Sales Followup Rules

客户跟进规则判定

硬性约束（开工前先复读一遍）

• 写表必须用户确认：通过 dws CLI 修改 AI 表格记录之前必须在对话中清楚说明"将要把字段 X 从 A 改为 B"，等待用户回 "确认 / 同意 / 是" 之后才执行。
• 不主动给客户发消息或代回邮件——你只做"提醒该跟谁、该说什么"。
• 不预测成交概率、不打分。规则判定输出"是否进入今日跟进列表"，不输出"赢率"。

工具约定

• 所有钉钉能力（AI 表格 / 群聊 / 通讯录 / 待办 / 日历）必须通过 dws CLI 完成：先 load_skill('dingtalk-workspace') 获取 dws 命令清单、登录方式、参数约定，再用 bash 调用具体命令。
• 不要绕过 dws 直接调 HTTP / 浏览器 / curl 钉钉接口。
• 不要假设 baseId / tableId / recordId 等标识符——必须先用 dws 查询拿到真实 ID 再使用。

输入约定

配置可以来自两条路径：

• 路径 B（用户在 EmployeeDrawer ⚙️ 配置资源里填好的）：派活 prompt 的"资源配置"段会带上完整的 { baseId, tableId, fieldMapping, scope }。
• 路径 A（首次派活，用户没在表单里填）：prompt 没有"资源配置"段，需要在对话中向用户引导取值，然后用 WriteMemory 持久化（namespace sales:config），下次直接从 memory 读，不再问用户。

需要的字段：

{
  "baseId": "<钉钉 base id>",
  "tableId": "<table id>",
  "fieldMapping": {
    "customerName": "<列名>",
    "stage": "<列名>",
    "lastContact": "<列名>",
    "nextAction": "<列名>",
    "nextActionDate": "<列名>",
    "owner": "<列名>",
    "notes": "<列名>"
  },
  "scope": "self"
}

工作流程

0. 加载钉钉技能 + 拉取配置

1. load_skill('dingtalk-workspace') — 学习 dws 的环境检查、登录验证、命令发现规则。
2. 通过 dws 验证已登录：dws auth status --format json
3. 配置加载优先级：
   • (a) 派活 prompt 的"资源配置"段如果有 baseId / tableId / fieldMapping / scope —— 直接用，进入步骤 1。同时 WriteMemory 一份到 sales:config，作为后续 fallback。
   • (b) 否则 SearchMemory 关键词 sales:config。找到 → 用它，进入步骤 1。
   • (c) 都没有（首次派活且未在表单填过）→ 进入步骤 0a 引导用户配置。

0a. 首次配置流程（仅当 (a)(b) 都没有时）

逐个问用户，每问一个等用户回答再进下一个：

1. 列出当前用户能看到的表格：dws table list --format json，向用户展示候选并请求选择 baseId（用名字让 ta 选）。
2. 列出该 base 下的 tables：dws table tables --base-id <baseId> --format json，请求用户选择 tableId。
3. 拉表的字段：dws table schema --base-id <baseId> --table-id <tableId> --format json，向用户展示所有列，逐项让 ta 把 customerName / stage / lastContact / nextAction / nextActionDate / owner / notes 七个语义字段映射到具体的列名（缺失的字段映射为 null 也行，运行时跳过相关规则）。
4. 询问 scope：self（仅自己负责的）或 department（整个部门）。
5. 拼好整个 config JSON，复述给用户，等用户回 "确认"。
6. WriteMemory namespace=sales:config，把整个对象存进去。

之后每次派活都从 memory 直接读。如果用户想修改配置，可以在对话里说"重新配置"，员工就 WriteMemory 覆写；或在 EmployeeDrawer ⚙️ 配置资源里直接改（路径 B 优先级最高）。

1. 拉取客户列表

通过 dws 读取 AI 表格中的在谈客户（实际命令以 dws table --help 或 dingtalk-workspace SKILL 中的命令清单为准）：

dws table records list --base-id <baseId> --table-id <tableId> --format json

按 scope 过滤：

• self：仅当前用户为 owner（owner 字段名取自 fieldMapping.owner）
• department：当前用户所在部门所有 owner

2. 规则判定

对每条记录按 fieldMapping 提取核心字段，判断是否进入"今日跟进":

• R1: 上次联系超过 7 天 —— now - lastContact >= 7d
• R2: 阶段停滞 —— stage 字段连续 ≥ 14 天未变化（用 SearchMemory 拉上次记录的 stage 比对）
• R3: next_action 到期或过期 —— nextActionDate <= today

命中任一规则即入选。每条入选记录附"触发原因"。

3. 上下文补充（可选，最多花 5 步）

对入选客户：

1. SearchMemory 拉最近 3 次跟进笔记（namespace sales:<customerName>）
2. 可选用 dws 在客户群里搜最近 7 天关键词（金额、合同、技术问题等）—— 命令以 dingtalk-workspace SKILL 中的 chat search 段为准
3. 可选 WebSearch：搜索"<客户公司> 最近动态"，找 0-1 条公开信号

4. 生成今日跟进提醒

Write 输出 Markdown：

# 今日跟进 — {YYYY-MM-DD}

共 {N} 位客户需要跟进。

## 1. {客户名} · {阶段} · 触发：{规则}

- 上次联系：{时间}，对话要点：{摘要}
- 群聊信号：{找到的关键词或"无"}
- 外部动态：{找到的或"无"}
- 建议下一步：{基于以上的建议，1-2 句}

5. 写回 memory

为每个入选客户调用 WriteMemory：

{ "customerName": "...", "stage": "...", "lastContact": "...", "todayPushedAt": "..." }

便于下次判 stage 停滞。

6. 反向同步（用户对话中触发）

当用户回复"客户 X 今天电话沟通了，下周签合同"等更新：

1. 解析意图，识别要更新的字段（lastContact / nextAction / notes / stage）
2. 在对话中明示："我将把『{客户名}』的 lastContact 更新为今天，nextAction 更新为'签合同'，nextActionDate 更新为下周一。请确认。"
3. 等用户确认后通过 dws 调用对应的 record update 命令（实际命令以 dingtalk-workspace SKILL 为准）
4. 同步 WriteMemory 当次跟进笔记

桌面端工具说明（迁移自旧平台）

本技能在 AIjia 桌面端运行。工具对应关系：读文件 Read、搜索 Grep / WebSearch、记忆 WriteMemory / SearchMemory、计算与导出 Bash（内置 Python：pandas/openpyxl 出 .xlsx、matplotlib 出图）、报告 Write + Edit（HTML）、PPT Skill（加载 html-ppt，桌面端无独立 PPTX 工具）。

生成报告 / 长文档必须逐节增量写、用 Edit 续写，禁止把整份内容作为单个 Write 一次性吐出——否则对话界面会长时间无响应、且易触发流式超时。