Fund Operation Workflow

v2.0.0

[何时使用]当用户需要构建基金运营工作流时;当用户说"基金互金电商业务搭建"时;当需要按 MBTI 特质分配工作流节点任务时;当检测到"收集/归档/策略/实施/测试/监控"等工作流关键词时;当需要使用 STAR+ 合规前置框架设计提示词时

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for lj22503/fund-operation-workflow.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Fund Operation Workflow" (lj22503/fund-operation-workflow) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/lj22503/fund-operation-workflow
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install fund-operation-workflow

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install fund-operation-workflow
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Pending
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
medium confidence
Purpose & Capability
The name/description (fund operation workflow, MBTI matching, STAR+ compliance) aligns with the provided SKILL.md, prompts, references and examples. The files contain templates, SOPs, compliance checklists and concrete node-level prompts that match the declared functionality.
Instruction Scope
Runtime instructions are prompt templates and process guidance; they do not instruct the agent to read local secrets, secret env vars, or execute arbitrary code. However the repository includes marketing/operational docs (WECHAT funnel, USAGE_TRACKING) that describe collecting user contact info and external links/QRs. Those parts extend scope into user outreach/data-collection (not intrinsic to core workflow generation) and should be reviewed for privacy compliance before use.
Install Mechanism
The skill is instruction-only and has no install spec. Documentation (README/QUICKSTART/WECHAT_FUNNEL) recommends using ClawHub/OpenClaw and shows a curl | bash install example for OpenClaw. While not part of the skill bundle, running remote install scripts (curl | bash) is a user action with risk—treat as external to the skill but exercise standard caution.
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths. Some ancillary docs request collecting user contact details (WeChat, Feishu forms) for usage tracking and marketing; collecting that PII is not required for the skill's runtime prompts and should be handled according to privacy and legal requirements.
Persistence & Privilege
Skill flags show default privileges (always:false, agent invocation allowed). There is no code that requests permanent system presence or modifies other skills. As an instruction-only skill it does not persist binaries or run background services.
Assessment
This skill appears to be what it claims: a library of prompts, SOPs and compliance checklists for building fund-operation workflows. Before you install/use it: (1) do not blindly run remote install commands (e.g., curl | bash) without auditing the target script; (2) the marketing/usage-tracking docs ask users to provide WeChat/Feishu contact data and to download resources from external links—treat these as optional and review privacy/consent practices before sharing PII; (3) if you will use the templates in a regulated environment, have a licensed compliance officer review outputs and the data-collection practices; (4) no credentials/env-vars are required by the skill itself, but if you integrate its prompts with live systems or APIs, follow least-privilege and secure-credential practices.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk972c09p2rs0wv61bp5h0kc1xx83m1xq
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v2.0.0
MIT-0

基金运营工作流 📊

基于《公募基金互金电商业务搭建工作流》+ MBTI 特质匹配 + STAR+ 合规前置框架


📋 功能描述

帮助用户构建基金运营工作流,将 6 大节点 × 子节点16 型 MBTI 特质精准匹配,每个节点使用 STAR+ 合规前置 框架设计提示词,确保 AI 输出可用、合规、可执行。

核心升级(v2.0):

  • ✅ 细化到子节点层面(实施层差异化管理)
  • ✅ 采用 STAR+ 合规前置框架(所有提示词统一结构)
  • ✅ 给角色 + 给框架 + 给约束 + 给痛点(驾驭 AI 四原则)

适用场景:

  • 基金公司互金电商业务从 0 到 1 搭建
  • 运营团队分工与角色分配
  • 工作流 SOP 标准化
  • 合规审查嵌入日常工作流
  • AI 提示词优化(STAR 框架)

边界条件:

  • 不替代专业合规审查(需配合持牌合规人员)
  • 需配合具体基金公司产品特性调整
  • MBTI 特质为参考框架,非绝对限制

🎯 核心架构

战略层(2 人)

├─ 内部战略 → INTJ(战略眼光)
└─ 外部战略 → ENFJ(感染力)

