed-tools: read-file write-file...
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name: new-skill
description: 交互式创建新的自动化技能。通过对话引导用户梳理工作流程，识别重复性任务，并自动生成相应的iFlow技能或Python自动化脚本。
license: MIT
compatibility: 需要Python环境、iFlow CLI和文件系统访问权限
metadata:
version: "1.0.0"
author: "iFlow Team"
tags: "skill creation automation workflow guide agent"
allowed-tools: read-file write-file run-shell-command search-file-content glob
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# 引导型智能体技能
## 概述
本技能是一个"引导型智能体"（Guide Agent），扮演业务分析师的角色，通过多轮对话采访用户，识别其工作中的重复性流程，并将其转化为iFlow的自定义Skill或Python自动化脚本。这是实现"授人以渔"的核心工具，让非技术员工也能创建自己的AI自动化技能。
## 核心理念
- **元提示工程（Meta-Prompting）**：让AI生成AI的指令
- **需求访谈**：通过对话引导用户梳理工作流程
- **自动化判断**：分析哪些任务适合AI自动化
- **代码生成**：自动生成Python脚本和技能封装
## 使用场景
- 运营人员创建数据抓取技能
- 客服人员创建批量处理技能
- 行政人员创建文档整理技能
- 任何岗位的重复性工作自动化
## 操作流程
### ⚠️ 重要说明
**本技能需要通过对话交互来运行，不能直接执行脚本。**
### 启动引导对话
**在 iFlow CLI 中直接说：** "使用 new-skill 技能"
然后我会通过对话引导你创建自动化技能，包括：
1. 需求收集（通过对话询问）
2. 可行性分析
3. 代码生成
4. 技能封装
**不要直接运行脚本**，因为脚本需要交互式输入，在当前环境下无法直接执行。
### 备用方式（仅限终端环境）
如果你在终端环境中，可以运行：
```bash
python3 scripts/guide_agent.py
```
但这需要交互式终端支持。
### Phase 1: Discovery（探索阶段）
AI会询问以下问题：
1. **任务识别**：您日常最耗时的任务是什么？
2. **数据来源**：输入数据来自哪里？（Excel、网页、邮件、数据库等）
3. **处理逻辑**：需要对数据进行什么处理？（筛选、计算、重写、格式转换等）
4. **输出形式**：期望的结果是什么？（新文件、消息发送、数据库更新等）
### Phase 2: Analysis（分析阶段）
AI会进行以下分析：
1. **自动化可行性判断**：该任务是否适合AI自动化
2. **技术方案设计**：构思Python脚本实现方案
3. **依赖库识别**：确定需要使用的Python库
4. **风险评估**：识别可能的限制和挑战
### Phase 3: Implementation（实现阶段）
AI会自动完成：
1. **代码编写**：生成完整的Python脚本
2. **技能封装**：创建对应的.md命令文件
3. **文件保存**：将脚本和命令保存到指定目录
4. **使用指导**：提供测试和使用说明
## 一键执行命令
```bash
# 启动引导对话，创建新技能
python scripts/guide_agent.py
# 使用预设模板快速创建
python scripts/guide_agent.py --template market-scan
# 查看已创建的技能列表
python scripts/guide_agent.py --list
# 删除指定技能
python scripts/guide_agent.py --delete skill-name
```
## 配置参数
### 基础配置 (assets/config.json)
```json
{
"guide_agent": {
"language": "chinese",
"interaction_style": "friendly",
"max_questions": 20,
"clarification_threshold": 0.7
},
"code_generation": {
"python_version": "3.8+",
"preferred_libraries": [
"requests",
"pandas",
"openpyxl",
"python-docx",
"beautifulsoup4",
"schedule",
"colorama"
],
"error_handling": true,
"logging": true
},
"skill_structure": {
"output_dir": "/Users/mac/Downloads/ilfow项目/skills",
"scripts_dir": "scripts",
"data_dir": "data",
"templates_dir": "templates"
},
"safety": {
"default_mode": "plan",
"require_confirmation": true,
"backup_before_execution": true
}
}
```
### 对话模板配置
```json
{
"phase1_questions": {
"task_identification": "您日常最耗时的任务是什么？请具体描述一下您现在的操作步骤。",
"data_source": "输入数据来自哪里？是Excel、网页、邮件还是其他来源？",
"processing_logic": "需要对数据进行什么处理？比如筛选、计算、重写或格式转换？",
"output_format": "期望的结果是什么？生成新文件、发送消息还是更新数据库？"
},
"phase2_analysis": {
"feasibility_check": "分析任务是否适合AI自动化",
"technical_design": "构思Python脚本实现方案",
"dependency_identification": "确定需要使用的Python库",
"risk_assessment": "识别可能的限制和挑战"
},
"phase3_implementation": {
"code_generation": "生成完整的Python脚本",
"skill_encapsulation": "创建对应的.md命令文件",
"file_saving": "将脚本和命令保存到指定目录",
"usage_guidance": "提供测试和使用说明"
}
}
```
## 输入输出示例
### 用户对话示例
```
用户: 我想自动化竞品价格监控
AI: 好的！让我帮您创建这个技能。首先，请告诉我：
1. 您需要监控哪些网站？
2. 产品信息在页面的什么位置？
3. 您希望多久检查一次价格？
4. 价格变化时需要如何提醒您？
用户: 我需要监控天猫和淘宝的5个产品，价格在商品详情页的红色标签里，希望每天早上9点检查，如果价格下降超过5%就发邮件提醒。
AI: 明白了！我正在为您设计解决方案...
