dvcrn AI Company 自动化运营技能
概述
重要说明：这是一个技能定义，不是完整的项目实现。使用本技能来创建和运行您的AI公司。
这个技能教你如何构建一个完全由AI员工组成的公司，实现：
- 自主发现需求：扫描GitHub、Reddit、Twitter等平台发现机会
- 智能设计开发：AI产品设计师和开发者团队协作
- 自动化销售：AI销售和营销自动获取客户
- 持续交付支持：AI客服和DevOps自动运维
- 数据驱动优化：基于反馈持续迭代产品和流程
- 版本化管理：所有AI员工可版本控制和快速回滚
核心特点
1. 去中心化AI员工网络
每个AI员工都是独立的智能体，通过事件总线协作，无单点故障：
机会发现层 → 产品设计层 → 开发交付层 → 商业运营层 → 监控优化层
2. 持续优化循环
系统不断学习和改进：
发现机会 → 开发产品 → 获取客户 → 收集反馈 → 分析学习 → 产品迭代 → 重复
3. 轻量级技术栈
只需Python + JSON文件，无需复杂的基础设施：
- Python 3.10+
- Claude Agent SDK
- 简单的JSON文件存储
- cron定时任务
- 可选GitHub Actions
4. 人类监督保障
AI监控AI，异常时自动告警人类：
自我监控 → 同伴监控 → 人类监控面板 → 介入决策
AI员工角色
Market Research AI（市场研究专家）
职责：
- 扫描GitHub Issues发现技术痛点
- 分析Reddit和Hacker News讨论
- 监控Twitter技术趋势
- 追踪竞品动向
- 评估市场机会和收入潜力
输出：opportunities.json - 包含市场机会、痛点分析、潜在收入
Product Designer AI（产品设计师）
职责：
- 将机会转化为产品概念
- 设计MVP功能集
- 制定定价策略
- 创建产品路线图
输出：product_designs.json - 产品设计文档、功能列表、定价模型
Developer AI（开发专家）
职责：
- 实现产品功能
- 编写技术文档
- 创建自动化测试
- 修复bug和性能优化
- 管理代码仓库
输出：GitHub仓库、文档、测试套件
Sales & Marketing AI（销售营销专家）
职责：
- 生成营销内容
- 管理社交媒体账号
- 回复客户咨询
- 跟进销售线索
- 维护客户关系
输出：营销活动、销售记录、客户数据库
Customer Support AI（客服专家）
职责：
- 回答客户问题
- 解决技术问题
- 收集产品反馈
- 识别常见问题并改进FAQ
输出：支持工单、客户反馈、知识库更新
Monitor AI（监控优化专家）
职责：
- 监控所有AI员工状态
- 检测性能异常
- 生成优化建议
- 触发人类告警
输出：健康报告、告警、优化建议
Finance AI（财务专家）
职责：
- 追踪收入和支出
- 计算利润率
- 生成财务报告
- 建议定价调整
输出：财务报告、收入分析、趋势预测
技能结构 vs 项目结构
技能文件结构（当前）
ai-company/ # 技能定义目录
├── SKILL.md # 技能主文档
├── README.md # 项目说明
├── LICENSE # 许可证
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── docs/ # 详细文档
│ ├── design.md # 设计文档
│ └── api.md # API文档
└── examples/ # 示例代码
├── simple_ai_employee.py
├── simple_event_bus.py
├── simple_coordinator.py
└── config.yaml
使用本技能创建的项目结构
my-ai-company/ # 使用技能创建的项目
├── employees/ # AI员工实现
│ ├── market_researcher.py
│ ├── product_designer.py
│ ├── developer.py
│ ├── sales_marketing.py
│ ├── customer_support.py
│ ├── monitor.py
│ └── finance.py
├── prompts/ # AI员工提示词（版本化）
│ ├── market_researcher/
│ │ ├── v1.0.md
│ │ └── v1.1.md
│ ├── sales_marketing/
│ │ ├── v1.0.md
│ │ ├── v2.0.md
│ │ └── v2.1.md
│ └── versions.json
├── shared/ # 共享数据
│ ├── opportunities.json
│ ├── products.json
│ ├── customers.json
│ ├── sales.json
│ ├── state.json
│ └── metrics.json
├── workflows/ # 工作流定义
│ ├── discover_opportunities.yaml
│ ├── build_product.yaml
│ ├── make_sale.yaml
│ └── optimize_system.yaml
├── logs/ # 日志文件
├── main.py # 主调度器
└── config.yaml # 配置文件
快速开始
1. 安装依赖
pip install anthropic python-dotenv pyyaml requests
2. 创建AI公司项目
# 方法1：使用初始化脚本（推荐）
cd skills/ai-company/examples
python3 init_ai_company.py my-ai-company
# 方法2：手动创建
mkdir my-ai-company
cd my-ai-company
# 按照项目结构手动创建目录和文件
3. 配置API密钥
cd my-ai-company
cp .env.example .env
# 编辑.env，添加你的API密钥
nano .env
4. 运行示例测试
# 测试AI员工示例
python3 ../examples/simple_ai_employee.py
# 测试完整工作流示例
python3 ../examples/simple_coordinator.py
5. 启动你的AI公司
# 启动AI团队
python main.py start
# 查看状态
python main.py status
# 停止AI团队
python main.py stop
5. 设置定时任务
crontab -e
# 添加：
*/30 * * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task discover_opportunities
0 9 * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task daily_optimization
*/15 * * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task health_check
配置文件
config.yaml
company:
name: "My AI Company"
industry: "software_development"
target_market: "individuals_small_business"
ai_employees:
- name: market_researcher
enabled: true
version: "v1.1"
- name: product_designer
enabled: true
version: "v1.0"
- name: developer
enabled: true
version: "v1.0"
- name: sales_marketing
enabled: true
version: "v2.1"
- name: customer_support
enabled: true
version: "v1.0"
- name: monitor
enabled: true
version: "v1.0"