执行层(6 节点 × 子节点)

1️⃣ 收集(ENFP)
├─ 广告投放数据
├─ KOL 种草数据
├─ 主站货架数据
├─ 产品信息
├─ 营销策略
├─ 社区舆情
└─ 行研报告

2️⃣ 归档(ISTJ)
├─ 数据归档
├─ 文件归档
├─ 文档模板
├─ 自检清单
├─ 模块 SOP
├─ 物料管理
└─ 日志&复盘

3️⃣ 策略(INTP)
├─ 用户获取策略
├─ 激活&体验策略
├─ 转化&活跃策略
├─ 存留&复购策略
├─ 推荐策略
└─ 数据指标体系

4️⃣ 实施(ENTJ)← 最复杂,需进一步细化
├─ 路径设计
│   ├─ 新手引导路径
│   ├─ 购买决策路径
│   └─ 售后服务路径
├─ 文案创作
│   ├─ 营销文案
│   ├─ 产品文案
│   ├─ 活动文案
│   └─ 推送文案
├─ 设计管理
│   ├─ UI 设计
│   ├─ 运营设计(Banner/海报)
│   └─ 内容设计(长图/H5)
├─ 产品功能
│   ├─ 前端功能(用户可见)
│   ├─ 后端功能(运营工具)
│   └─ 数据功能(埋点/看板)
├─ 开发实施
│   ├─ 自研开发
│   ├─ 三方对接(微信/支付宝/天天基金)
│   └─ API 集成
└─ 工具配置
    ├─ 数据工具(看板/分析)
    ├─ 运营工具(Push/短信/邮件)
    └─ 客服工具(工单/IM)

5️⃣ 测试(ISFJ)
├─ 功能自检
├─ 评审
├─ 模块测试
├─ 全流程内测
├─ 灰度测试
└─ 上线验收

6️⃣ 监控(INFJ)
├─ 数据监控
│   ├─ 获客指标
│   ├─ 激活指标
│   ├─ 留存指标
│   ├─ 收入指标
│   └─ 推荐指标
├─ 用户反馈
│   ├─ 应用内反馈
│   ├─ 客服工单
│   ├─ 社交媒体
│   └─ 应用商店评论
└─ 用户调研
    ├─ 定量调研(问卷)
    └─ 定性调研(访谈)

📐 STAR+ 合规前置框架

所有提示词统一采用此结构:

【角色定义】
你是一位 [专家角色],擅长 [核心能力]。

【STAR 背景】
- 情境 (Situation):[具体业务场景]
- 任务 (Task):[核心任务]
- 行动 (Action):[分析框架/方法论]
- 结果 (Result):[预期目标]

【合规约束】(前置!)
- 所有输出需符合公募基金销售合规要求
- 不得出现"保本""稳赚""预期收益"等违规表述
- 风险提示必须完整
- [其他行业特定合规要求]

【输入】
- [具体输入信息]

【输出要求】
- [格式要求]
- [质量标准]
- [交付物清单]

驾驭 AI 四原则:

  1. 给角色:激活 AI 的"专家模式",而非"百科模式"
  2. 给框架:强制结构化思考,避免泛泛而谈
  3. 给约束:合规红线前置,输出直接可用
  4. 给痛点:让 AI 针对具体问题找解药

⚠️ 常见错误

错误 1:提示词无结构

问题:
• 普通发问:"做一个竞品分析"
• 输出结果悬浮,无法用在业务中

解决:
✓ 使用 STAR 框架(情境/任务/行动/结果)
✓ 给具体分析框架(如"页面战略定位→用户旅程→功能拆解")
✓ 给输出要求(格式/质量标准)

错误 2:合规后置

问题:
• AI 生成违规内容(承诺收益/保本)
• 事后修改成本高

解决:
✓ 合规约束前置(在提示词开头明确)
✓ 投喂行业物料(广告法/监管办法)
✓ 每个节点嵌入合规检查

错误 3:忽视子节点差异

问题:
• 实施层内容复杂,一个提示词覆盖所有
• 输出泛泛而谈,无法执行

解决:
✓ 细化到子节点(如"文案创作"vs"路径设计")
✓ 每个子节点单独提示词
✓ 针对具体痛点(如"第 2 屏流失")

