会议时间：2026-04-01 参与人员：说话人A（项目负责人，主导）、小关（前端/技能集成）；提及朱晨、商机转化 agent

一、核心议题

1. 用 Claude Code / Codex 重新创建技能

• 项目代码内技能文档历史包袱较重、干扰项太多，建议直接使用 Claude Code（配合 GLM 模型，模型设为 5.1）或 Codex（最新版的 Skill Creator）来重新创建技能。
• 新建一个独立目录，从零开始创建即可。
• 也可以直接在系统内部创建技能，但目前内置的技能创建版本较旧（即 Skill Creator 旧版），建议先把 Skill Creator 更新一下再用。
• 推荐用 Claude Code，因为 Claude 自己的官方 Skill Creator 插件功能完整；同样也可以装到 Codex 里。

2. 创建技能的关键思路

• 把当前项目作为干扰源忽略，先在干净环境下创建技能。
• 描述方式：用语音输入或者从命令行 / tmux 复制内容（小关可以帮忙清理多余空格、断行）。
• 关键描述要点：
  • 流程描述（整个商机转化流程）
  • 断点要求（各阶段停下来询问用户）
  • 工具说明（哪些工具在 Claude Code 里没配置就简单交代一下）
  • 关键点：分阶段、逐步输出、主动建议
• 把这些关键点 + 现有文档内容贴给 AI，AI 即可输出第一版技能文档。
• 第一版技能文档结构清晰，远比当前项目内的迭代版本可读。

3. 状态文件 / JSON 复杂度

• 当前项目里技能文档不清晰，原因是迭代次数多 + 状态维护用 JSON 起手稍麻烦。
• 改进方式：把状态部分抽出来，单独一个文档或单独章节处理；JSON 状态文件的字段名可保留英文，其它部分全用中文。

4. AI 在创建技能时会主动询问

• 比如商机推荐部分过于复杂、文档没给详细内容时，AI 会询问”现在只做前面的，还是后面的也做”。
• 选择”后面的也做”后，AI 会把这部分拆到独立文档（豁免阶段才会读这些详细文档），后续报价、议价都可以挂独立文档去处理。

5. 在系统中跑技能验证

• 把上面创建的技能上传到系统（个人技能里），调试时把其他技能取消勾选只保留它，避免干扰；或者勾上明确相关技能，并明确要求使用它。
• 测试时该技能能拿到系统里的工具。
• 该技能的实际表现：在客户分析阶段就完成断点（询问”是否继续挖掘进出口记录”），不会一口气把所有阶段做完。
• 调用商机转化 agent 时如果它仍然全部一次性执行，要看是不是提示语干扰：
  • 检查商机转化 agent 系统提示词，让它在用户发完整流程时也能分阶段执行；
  • 实在不行，先不用那个提示语；
  • 但只要技能文档要求分阶段，AI 应该会遵循文档。

6. 输出文件 / function call 渲染策略

• 小关现在用一个”阶段函数”实现文件输出展示——可以用，但说话人A 倾向于在 function call 层面只做通用事情，不要把业务高度耦合进去。
• 推荐三种实现方式：
  1. 占位符方式（朱晨之前用过的格式）：让模型在指定位置输出占位符，前端按占位符渲染卡片；
  2. 特殊 render：对 tool call 做特殊渲染，分析其产出文件类型（MD / PDF / HTML / 星点），按文件类型展示；
  3. 新建专用展示函数：类似之前的交互式 UI 函数，新增一个”在聊天中展示文件”的函数，参数传 file path；当模型生成或修改了重要文件时，调用该函数去展示。如有干扰，可把原来函数停掉。
• 在提示词里约束：写入或修改重要文本时调用该展示函数。

7. 分阶段执行的实际效果

• 改成分阶段后，每一步都更流畅，不会一次等很久。
• 之前一次性执行：客户分析、贸易记录等都是最后一次性输出，看起来排好版了，实际是憋到最后一次性吐出。
• 一次性输出 = 中间没有真正流式，只是末尾一次输出。

