# Expert Ops Strategy Pipeline

> Expert Ops Strategy Pipeline

- Skill: `agenticaiplan/expert-ops-strategy-pipeline` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add agenticaiplan/expert-ops-strategy-pipeline`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/agenticaiplan/expert-ops-strategy-pipeline/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: agenticaiplan (https://skillmd.com/u/agenticaiplan)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/agenticaiplan/expert-ops-strategy-pipeline

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# Expert Ops Strategy Pipeline

把“全网搜集行业专家运营经验内容”这件事，稳定地执行成一条可复用流水线：

1. 采集近 3 年高相关内容
2. 用统一口径打分并分层
3. 把高分内容拆成策略卡片
4. 归并相似策略，形成整合策略库
5. 生成《专家运营备选策略笔记-yyyymmdd》

## What This Skill Is For

当用户的目标属于下面任何一种时，触发这个 skill：

- 要搭建或维护“专家运营策略库”
- 要搜集行业专家运营、KOC/KOL 运营、知识付费、私域社群、专家招募/冷启动/分层/激励/转化相关经验帖、教程、文章
- 要把零散文章沉淀到飞书多维表格
- 要给文章做 0-100 分评分、S/A/B/C/D 分层
- 要从文章里抽取多条运营策略
- 要把相似策略去重整合
- 要把高分策略输出成策略笔记、研究报告、操作 SOP

下面这些更轻的任务通常不要触发本 skill，除非用户同时明确要求表格沉淀、评分分层或策略库建设：

- 只总结几篇文章
- 只润色一篇笔记
- 只头脑风暴策略方向
- 只问“专家运营有哪些思路”

## Default Deliverables

默认交付物有四层：

1. `内容源采集库`
2. `专家运营策略拆解库`
3. `专家运营策略整合库`
4. `专家运营备选策略笔记-yyyymmdd`

如果用户只要其中一层，也可以只执行到对应阶段，不必强行跑完整流水线。

## Compatibility

### Hard requirements by task type

- `lark-base`：只要任务涉及建 Base、建表、读写记录、字段设计、公式字段，就把它视为硬依赖。
- `web-research` 或同等联网检索能力：只要任务涉及“近三年”“最新”“全网搜索”“采集文章”，就把联网研究视为硬依赖。
- `lark-doc`：只有当用户明确要求发布飞书文档时，才是硬依赖。

### Optional but preferred dependencies

- `firecrawl`：当用户要更深的页面抓取、整站抽取或网页交互时优先使用；如果不可用，不要阻塞全流程，改用浏览器检索和页面阅读。
- `assess`：优先用来执行 0-100 分评分；如果不可用，仍然按本 skill 的评分口径手动完成评分。
- `research-synthesis`：优先用来组织整合策略的主题、洞察和机会；如果不可用，直接按本 skill 里的默认策略笔记结构输出。
- `writing-documentation-with-diataxis`：优先用来约束最终文档写成 How-to Guide；如果不可用，仍然按“可执行优先”的原则输出，不要停止任务。

### Fallback rules

- 缺少联网能力：明确说明无法验证“近三年 / 最新”范围，只能基于已提供资料或本地上下文给出非联网版本。
- 缺少 `lark-base`：先输出建议表结构、字段定义和待写入内容，不要假装已经写进 Base。
- 缺少 `lark-doc`：先输出 Markdown 成品，并明确“尚未发布到飞书文档”。
- 缺少 `firecrawl` / `assess` / `research-synthesis` / `writing-documentation-with-diataxis`：降级执行，不中断主流程。

## Tool Selection

优先使用下面这些能力：

- `lark-base`：建 Base、建表、查字段、写记录、更新字段
- `web-research`：做多源检索、归类、研究式汇总
- `firecrawl`：需要更强页面抓取、站点级抽取时使用；如果 CLI 或环境不可用，明确说明并回退到浏览器检索
- `assess`：按评分口径打 0-100 分并写出评分依据
- `research-synthesis`：把整合后的策略聚类成主题、洞察、机会
- `writing-documentation-with-diataxis`：把策略整合成可执行的笔记文章，优先写成 How-to Guide
- `lark-doc`：把最终 Markdown/结构化内容发布成飞书文档

如果用户是问“有没有更合适的 skill 可以补采集能力/补渠道/补整理能力”，再补用 `find-skills`。

## Working Principles

### 1. 先结构化，再规模化

先确认 Base、表结构、字段设计和评分口径，再扩大采集量。不要一上来抓很多内容，最后发现字段不够用。

### 2. 优先采集“可转策略”的内容

不是所有文章都值得入库。优先保留：

- 有明确方法、步骤、机制、案例、数据的内容
- 与专家运营核心环节强相关的内容
- 能拆成“可执行动作”的内容

默认过滤掉：

- 明显广告软文
- 纯新闻快讯
- 没有方法细节的通稿
- 与专家运营弱相关的泛鸡汤

### 3. 时效性要默认检查

只要用户要“近三年”“最新”“当前”“现在还适用吗”，就必须用联网检索确认，不要靠记忆。

### 4. 评分不是装饰，是准入门槛

`>= 60` 才进入“值得参考”集合。

- `90-100`：`S-可直接复用`
- `80-89`：`A-高价值参考`
- `70-79`：`B-部分参考`
- `60-69`：`C-谨慎参考`
- `<60`：`D-不建议参考`

