为通用制造行业产品生成完整质量计划文档，涵盖质量目标、管控流程、检测标准、风险评估等12个模块，支持大纲确认与多轮修改，输出Markdown和HTML两种企业级排版格式；当用户需要制定产品质量计划、质量控制方案、质量管理文件或质量规划文档时使用
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文档
质量周会策划技能
试用基于用户提供的质量数据和工作问题，自动解析多格式输入并提取议题要点，生成包含会议流程、讨论目标和预期产出的质量周会策划方案Word文档；当用户需要策划质量周会、整理质量数据生成会议方案、准备质量会议材料、或组织质量评审会议时使用
它能做什么
基于用户提供的质量数据和工作问题，自动解析多格式输入并提取议题要点，生成包含会议流程、讨论目标和预期产出的质量周会策划方案Word文档；当用户需要策划质量周会、整理质量数据生成会议方案、准备质量会议材料、或组织质量评审会议时使用
技能文档
质量周会策划方案生成
任务目标
- 本 Skill 用于: 根据用户提供的质量数据或工作问题，生成结构化的质量周会策划方案Word文档
- 能力包含: 多格式数据解析、议题要点提取、信息完整性校验、大纲确认、Word文档生成
- 触发条件: 用户提供质量数据/问题并要求生成周会方案、会议策划、会议准备材料
前置准备
- 依赖说明: python-docx 用于生成Word文档
- 数据格式规范: 见 references/meeting-schema.md，定义了会议方案的JSON数据结构
操作步骤
步骤1: 接收与解析数据
接收用户提供的质量数据或工作问题，数据可能是以下任意格式:
- 纯文本描述(如"本周发现3个P1缺陷...")
- 列表/要点(如"1. xxx 2. xxx")
- 表格数据(如缺陷统计表、测试通过率)
- 混合格式(文本+数据+截图描述)
- 文件附件(CSV/Excel/文本文件内容)
智能体负责解析数据内容，提取以下关键信息:
- 质量指标与数据(缺陷数、通过率、覆盖率等)
- 需要讨论的问题与风险
- 改进措施与进展
- 跨团队协作事项
步骤2: 信息完整性校验
从解析结果中识别以下必需信息是否齐全:
必需信息(缺失则必须要求用户补充，禁止自行编造):
- 会议基本信息: 会议期数/周次、日期时间、地点/会议链接
- 参会人员: 至少列出关键参会角色或人员
- 核心议题: 至少1个需要讨论的质量议题
可选信息(缺失时标注为"待确认"即可):
- 会议时长(默认90分钟)
- 主持人/记录人
- 具体质量指标数值
发现缺失必需信息时，向用户列出缺失项并请求补充，示例话术:
已解析您提供的数据，提取到以下议题要点:
1. [议题1]
2. [议题2]
但以下信息需要您补充:
- 会议时间: ?
- 参会人员: ?
- 会议地点: ?
请补充后我将生成完整方案。
步骤3: 生成大纲并确认
信息齐全后，先生成方案大纲提交用户确认。大纲格式:
=== 质量周会策划方案 - 大纲 ===
会议名称: 第X周质量周会
时间: YYYY-MM-DD HH:MM
地点: xxx
参会人: xxx
会议目标:
1. [目标1]
2. [目标2]
议程安排:
1. [议题1] (XX分钟) - 负责人: xxx
- 讨论要点: ...
- 期望产出: ...
2. [议题2] (XX分钟) - 负责人: xxx
- 讨论要点: ...
- 期望产出: ...
...
会前准备要求:
- [准备项1]
- [准备项2]
请确认以上大纲，或提出修改意见。确认后将生成正式Word文档。
等待用户确认或修改意见。用户确认后进入步骤4。用户提出修改则调整大纲后再次确认。
步骤4: 生成Word文档
用户确认大纲后:
- 按 references/meeting-schema.md 中定义的JSON结构组织完整数据
- 将JSON写入临时文件
- 调用脚本生成Word文档
脚本调用:
python scripts/generate_meeting_doc.py --input meeting_data.json --output 质量周会策划方案.docx
- 将生成的Word文档提供给用户
使用示例
示例1: 用户提供文本描述
- 场景/输入: "本周发现了5个P1缺陷，其中3个是接口超时问题，测试通过率从95%降到88%，需要讨论下怎么改进"
- 预期产出: 解析出议题(缺陷分析、接口性能、通过率下降)，向用户补充会议时间/人员等信息，生成大纲确认后输出Word
- 关键要点: 从非结构化文本中提取量化数据和讨论议题；缺失的会议基本信息必须要求补充
示例2: 用户提供结构化数据
- 场景/输入: 用户粘贴一份缺陷统计表格(CSV格式)，包含模块、缺陷数、严重程度等列
- 预期产出: 解析表格数据，按模块/严重程度归类为议题，生成包含数据分析的会议方案
- 关键要点: 表格数据直接映射为议题要点；需识别哪些数据需要重点讨论(如高严重度缺陷集中区域)
示例3: 用户仅提供问题列表
- 场景/输入: "下周要讨论：1.自动化覆盖率不达标 2.线上漏测问题 3.新功能测试计划"
- 预期产出: 三个议题直接映射，但需补充会议时间、参会人员、各议题负责人等信息
- 关键要点: 用户已给出议题框架，重点在于补全会议组织信息和每个议题的讨论细节
资源索引
- 脚本: 见 scripts/generate_meeting_doc.py(用途: 接收结构化JSON数据，生成格式化的质量周会策划方案Word文档)
- 参考: 见 references/meeting-schema.md(何时读取: 步骤4生成文档前，读取JSON数据结构规范以正确组织输入数据)
注意事项
- 缺失的必需信息必须让用户补充，严禁自行编造会议时间、人员、地点等
- 大纲确认是必经环节，不可跳过直接生成文档
- 数据解析时保留原始数据的量化信息(数字、百分比、趋势)，不要模糊化
- 议题排序建议按严重程度或紧急程度排列
- 充分利用智能体的理解能力分析数据，仅在最终文档生成环节使用脚本
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 |
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