8. GPT5.4 模型表现

• GPT5.4 一般是”执行一会再输出一段”，但本次试的时候没有输出中间内容，需小关后续观察。
• 即使没有中间输出，分阶段断点也能保证用户不需要长时间等待。

二、技术决策与方案细节

1. 技能创建工作流（推荐做法）

1. 用 Claude Code（GLM 5.1）或 Codex（最新 Skill Creator）创建技能；
2. 描述流程关键点 + 贴现有文档；
3. 让 AI 输出第一版技能文档，要求全部使用中文（除了术语 / JSON 状态字段可保留英文）；
4. 把技能上传到系统，禁用其它技能，调试运行；
5. 调试时可让 AI 直接修改并覆盖技能文件；
6. 评估时利用 Skill Creator 的自动评估能力（在生成技能后自动创建 3 个测试用例，分别评估”使用该技能”和”不使用该技能”两种情况）；
7. 把 Skill Creator 更新到系统后，理想情况下可在系统里直接做评估。

2. function call 层职责边界

• function call 层只做通用、与业务解耦的事情；
• 业务相关的展示交给：占位符渲染 / tool-call 特殊 render / 专用展示函数。

3. 新一代沙箱与 SDK 化

• 说话人A 已经做了一个更独立的运行时（沙箱），抽出了项目核心部分。
• 包含的能力：MCP 工具、agent、技能审批、整个沙箱运行机制、上下文使用情况展示等，抽象更清晰。
• agent 现在跑在新沙箱里，未来会以 SDK 形式封装，逐步取代当前实现。

4. 调试加速

• 测试运行某些公司时执行时间太长（比如要查文件），可在提示词中说”现在在测试，每次搜索减少步骤、不要搜索过多”，加快测试速度。

三、UI/交互细节

• 调用商机转化 agent 时分阶段断点：每完成阶段就询问用户是否继续，不再一气跑完。
• function call 渲染：建议新建独立展示函数（参数为 file path），在聊天中展示生成 / 修改过的文件，按 MD / PDF / HTML / 星点类型展示对应卡片。
• 出现”商机分析报告 / 贸易记录报告”重复输出现象——可能是某些步骤重复触发了渲染，需要小关后续观察处理。

四、后续行动与分工

角色	任务
小关	① 用 Claude Code / Codex + Skill Creator 重做商机转化技能，要求中文、分阶段、断点、逐步输出 ② 上传到系统调试，禁用其它技能避免干扰 ③ 实现 function call 层的展示方案（推荐新建展示函数 + 提示词约束）④ 把系统内置的 Skill Creator 更新到最新版本 ⑤ 关注 GPT5.4 中间是否输出，必要时调整提示词 ⑥ 处理零碎 bug，依据情况自行决定是否重构（充分利用 AI 自由度）
朱晨 / 全员	后续如果商机转化 agent 提示语对技能执行产生干扰，需要重新评估是否保留该提示语
全员	系统里其他历史技能后续也要根据用户聊天记录全部更新一次，因为它们大多是当初一次性写出来的

五、其他要点

1. 系统通用化设想

• 当前系统应被视作一个”通用底座”——切换到不同公司 / 行业，只需要把所有技能与 agent 全部替换掉、重新创建即可适配。
• 因此对应的工程能力（创建技能、更新技能）需要让用户也能用到，形成”自创建 → 自更新”的闭环。
• 建议在开发中尽量尝试在系统里直接创建 / 更新技能，把 Skill Creator 更新进来后形成闭环。

2. 公司背调 vs 技能编排

• 公司背调本身也是脚本 + 指导文档，可以选择：
  • 在商机转化技能里直接调用公司背调技能（类似 Codex / Claude Code 插件机制中技能间互相调用）；
  • 也可以把公司背调直接合并进商机转化技能，让 agent 视作同一个技能内部的步骤。
• 两种方式都可以，按情况选。

3. 提示语干扰假设

• 如果发现商机转化提示语干扰了技能执行：
  • 不让该提示语进入项目上下文（可能不太行）；
  • 只把关键字段从填空中提取后再交给模型；
  • 最终若仍干扰，则直接干掉这块旧提示语，以技能文档为主。

4. 自动评估

• Skill Creator 创建技能后会生成几个测试用例，评估”用 / 不用”该技能的差异，可作为技能质量的初步衡量。

5. 新沙箱与 SDK

• 新沙箱已能覆盖当前项目里相关运行机制；
• 未来 agent 部分会被 SDK 化，逐步替换现有实现；
• 上下文使用情况、MCP 工具、技能审、审批等都已抽象更清晰。

6. 节奏与心态

• 调技能很耗时间，但只要方法正确，第一版就能搞定”分阶段输出 + 正确断点”；
• 后续耗时主要在与公司背调等其他技能集成时的相互干扰处理；
• 重构、删除老代码可大胆放手做，AI 提供了充分的自由度。