如果用户没有特别指定，默认只把 `>=60` 的内容推进到策略拆解环节。

当输出执行方案、验收标准或 dry-run 结果时，明确写出：`>=60` 的内容才进入策略拆解，`<60` 默认只保留在源表或标记为不建议参考。

## Core Workflow

### Step 1: Clarify Scope and Existing Assets

先判断用户当前处在哪一阶段：

- 还没有 Base，需要从零建库
- 已有 Base，但缺表/缺字段
- 已有内容，需要继续补采集
- 已有拆解库，需要做去重整合
- 已有整合库，需要生成策略笔记

如果用户已经给了 Base、表名、文档名、评分规则、目标数量，优先复用现有资产，不要重复建新的。

### Step 2: Ensure Base Structure

如果需要建库，优先保证至少有这三张表：

1. `内容源采集库`
2. `专家运营策略拆解库`
3. `专家运营策略整合库`

#### 内容源采集库

至少包含这些字段：

- `内容标题`
- `来源平台`
- `内容链接`
- `作者/账号`
- `发布时间`
- `内容类型`
- `核心摘要`
- `原文摘录/要点`
- `运营阶段`
- `评分依据`
- `专业可信度分`
- `方法可复用分`
- `证据完整度分`
- `业务匹配度分`
- `落地可操作分`
- `时效性分`
- `风险透明度分`
- `参考总分(自动)`
- `内容分层(自动)`
- `是否值得参考(自动)`
- `内容分层`
- `参考分值`
- `入库状态`

##### 字段归属 contract

把字段归属写清楚，避免 agent 同时写自动列和手工列：

- **公式字段 / 自动字段（formula-owned，agent 不写）**
  - `参考总分(自动)`
  - `内容分层(自动)`
  - `是否值得参考(自动)`
- **评分输入字段（agent-owned，agent 应写）**
  - `专业可信度分`
  - `方法可复用分`
  - `证据完整度分`
  - `业务匹配度分`
  - `落地可操作分`
  - `时效性分`
  - `风险透明度分`
  - `评分依据`
  - `入库状态`
- **兼容字段 / 手工镜像字段（default: do not write）**
  - `内容分层`
  - `参考分值`

默认 contract：

1. agent 只写评分输入字段，不写任何 `(...自动)` 字段。
2. 如果表里同时存在 `内容分层` / `参考分值` 和它们的自动版本，默认把自动列视为唯一真值来源。
3. 只有用户明确要求维护手工镜像列时，才同步写 `内容分层` / `参考分值`。
4. 当手工列与自动列冲突时，不回写自动列；以自动列为准，并在结果里说明冲突。

#### 专家运营策略拆解库

至少包含这些字段：

- `策略名称`
- `适用阶段`
- `核心打法`
- `执行步骤`
- `适用前提`
- `风险点`
- `参考分值`
- `分层标签`
- `来源文章`
- `来源文章标题`
- `来源文章链接`

#### 专家运营策略整合库

至少包含这些字段：

- `策略名称`
- `适用阶段`
- `核心打法`
- `执行步骤`
- `适用前提`
- `风险点`
- `参考分值`
- `分层标签`
- `来源文章`
- `来源策略卡片`
- `来源文章标题`
- `来源文章链接`

如果用户已经有这些表，只做差异化补齐。

### Step 3: Collect Sources

采集时遵循这些规则：

1. 默认搜近 3 年内容
2. 关键词围绕：
   - 专家运营
   - 专家招募
   - 专家冷启动
   - 知识付费社群
   - KOC/KOL 分层
   - 私域社群运营
   - 专家内容生产
   - 专家激励与留存
   - 专家商业化转化
3. 结果优先覆盖：
   - 行业媒体
   - 专业运营社区
   - 企业/平台方法论文章
   - 有案例和数据的教程
   - 可映射到专家生态的成熟私域打法

采集后先写入 `内容源采集库`，不要跳过源表直接写策略表。

### Step 4: Score and Tier Content

对每篇内容按统一口径评分。详细标准看 [`references/scoring-rubric.md`](references/scoring-rubric.md)。