- name: finance
enabled: true
version: "v1.0"
apis:
anthropic_api_key: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
github_token: "${GITHUB_TOKEN}"
schedule:
opportunity_discovery: "*/30 * * * *"
daily_optimization: "0 9 * * *"
health_check: "*/15 * * * *"
monitoring:
alert_email: "your-email@example.com"
alert_threshold:
error_rate: 0.1
revenue_drop: 0.2
工作流程
1. 机会发现流程
触发条件：每30分钟
流程：
1. Market Research AI扫描多个平台
2. 分析和评分每个机会
3. 保存高价值机会到opportunities.json
4. 发布opportunity.discovered事件
2. 产品开发流程
触发条件：新机会发现
流程：
1. Product Designer AI设计产品
2. Developer AI实现MVP
3. QA自动测试
4. 部署到生产环境
5. 发布product.ready事件
3. 销售流程
触发条件：产品就绪
流程：
1. Marketing AI创建营销内容
2. 多渠道推广（Twitter、Reddit、邮件）
3. Sales AI回复咨询
4. 跟进线索
5. 成交记录
4. 优化流程
触发条件：每天早上9点
流程：
1. 分析昨天的数据
2. 识别问题和机会
3. 优先级排序
4. 执行改进：
- 产品迭代
- 营销优化
- 定价调整
- 客户挽回
5. 学习和记录
版本控制和A/B测试
AI员工版本管理
# 创建新版本
python main.py --new-version sales_agent v2.2
# A/B测试
python main.py --ab-test sales_agent v2.1 v2.2 --traffic 0.2
# 查看测试结果
python main.py --ab-test-results
# 回滚
python main.py --rollback sales_agent
提示词版本化
所有AI员工的提示词都纳入版本控制：
prompts/sales_marketing/
├── v1.0.md # 初始版本
├── v2.0.md # 重大更新
└── v2.1.md # 当前版本
监控和告警
实时监控
# 查看所有AI员工状态
python main.py --status
# 查看特定AI的日志
tail -f logs/market_researcher.log
# 启动Web仪表板
python main.py --dashboard
# 访问 http://localhost:5000
告警级别
- INFO: 正常运行
- WARNING: 性能下降，需关注
- ERROR: 任务失败，自动重试中
- CRITICAL: 需要人类介入
告警触发条件
- 同一AI连续失败3次
- 收入下降超过20%
- 客户投诉率上升
- 系统资源使用超过90%
- AI检测到无法处理的异常
数据存储
JSON数据结构
opportunities.json
{
"opportunities": [
{
"id": "opp_001",
"source": "reddit/r/webdev",
"pain_point": "缺少自动化测试工具",
"potential_revenue": 500,
"difficulty": "medium",
"market_size": "large",
"status": "validated"
}
]
}
products.json
{
"products": [
{
"id": "prod_001",
"name": "AutoTest Pro",
"version": "2.3.0",
"status": "active",
"pricing": {"starter": 29, "pro": 99},
"metrics": {
"daily_sales": 15,
"refund_rate": 0.02,
"customer_satisfaction": 4.5
}
}
]
}
customers.json
{
"customers": [
{
"id": "cust_001",
"name": "John Doe",
"email": "john@example.com",
"status": "active",
"lifetime_value": 590,
"health_score": 0.8
}
]
}
最佳实践
1. 从小开始
- 先启动1-2个AI员工
- 验证工作流程
- 逐步扩展到完整的AI团队
2. 人工监督初期
- 前几周密切关注AI决策
- 定期审查AI输出
- 调整提示词和配置
3. 数据驱动优化
- 定期查看指标和报告
- 基于数据做决策
- A/B测试重大变更
4. 版本控制一切
- 所有提示词纳入Git
- 重大变更前打标签
- 保持快速回滚能力
5. 客户体验优先
- 快速响应客户咨询
- 主动收集反馈
- 持续改进产品质量
故障排查
AI员工不工作
# 检查状态
python main.py --status
# 查看日志
tail -f logs/<employee_name>.log
# 重启AI员工
python main.py --restart <employee_name>
性能下降
# 查看优化建议
python main.py --optimizations
# 检查资源使用
python main.py --resources
# 回滚到上一版本
python main.py --rollback <employee_name>
收入异常
# 查看财务报告
python main.py --financial-report
# 分析销售数据
python main.py --analyze-sales
# 检查客户健康度
python main.py --customer-health
高级功能
自定义AI员工
# employees/custom_ai.py
from ai_employee import AIEmployee
class CustomAI(AIEmployee):
name = "custom_ai"
role = "自定义专家"
tools = [
'custom_tool_1',
'custom_tool_2'
]
def process(self, task):
# 自定义处理逻辑
result = self.claude.process(task, self.tools)
return result
自定义工作流
# workflows/custom_workflow.yaml
name: 自定义工作流
triggers:
- cron: "0 */2 * * *"
steps:
- step_1:
ai: custom_ai
action: custom_action
- step_2:
ai: another_ai
action: another_action
集成外部服务
# config.yaml
integrations:
slack:
webhook_url: "https://hooks.slack.com/..."
discord:
bot_token: "your-bot-token"
email:
smtp_server: "smtp.gmail.com"
smtp_port: 587
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贡献
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许可证
MIT License - 详见 LICENSE
作者: AI CEO Automation Team 版本: 2.0.0 最后更新: 2024-03-09
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