错误 4:只要答案不要假设

问题:
• AI 给出建议,但不知道适用条件
• 盲目执行导致失败

解决:
✓ 让 AI 标注"推测"或"可验证"
✓ 说明底层逻辑(为什么有效)
✓ 指出关键假设(什么情况下失效)

🧪 使用示例

示例 1:竞品分析(使用 STAR 框架)

输入:

你是一位资深的金融产品运营专家,擅长从页面设计中解读商业策略。

【STAR 背景】
- 情境:我正在负责 XX 短债基金在蚂蚁渠道的上新运营,目标人群是 25-35 岁首次购买非货基的互联网从业者
- 任务:深度拆解竞品详情页,找到可复用的转化设计逻辑
- 目标:输出 3 个可立即执行的优化建议,提升首购转化率

【合规约束】
- 不得评价或排名比较竞品业绩
- 不得暗示任何产品"保本"或"稳赚"
- 收益展示需标注"过往业绩不代表未来表现"

【分析框架】
1. 页面战略定位:该页面在用户决策旅程中承担什么角色?
2. 用户旅程还原:3-7 个步骤重构访问路径,标注情绪波动和阻力点
3. 功能拆解:UI 元素→设计意图→A/B 测试假设→预期指标
4. 心理学机制:社会认同/损失厌恶/禀赋效应/稀缺性的应用
5. SWOT 洞察:优势/脆弱点/机会窗口/模仿风险
6. 可执行学习点:3 个创意,按「用户价值×实现成本」排序

【输入】
竞品页面链接:(填入)
我们当前痛点:页面跳出率 65%,用户集中在第 2 屏流失

【输出要求】
- Markdown 层级清晰,表格用 GitHub 风格
- 每个结论需标注"推测"或"可验证"
- 用中文,语言精炼如咨询报告

示例 2:留存提升(给矛盾而非给任务)

输入:

你是一位资深的公募基金用户运营专家,擅长通过数据洞察找到增长杠杆。

【情境】
我正在负责电商平台 60 天滚动持有期产品的到期留存运营。
核心矛盾:产品收益排名中上,但到期留存率低于同类平均 15 个百分点;
客诉集中在"需要提前赎回""忘记赎回滚持了希望取出"。

【需求】
系统性地设计"到期留存提升方案",核心约束:优化触达流程,降低持有期投诉率。

【合规约束】
- 所有话术需含完整风险提示
- 不得使用"保本""稳赚""预期收益"
- 收益展示需标注"过往业绩不代表未来表现"

【输出要求】
- 每个建议需说明底层逻辑和关键假设
- 给出可本周执行的 3 个动作,按"影响力/成本"标注优先级
- 指出方案的最大风险和备选方案

🔗 相关资源(渐进式披露)

  • references/mbti-mapping.md - MBTI 特质与工作流节点匹配详解
  • references/compliance-checklist.md - 合规检查清单(按节点)
  • references/star-framework.md - STAR+ 合规前置框架详解(新增)
  • prompts/ - 各环节提示词模板(6 节点 × 子节点)
  • examples/case-study.md - 实战案例分析

🔧 故障排查

问题检查项
AI 输出不可用是否使用 STAR 框架?是否给具体分析框架?
生成违规内容合规约束是否前置?是否投喂行业物料?
输出泛泛而谈是否细化到子节点?是否给具体痛点?
无法执行是否标注假设和风险?是否给出优先级?

📊 版本历史

版本日期更新内容
v2.0.02026-03-26新增 STAR+ 合规前置框架;细化到子节点层面
v1.0.02026-03-26初始版本(6 节点×MBTI 匹配)

本技能为框架性指导,具体执行需结合公司实际情况调整。

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