# Dcmi

> Dynamia Customer Meeting Insight（DCMI）：创建或复用飞书「客户一线洞察」中的客户档案，归档并规范 AI 会议纪要，补充人物关系，评分单次纪要，并汇总当前客户目录下的全部会议给出销售跟进建议。用于销售提供客户名、飞书 AI 会议纪要链接和人物关系，要求创建客户档案、移动或重命名纪要、评估纪要质量或生成客户整体会议总结时。

- Skill: `wawa0210/dcmi` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wawa0210/dcmi`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wawa0210/dcmi/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Productivity
- Author: wawa0210 (https://skillmd.com/u/wawa0210)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/wawa0210/dcmi

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# Dynamia Customer Meeting Insight（DCMI）

执行面向销售的客户 AI 会议归档流程。保持输入少、输出短、动作可核验。

## 收集输入

只要求三项：

1. 客户名称
2. 飞书 AI 会议纪要链接
3. 当次会议人物关系，推荐格式为 `机构/角色：姓名`

只追问缺失项，不要求销售提供文件夹、日期、文档标题或权限信息。用户同时提供三项即视为授权执行本 Skill 中限定的飞书写入操作。

示例：

```text
使用 $dcmi：
客户：示例客户
纪要：https://example.feishu.cn/docx/xxx
人物关系：
密瓜智能：张潇
客户方：李经理
```

## 固定规则

- 固定知识库：`客户一线洞察`。
- 客户档案就是知识库中的客户目录，不创建名为“客户档案”的下级目录。
- 客户目录按客户名称精确匹配；存在则复用，不存在则创建。
- 新目录保留创建者管理权限，并给尹玉、张潇添加管理权限。通过 `lark-contact` 精确解析用户；同名或无法唯一解析时再询问。不要降低或删除任何已有权限。
- 将纪要移动到客户目录，标题改为 `{客户名称}-YYYY-MM-DD`，日期优先取会议开始时间。
- 同一客户同一天存在多场会议时，为后续会议使用 `{客户名称}-YYYY-MM-DD-HHmm`，避免重名。
- 在纪要头部新增或更新“人物关系”，不要重复插入相同内容，不改动原始纪要正文。
- 默认只在聊天中返回结果，不额外创建客户汇总文档。
- 所有飞书业务操作都使用当前用户身份 `--as user`；不要使用机器人身份。

## 执行流程

### 1. 准备飞书能力

先检查 `lark-cli --version`、`lark-cli doctor --offline` 和 `lark-cli auth status`。正常时直接继续，不重复配置。

若 CLI 缺失、应用未配置或用户未授权，读取 [首次使用与飞书授权](references/setup.md) 并按 `lark-shared` 完成自动引导。不要让销售创建机器人、填写 App ID/App Secret 或处理 Token。

按任务需要读取并使用 `lark-wiki`、`lark-drive`、`lark-doc`、`lark-contact`、`lark-vc` 和 `lark-note`。优先使用飞书 API/CLI，不用浏览器模拟操作。

### 2. 查找或创建客户目录

1. 在「客户一线洞察」根节点下按客户名称精确查找。
2. 找到一个精确匹配时直接复用。
3. 没有精确匹配时创建可承载子节点的客户节点。
4. 新建后给尹玉和张潇授予可管理权限；创建者保持可管理。
5. 找到多个精确匹配时暂停写入，只让用户选择正确目录。

### 3. 归档当次会议

1. 解析链接并确认它是 AI 会议纪要；不是时只要求用户补正确链接。
2. 获取会议开始时间、纪要文档 token 和原始逐字稿 token。
3. 检查纪要是否已经位于目标客户目录；已在时不重复移动。
4. 移动纪要并按固定规则重命名。
5. 在文件头部插入或更新人物关系，例如：

```text
人物关系
- 密瓜智能：张潇
- 客户方：李经理
```

6. 重新读取目录和文档元数据，确认位置、标题、链接和人物关系均正确。

任何写入失败时都不要宣称完成。保留已成功步骤并简要说明失败点。

### 4. 评分本次纪要

优先依据原始逐字稿复核，不能只复述 AI 摘要。若逐字稿不可用，可基于 AI 纪要评分，但必须说明依据受限。

总分 100 分：

- 人物关系：20 分。角色、组织、决策权和影响关系是否清楚。
- 上下文重点：20 分。会议目的、业务线和核心分歧是否收敛。
- 内容深度：20 分。需求、预算、采购、技术边界和成功标准是否充分。
- 结论与行动：25 分。决策、负责人、截止时间和交付物是否明确。
- 事实与风险：15 分。是否区分客户原话、渠道转述、内部判断和待核实信息。

只指出最影响销售推进的 1—3 个问题，并给出可立即执行的建议。

### 5. 生成客户整体建议

1. 递归查看当前客户目录，不跨到其他客户目录。
2. 仅纳入能够确认是 AI 会议纪要的文档，忽略普通材料。
3. 对每场会议优先读取原始逐字稿，用 AI 纪要补充结构和行动项。
4. 汇总关系覆盖、已确认需求、项目阶段、关键分歧、风险阻塞和下一步。
5. 明确区分客户直接表达、渠道转述和内部推测；敏感或未经核验的说法不得写成事实。
6. 当前只有一场会议时，明确说明“仅有一场，暂不判断趋势”。

## 返回格式

使用销售容易扫读的固定格式，质量点评和整体建议合计约 300—500 字，最多给三条下一步：

```text
已归档
- 客户目录：[客户名称](链接)
- AI 纪要：[纪要标题](链接)
- 文件名：客户名称-YYYY-MM-DD

质量评分：XX/100
人物关系 XX/20｜上下文 XX/20｜深度 XX/20｜结论行动 XX/25｜事实风险 XX/15

本次建议：……

客户整体判断（共 N 场）：……

下一步：
1. ……
2. ……
3. ……
```

只报告对销售有用的结果，不展示命令、token、内部工具或冗长过程。

## 安全边界

- 写入前先用只读查询确认知识库、客户目录和纪要身份。
- 不删除文档、客户目录、成员或权限。
- 不覆盖纪要正文，只维护标题、位置和人物关系头部。
- 不把会议中关于预算、领导态度、廉政、合作承诺等未经验证的内容表述为事实。
- 不因名称近似而合并客户；只接受精确匹配。
- 不在仓库、文档或聊天中输出 App Secret、access token、device code 等凭证。