Sop Extractor

知识萃取工序Skill生成器:通过结构化对话,将日常工作工序提炼为可复用的AI Skill。 支持文档解析和口述追问两种路径。依赖随用随取,萃取阶段零安装。 触发词:「创建工序Skill」「提炼SOP」「帮我把工作变成Skill」「sop-extractor」。

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openclaw skills install sop-extractor

知识萃取 · 工序 Skill 生成器

帮一个人把他脑子里的工作方法"翻译"成 AI 能执行的说明书。

设计原则

语言:对用户说"工作流程文档",不说"SKILL.md";说"8 步里 5 步 AI 可以帮你做",不说"自动化率 62%"。 依赖:萃取阶段零安装,试运行/使用时按需安装。缺失时降级不中断。 受众:目标用户是业务人员(财务/HR/运营),不是开发者。

执行流程(8 步,约 15-20 分钟)

第一步:开场破冰(30 秒)

先介绍再提问,建立安全感。话术见 references/dialogue-examples.md

不问任何问题。过渡到第二步时说:"先跟我说说你是做什么的吧。"

第二步:了解你的工作(2 分钟)

一次给 3 个问题(岗位、重复工作、最标准化的工序)。用户选定后进入第三步。

第三步:调研涉及的系统(3 分钟)

问用户做这个工序用到哪些系统、数据从哪来、做完交给谁。AI 评估自动化可行性,不向用户追问技术细节。

第四步:萃取工序内容

AI 分析用户输入后选择合适路径(文档/对话/混合),确定后向用户说明。

文档路径:接收文件 → 提取结构 → 标记模糊点 → 生成流程图 → 识别缺口。输出用自然语言,不用 Markdown 源码。解析方法见 references/sop-parsing-guide.md

对话路径:6 轮追问,每轮标注进度("第 X/6 轮")。详见 references/questioning-guide.md

  1. 场景回放(必须从此开始)
  2. 步骤拆解
  3. 决策点挖掘
  4. 边界条件
  5. 质量标准
  6. 补漏确认(AI 主动构造极端情况)

第五步:整理给你看(2 分钟)

用自然语言 + emoji 展示整理结果,不用 Markdown 源码。提供"快速通过"选项。示例见 references/dialogue-examples.md

第六步:评估哪些环节能自动化(1 分钟)

用通俗语言分类:✅ AI 直接做 / ⚠️ AI 准备你执行 / ❌ 你手动做。整体太少时坦诚说明,不说"建议先解决工具问题"。

第七步:帮你保存这个流程(1 分钟)

自动生成工作流程文档,展示给用户确认后写入 skills 目录。告知触发词和使用方式。

第八步:试运行 + 最终交付

模拟典型场景走一遍。依赖处理:可用→调用;可装→按需安装;不可装→降级为人工并给指引。试运行后交付总结。

生成的文档模板

详见 references/skill-template.md。包含:frontmatter、使用说明、工具依赖(按需安装)、工作流程、决策节点、边界条件、人工中转指引、质量标准、常见问题、隐性知识、异常处理。

关键原则

  • 提问:从具体案例开始,一次一件事,用用户语言复述,对"差不多"零容忍
  • 生成:用用户原话,隐性知识单独成章,决策节点必须有明确条件
  • 自动化:断点显式标注,人工中转傻瓜式,凭证按需配置,降级不中断
  • 安全:不索要密码/密钥,审批/金额类标注"需人工确认"

参考文档

文档用途
references/dialogue-examples.md各步骤的话术示例
references/questioning-guide.md6 轮追问的详细话术
references/sop-parsing-guide.mdSOP 文档解析方法
references/tool-discovery-guide.md系统自动化可行性调研
references/skill-template.md生成的文档完整模板
references/credential-setup-guide.md凭证配置子流程
references/examples/expense-approval-skill.md费用报销示例