# Batch Course Delivery

> 一门课对多客户批量交付：冻结框架+适配规则+配置单+派生四件套。

- Skill: `jorinyang/batch-course-delivery` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jorinyang/batch-course-delivery`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jorinyang/batch-course-delivery/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: MIT
- Author: jorinyang (https://skillmd.com/u/jorinyang)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/jorinyang/batch-course-delivery

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# 批量课程交付（标版课程 × 多客户）

一套课程框架冻结后，对 N 个客户逐场交付的运作系统：统一框架不变，每场按客户画像推导配置，AI 工作流从配置单派生全部交付物。

## When to Use / 边界

- **用**：同一门课要在短周期内交付给多家企业（赛前内训、渠道巡讲、服务商批量赋能）；用户说"定死统一框架，按客户情况微调"
- **不用**：单次定制课程从零开发 → 走 `training-course-development`（单课全流程）；本技能只接管"课程已冻结后的多场批量交付"

## 系统结构（四件制品，缺一不可）

1. **统一课程框架（冻结）**——模块二级目录 + 红线；冻结后只在评审后升版
2. **适配规则书**——采集表字段、推导规则（受众/行业/人数/开关/分流/收口）、配置单模板、派生规则、入库规则
3. **客户信息采集表+场次配置单**——每场一份，讲师签字生效（模板见 `templates/client-intake-and-session-config.md`）
4. **交付物四件套**——PPT / 学员自学书 / 题库 / 工具包，从"框架+配置单"派生（规则表见 `references/rulebook-example.md`）；派生前必过中间产物：**本场课程大纲**（框架×配置单实例化，三级目录+分钟级时间盒），确认后才生产四件套

## 五步闭环

```
①采集：客户对齐会的纪要+转写 → 填采集表（拿到客户名称先查工商信息补充）
②推导：按规则书生成配置，每条结论留痕（字段号+规则编号）
③确认：讲师核对配置单并签字；改推导不改结果，留修改记录
④生产（两棒制）：第一棒=框架+配置单→本场课程大纲（实例化），交客户/讲师确认；第二棒=大纲确认后→派生四件套。大纲是生产门禁，未确认不生产下游
⑤回填：交付后 24h 内复盘，新场景/新 Skill 走入库规则
```

## 核心纪律（每条都是实战校正来的）

1. **防编造**：转写没有的信息标【未提及】并自动汇入《待客户确认清单》；禁止用默认值冒充客户信息——配置单驱动全部交付物，假信息会污染四件套
2. **推导留痕**：每条配置结论注明依据（采集表字段号 + 规则编号）；讲师确认时改推导区、留修改记录，不直接改配置单结果
3. **时长守恒**：任何模块增减写明"从哪借、借多少"，时段闭合校验通过才投产
4. **无配置单不生产**：AI 工作流只认配置单，不接受口头调整；临场变化讲师按规则现场调配，事后 24h 补登记
5. **单一内容源**：框架=唯一内容源头，配置单=唯一参数源；四件套交叉一致（模块名/数字口径/案例名）
6. **红线兜底**：适配不得突破课程红线（竞品/身份/服务边界/演示环境）；冲突时配置单该条作废并留记录
7. **去归因化**（用户 2026-08-23 明确校正）：会议纪要转为框架/规则类交付物时，**不保留"XX 定调/XX 口径/XX 认为"等会议痕迹**——决策以规则形式直接呈现，不写谁拍的板
8. **案例入库**：本人跑通 + 证据（录屏/截图）+ 脱敏 + 元信息（行业/职能/模块/时长）→ 互审+终审 → 登记进双轨表；替换优先级 = 自有已验证 > 官方/通用库 > 保底场景

