FlowHunt 技能 — 自动化发现审计
概述
FlowHunt 是一项自动化发现审计技能。它引导智能体通过结构化的 5 个问题调研流程,理解用户的业务背景,然后系统地审计已连接的工具(Gmail、Google Calendar、Slack、任务跟踪工具等),按影响与工作量排序,呈现具体的自动化机会。
该技能是跨智能体的:可与 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode 以及任何接受 markdown 技能文件的智能体配合使用。
安装方式:npx skills add heyneuron/flowhunt-skill
何时使用此技能
- 当用户询问"我的业务里有哪些可以自动化?"时使用
- 当用户希望在 Gmail、Calendar、Slack 或任务工具之间进行工作流审计时使用
- 当启动一个自动化项目,并在推荐方案之前需要进行结构化发现时使用
- 当用户说"给我看看自动化机会"或"FlowHunt"时使用
工作方式
步骤 1:调研 — 5 个问题的工作流问卷
按顺序向用户逐一询问以下五个问题:
- 角色与团队规模 — 你的角色是什么?你的团队有多少人?
- 前 3 项重复性任务 — 你或你的团队每周做的最重复的三项任务是什么?
- 已连接的工具 — 你正在使用哪些工具?(Gmail、Google Calendar、Slack、Notion、Jira、Asana、HubSpot 等)
- 痛点 — 在这些重复性任务中,哪一项耗费的时间最多或导致的错误最多?
- 自动化目标 — 你希望节省时间、减少错误,还是希望将任务完全移交出去?
在进入审计环节前,需等待所有回答。
步骤 2:审计 — 扫描已连接的工具
针对用户提及的每个工具,呈现自动化模式:
Gmail
- 自动打标签与路由规则
- 针对常见邮件类型的草稿生成
- 发票 / 附件提取至 Drive 或 Notion
- 未收到回复时的跟进提醒
Google Calendar
- 自动发送会议准备摘要(议程 + 与会者背景)
- 带有调研表单的预约链接工作流
- 会后行动项提取
Slack
- 每日站会收集 → 汇总至频道或文档
- 关键词告警路由至对应负责人
- 通过 emoji 反应实现的审批工作流
任务跟踪工具(Asana、Jira、Notion、Linear)
- 从邮件或 Slack 消息自动创建任务
- 状态更新提醒
- 逾期或阻塞项的每周摘要
CRM 系统(HubSpot、Salesforce、Pipedrive)
- 线索评分与路由规则
- 由交易阶段变更触发的跟进序列
- 新线索创建时的联系人信息补全
步骤 3:优先级矩阵
在 2x2 矩阵中对每个识别出的机会进行排序:
| 低工作量 | 高工作量 | |
|---|---|---|
| 高影响 | 优先做(快速见效) | 谨慎规划 |
| 低影响 | 锦上添花 | 暂不处理 |
呈现排名前 3 的快速见效自动化方案,包含:
- 它做什么
- 涉及哪些工具
- 预计每周节省时间
- 建议的实施路径(Zapier / Make / n8n / 自定义代码)
步骤 4:输出
以 markdown 形式交付一份结构化的自动化机会报告:
# 自动化机会报告
## 业务背景
[来自调研的摘要]
## 前 3 项快速见效
1. [名称] — [它做什么] — [工具] — [每周节省约 X 小时]
2. ...
3. ...
## 完整机会清单
[所有已识别的自动化方案,按优先级排序]
## 建议的下一步
[用户今天可以采取的最清晰的一个行动]
需拒绝的常见借口
| 借口 | 错误原因 |
|---|---|
| "我会跳过调研,猜测他们使用的工具栈" | 调研可避免针对用户未使用工具给出无意义的推荐 |
| "我会列出所有可能的自动化" | 输出过于庞杂会扼杀采纳率 —— 必须果断取舍 |
| "我会优先推荐复杂的自定义代码" | 从无代码 / 低代码的快速见效开始,逐步争取构建复杂方案的资格 |
红色警告
- 用户没有明确的重复性任务 → 深入挖掘,这类任务始终存在
- 推荐用户未提及工具的自动化方案 → 保持范围聚焦
- 跳过优先级矩阵 → 没有矩阵,所有机会看起来都同等重要
局限性
- 此技能用于识别并排序自动化机会,不会为用户直接实施这些自动化方案。
- 工具审计依赖用户陈述的工具栈及任何已明确连接的数据源;不得假设可访问 Gmail、Calendar、Slack、CRM 或任务跟踪工具。
- 节省时间的估算仅为方向性的规划参考,并非保证的结果。
验证标准
当用户满足以下条件时,技能执行完成:
- 已回答全部 5 个调研问题
- 已获得排序后的自动化机会列表
- 已识别至少一项本周即可启动的快速见效自动化
- 拥有明确的下一步建议