默认维度是：

- 专业可信度
- 方法可复用性
- 证据完整度
- 业务匹配度
- 落地可操作性
- 时效性
- 风险透明度

写分时要同步写 `评分依据`，建议按下面格式：

```markdown
优点：
- ...

风险：
- ...

适用前提：
- ...
```

### Step 5: Extract Strategy Cards

只对高分内容做策略拆解。

执行原则：

- 一篇文章可以拆成多条策略
- 如果文章没有明确可执行动作，可以不拆
- 不要把“泛理念”硬拆成策略
- 策略名称先按动作命名，方便后续归并

每条策略至少要回答：

- 它适用于哪个阶段？
- 核心动作是什么？
- 怎么执行？
- 成立前提是什么？
- 风险边界是什么？

### Step 6: Merge Similar Strategies

当用户要求做“整合库”“母策略”“去重归并”时：

按这些维度判断相似性：

- `适用阶段`
- `核心打法`
- `执行步骤`
- `适用前提`
- `风险点`

整合后要：

1. 合并相似内容
2. 重新命名，不要简单照抄原策略名
3. 保留来源文章和来源策略卡片关联
4. 避免重跑脚本导致重复插入

如果是脚本化处理，优先做幂等写入：

- 已存在同名母策略时优先更新
- 重跑前检查重复写入风险
- 写入后巡检重复项

### Step 7: Produce the Strategy Note

生成笔记时，默认采用：

- `research-synthesis`：整理主题、洞察、机会
- `writing-documentation-with-diataxis`：按 How-to Guide 输出

文章默认结构：

```markdown
# 专家运营备选策略笔记-yyyymmdd

## Executive Summary

## Key Themes

### 战役模块

#### 策略名称
- 适用阶段：
- 推荐等级：
- 核心打法：
- 执行步骤：
- 适用前提：
- 风险边界：
- 来源覆盖：

## Insights → Opportunities

## 推荐落地顺序

## Methodology Notes
```

如果用户要求发布，继续用 `lark-doc` 发成飞书文档。

## Output Rules

### Dry-run / Evaluation Rules

如果用户明确说这是评估、dry run、演练、不要真实写入，输出开头要先说明边界：

```markdown
本次是 eval dry run：没有实际联网搜索、没有写入飞书多维表格、没有发布飞书文档。
```

随后仍然给出真实执行时会采取的步骤、字段、质量门禁和验收方式，避免只说“不能执行”。

### 内容源表写入规则

- 先写元信息，再写评分字段
- 对于公式字段，只维护依赖它们的原始字段
- 分层冲突时，默认以自动列为准，除非用户明确要求保留手工列

### 策略表写入规则

- `拆解库` 保留细粒度策略
- `整合库` 只保留归并后的母策略
- 两张表都要保留来源关联

### 文档输出规则

- 文档标题默认：`专家运营备选策略笔记-yyyymmdd`
- 若用户指定日期或批次，使用用户命名
- 笔记风格优先“可执行”，不是纯汇报腔
- 当生成策略笔记时，默认保留这些一级章节：`Executive Summary`、`Key Themes`、`Insights → Opportunities`、`推荐落地顺序`、`Methodology Notes`
- 如果是 dry run 发布飞书文档，输出中使用固定声明：`本次是 dry run：未实际发布到飞书文档。` 然后给出真实发布时的 `lark-doc` 交接步骤

## Common Failure Modes

### 1. 只抓文章，不做结构化

如果只返回一堆链接，没有写入源表、没有分层、没有拆策略，这不算完成任务。

### 2. 只给总分，不写依据

没有评分依据，后续无法复核，也不利于团队共识。

### 3. 把低价值文章推进到策略库

`<60` 分默认不进策略拆解库，除非用户明确要求保留观察样本。

### 4. 重复写入整合库

重跑脚本前检查幂等性；如果是基于名称或阶段归并，先做重复巡检。

### 5. 文档写成“研究摘要”而不是“行动指南”

最终策略笔记要优先帮助用户落地，而不是只展示你读了多少文章。

## Examples

**Example 1**  
Input: “用飞书多维表格建一个专家运营策略库，再去全网搜近三年经验帖，给每篇打分并沉淀到表里。”  
Output: 建 Base/建表 -> 搜索采集 -> 写入 `内容源采集库` -> 按 7 维评分 -> 自动分层 -> 输出入库结果。

**Example 2**  
Input: “把策略拆解库里相似的内容去重整合成 sheet3，并重新命名。”  
Output: 读取拆解库 -> 按阶段/打法/步骤归并 -> 生成整合库 -> 巡检重复项 -> 回写无重复结果。

**Example 3**  
Input: “把专家运营策略整合库写成一篇策略笔记，并发到飞书文档。”  
Output: 聚类主题 -> 生成 `专家运营备选策略笔记-yyyymmdd.md` -> 发布为飞书文档。

## References

在需要具体评分细节或方法论口径时，再读：

- [`references/scoring-rubric.md`](references/scoring-rubric.md)
- [`references/pipeline-playbook.md`](references/pipeline-playbook.md)

不要一次性把全部参考文件都塞进上下文；按需要读取。