## 推导规则设计要点

- **双轴选案例**：认知/理念案例按【行业】选，实操/演示案例按【参训部门职能】选——两个案例库各归其位，不混用
- **受众版本阈值化**：高管占比 ≥30% 或 KP 在场 → 高管版；业务骨干 ≥50% → 业务版；技术 ≥30% → 技术版；两极混合 → 分段版（上午高管版/下午业务版）；无主导 → 标准版
- **人数定组织**：≤30 小组制逐组核对；30–70 同桌两人制+抽检（助教 1/25 人）；>70 全班互动+保底跟练；极端人数（过多/过少）触发上报，讲师不现场接话
- **特殊要求三分流**：标版内微调（免费，直接配置）/ 超标准化边界（转收费服务，线索给 BD）/ 不合理（上报，不主动缩减）
- **企业信息校验**：客户名称确定后先查工商信息（成立时间/注册资本/参保人数/经营范围）——行业归类校验（自述与工商不一致以工商为准并注明）+ 规模判断（案例口径适配）；查询失败标记后继续，不阻塞

## 丝滑过渡设计（理论 → 产品：伏笔-回收结构）

用户对"上午理论、下午产品"类课程的明确要求：**过渡不要太硬、太突兀，要丝滑引入产品**（2026-08-23 千问大赛内训框架校正）。

- **上午埋三伏笔**：① 衡量标准（如"选基座的五要素"）② 痛点矛盾（如"手搓门槛高，300 人企业只有 10–30 个先锋"）③ 演进线（如"框架+Skill 降低门槛"）
- **下午逐条回收**：衡量标准 → 变成"选这个产品的理由"；痛点矛盾 → 产品正是解法；演进线 → 产品是演进的落点
- **收口话术结构**："上午讲该怎么 X，下午看用什么 X——这个产品就是按上午的标准长出来的。"
- **反模式**：上午战略叙事 → 下午直接切功能列表。学员感到"开始卖货了"，上午建立的信任当场断裂

## 迭代进化机制（分层变更）

本技能随交付过程迭代进化——变更分层管理：

| 层 | 变更时机 | 触发者 |
|---|---|---|
| 课程框架（01 类文档） | 冻结；仅评审升版 | 项目负责人 |
| 适配规则书（02 类文档） | 交付暴露字段缺口/规则失效即增量更新 | 每场复盘 |
| 采集表与配置单模板（03 类文档） | 采集字段缺口、推导区缺陷 | 随规则书同步 |
| 案例库 | 每场交付后 24h 内回填 | 讲师 |
| **本技能** | 积累 ≥3 个新摩擦点/新模式时 patch；模式级变化立即 patch | Agent 主动 |

**技能自身进化触发器**（命中即用 skill_manage patch 更新本技能，升版本号）：
- 客户画像出现新维度（采集表覆盖不到）
- 出现新交付物类型（四件套之外）
- 推导规则在真实客户上失效或相互冲突
- 案例库出现替换优先级冲突
- 批量生产暴露新的校验缺口
- 发现更优的教学方法论（注入时注明出处与取用范围）

## Common Mistakes（基线失败 → 对策）

| 基线失败 | 对策 |
|---|---|
| 用"行业惯例"编造客户没说的信息 | 标【未提及】→ 待确认清单 |
| 客户说"随便讲讲"就跳过配置单 | 无配置单不生产；简单场也要一张配置单 |
| 为单个客户改冻结框架 | 框架只升版不改写；客户差异走配置单 |
| 新案例没跑通就替换保底场景 | 入库标准不过，不上场 |
| 改了 PPT 没同步题库/手册 | 交叉一致性门禁 |
| 推导规则套错却不留痕 | 推导区无依据记录 = 配置单无效，重做 |
| 跳过大纲确认直接生成全套交付物 | 大纲是生产门禁；未确认就生产 = 全套返工风险自担 |

## 实战样例

千问办公 AI 大赛内训项目（100 家企业批量交付，2026-08）：`Knowledge/Work/Output/千问办公AI大赛内训/`——01 课程框架 / 02 批量化适配规则 / 03 采集表与配置单模板。完整实践包括：企业信息 MCP 自动补工商信息、行业×职能双轴案例槽、理论→产品丝滑过渡设计（伏笔-回收结构）、技能/工作流双五步法注入、官方红线九条。

## 支撑文件

- `references/rulebook-example.md` — 批量化适配规则表通用版（采集字段/受众阈值/双轴/人数/开关/分流/四件套派生门禁），数字阈值是实战起点，按项目校准
- `templates/client-intake-and-session-config.md` — 客户信息采集表+场次配置单空白模板（含提取线索、推导留痕区、待确认清单自动生成规则），复制后按项目改字段即可用