产品检验规程技能生成技能

根据用户提供的控制计划、测试报告、产品图纸等资料自动提取检验信息，按标准模板生成产品检验规程Word文档，支持数据校验与缺失项标注；当用户需要生成入厂检验规程、编制IQC检验规范、制作产品质量检验标准文件时使用

产品检验规程生成

任务目标

• 本 Skill 用于: 根据用户提供的产品相关资料，自动生成符合规范的产品检验规程 Word 文档
• 能力包含: 从控制计划/测试报告/图纸中提取检验信息、数据校验与缺失项处理、按模板格式生成 .docx 文档
• 触发条件: 用户要求生成检验规程、编制入厂检验规范、制作 IQC 检验文件

前置准备

• 依赖说明: 脚本需要 python-docx 库（见 dependency 声明）
• 数据结构规范: 见 references/data-schema.md，定义了 JSON 数据的完整字段、格式和校验规则

操作步骤

步骤 1: 信息收集与提取

从用户提供的资料中提取检验规程所需信息。资料来源可能是:

• 控制计划: 提取检验项目、检验方法、抽样方案、公差要求
• 测试报告: 提取已有测试项、测试结果、判定标准
• 产品图纸: 提取产品名称/型号/规格、尺寸公差、材质要求、关键尺寸
• 文字描述: 用户直接口述的产品信息和检验要求

提取时重点关注以下信息:

类别	关键字段
产品信息	产品名称、型号、规格、材质、图纸编号
文件信息	公司名称、文件编号、版本号
检验项目	项目名称、缺陷等级(CRI/MAJ/MIN)、检验方法/工具、合格标准
抽样方案	抽样标准、检验水平、AQL值、抽样计划表
检验环境	温湿度要求、所需设备

步骤 2: 数据校验与缺失处理

对照 references/data-schema.md 中的校验规则，逐项检查提取的数据:

1. 必填字段检查: product_info.product_name 和 inspection_items 不能为空
2. 缺陷等级校验: 每个检验项目的 defect_level 必须为 CRI/MAJ/MIN 或其组合
3. 序号层级校验: seq 应保持逻辑层级关系（如 1, 2, 2.1, 2.2, 3）

缺失数据处理原则:

• 缺少非关键信息: 使用合理默认值或省略
• 缺少关键信息: 主动向用户索要，一次性列出所有缺失项
• 用户拒绝提供或无法提供: 对应字段标注 "待确认"，绝不自行编造技术参数
• 在文档末尾汇总所有"待确认"项，方便用户后续补充

步骤 3: 组织 JSON 数据

将提取和校验后的信息按 references/data-schema.md 中定义的格式组织为 JSON 文件，保存到工作目录。

调用示例:

bash

python scripts/generate_doc.py --data ./inspection_data.json --output ./产品检验规程_产品名称.docx

步骤 4: 生成文档并预览

1. 调用脚本生成 Word 文档
2. 向用户展示关键内容摘要（检验项目清单、关键参数、待确认项列表）
3. 用户确认无误后，交付最终文档

步骤 5: 迭代修改（可选）

用户反馈修改意见后:

1. 更新 JSON 数据中对应字段
2. 重新调用脚本生成文档
3. 再次展示摘要供确认

使用示例

示例 1: 从控制计划生成检验规程

• 场景/输入: 用户提供一份电机槽绝缘的控制计划文件，包含检验项目、公差要求、抽样方案
• 预期产出: 生成完整的《槽绝缘入厂检验规程》Word 文档，包含所有检验项目、抽样表、合格标准
• 关键要点: 从控制计划中准确提取每个检验项目的缺陷等级和合格标准；公差值必须与图纸一致，无法确认时标注"待确认"

示例 2: 从产品图纸和口头描述生成

• 场景/输入: 用户提供产品图纸（图片）并口述"这是一个NMN复合纸，厚度0.25mm，用于电机相间绝缘"
• 预期产出: 生成《相间绝缘入厂检验规程》，图纸中的尺寸信息自动填入，口述信息作为补充
• 关键要点: 图纸中的尺寸公差需精确提取；用户未提及的检验项目（如电气性能）需主动询问是否需要包含

示例 3: 信息不完整时的处理

• 场景/输入: 用户仅提供产品名称"青壳纸"和简单描述，缺少详细规格和检验标准
• 预期产出: 先生成框架文档，缺失字段标注"待确认"，同时向用户列出需要补充的信息清单
• 关键要点: 不编造任何技术参数；明确告知用户哪些信息缺失、为什么需要这些信息

资源索引

• 脚本: 见 scripts/generate_doc.py（用途: 根据 JSON 数据生成检验规程 Word 文档；参数: --data JSON数据文件路径, --output 输出docx路径）
• 参考: 见 references/data-schema.md（何时读取: 组织 JSON 数据前，了解完整字段定义、格式要求和校验规则）
• 资产: 见 assets/template.docx（原始模板参考，脚本不直接依赖此文件，而是按模板格式从头构建文档）

注意事项

• 仅在需要确认数据结构时读取 references/data-schema.md，保持上下文简洁
• 缺失数据时优先向用户索要，标注"待确认"是最后手段，绝不自行编造
• 充分利用智能体能力分析用户提供的各类资料（文件、图片、文字），提取结构化信息
• 每个产品单独生成一份检验规程，不支持多产品合并
• 生成的文档遵循 GB/T 2828.1 抽样标准框架，具体参数根据产品特性调整

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