技术方案：
- 使用requests库获取网页内容
- 用BeautifulSoup解析价格信息
- 用schedule库实现定时任务
- 用smtplib发送邮件提醒
正在生成代码...
```
### 生成的技能结构
```
new-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── guide_agent.py # 主引导脚本
│ ├── skill_generator.py # 技能生成器
│ ├── code_writer.py # 代码编写器
│ └── template_manager.py # 模板管理器
├── assets/
│ ├── config.json # 配置文件
│ ├── templates/ # 技能模板
│ │ ├── market-scan.md
│ │ ├── triage-tickets.md
│ │ └── daily-report.md
│ └── prompts/ # Prompt模板
├── data/
│ ├── conversations/ # 对话历史
│ └── generated_skills/ # 生成的技能
└── templates/
├── skill_template.md # 技能模板
└── script_template.py # 脚本模板
```
### 生成的技能文件示例
```markdown
---
name: market-scan
description: 自动抓取竞品价格并更新报表
---
# 竞品价格监控技能
## 使用方法
```bash
python scripts/price_monitor.py --config config/urls.json
```
## 配置文件
```json
{
"urls": [
"https://detail.tmall.com/item.htm?id=xxx",
"https://item.taobao.com/item.htm?id=yyy"
],
"check_interval": 86400,
"alert_threshold": 0.05
}
```
```
## 技术实现细节
### 对话管理
- **上下文保持**：维护对话历史，理解用户意图
- **追问机制**：当信息不明确时主动追问
- **澄清确认**：重要信息需要用户确认
- **进度反馈**：实时显示创建进度
### 代码生成
- **模板引擎**：基于模板生成代码
- **智能补全**：根据需求自动补全代码
- **错误处理**：自动添加try-except块
- **注释生成**：生成中文注释说明
### 技能封装
- **元数据生成**：自动生成技能描述
- **命令定义**：定义斜杠命令格式
- **权限设置**：配置允许的工具
- **依赖声明**：列出需要的Python库
## 常见问题处理
### 对话中断
- 自动保存对话进度
- 支持恢复对话
- 提供对话历史查看
### 代码生成失败
- 检查需求描述完整性
- 提供手动调整选项
- 生成错误诊断报告
### 技能测试失败
- 提供调试模式
- 显示详细错误信息
- 建议修复方案
## 最佳实践
1. **详细描述需求**：提供尽可能详细的工作流程描述
2. **明确输入输出**：清楚说明数据的来源和去向
3. **分步测试**：先生成基础版本，再逐步完善
4. **备份重要文件**：在自动化前备份重要数据
5. **定期维护**：根据实际使用情况优化技能
## 安全注意事项
- 默认使用Plan模式，避免误操作
- 重要操作需要用户确认
- 不处理敏感个人信息
- 遵守公司信息安全政策
- 记录操作日志便于审计
## 相关工具
- 主引导脚本：`scripts/guide_agent.py`
- 技能生成器：`scripts/skill_generator.py`
- 代码编写器：`scripts/code_writer.py`
- 模板管理器：`scripts/template_manager.py`
- 配置文件：`assets/config.json`
- 技能模板：`assets/templates/`
## 扩展功能
- 支持语音输入需求
- 集成更多技能模板
- 添加技能市场功能
- 实现技能分享机制
- 支持团队协作创建
- 添加技能版本管理
## 示例场景
### 场景1：运营数据抓取
```
用户: 我想抓取竞品网站的产品价格
AI: 我将为您创建一个价格监控技能...
生成文件：market-scan/
主要功能：
- 定时访问目标网站
- 解析产品价格信息
- 保存到Excel表格
- 价格变化提醒
```
### 场景2：客服批量处理
```
用户: 我需要批量处理客户反馈
AI: 我将为您创建一个反馈处理技能...
生成文件：triage-tickets/
主要功能：
- 读取Excel反馈数据
- 进行情感分析
- 自动分类投诉
- 生成回复草稿
```
### 场景3：日报自动生成
```
用户: 我想自动生成工作日报
AI: 我将为您创建一个日报生成技能...
生成文件：daily-report/
主要功能：
- 扫描今日修改的文件
- 提取关键信息
- 生成日报草稿
- 支持邮件发送
```
## 技能模板库
### market-scan（市场扫描）
- 适用：运营数据抓取
- 功能：网页数据抓取、价格监控、竞品分析
### triage-tickets（工单分拣）
- 适用：客服批量处理
- 功能：情感分析、自动分类、回复生成
### daily-report（日报生成）
- 适用：行政与通用岗
- 功能：文件扫描、信息提取、日报生成
### invoice-archiver（发票归档）
- 适用：财务与行政
- 功能：发票识别、自动重命名、分类存储
### email-responder（邮件回复）
- 适用：客服与销售
- 功能：邮件分析、自动回复、分类管理