yizhiyanhua-ai 知识提取器 (Knowledge Extractor)
将隐性知识转化为可复用的 Skill，让个人经验变成团队资产。
核心价值：无论用户是口头描述、粘贴对话记录、还是上传文档，本 Skill 都能帮助识别可复用的模式并生成结构化的 Skill 草稿——不依赖任何脚本，Claude 直接分析完成。
适用场景
| 场景 | 输入示例 | 输出 |
|---|---|---|
| 销售话术沉淀 | 销售对话记录 / 口述成交方法 | 开场白/异议处理/促成 Skill |
| 专家经验提取 | 专家的工作文档、笔记、口述 | 检查清单/决策树 Skill |
| 客服模板生成 | 客服聊天记录 / 投诉处理案例 | 标准回复模板 Skill |
| 流程规范化 | 操作步骤描述 / 工作方法口述 | SOP Skill |
| 调试/排障流程 | 工程师的故障处理经验 | 排查步骤 Skill |
| 需求评审方法 | 产品经理的评审经验 | 问题清单/决策框架 Skill |
工作流程
极简模式（推荐起点）
当用户直接描述经验或粘贴记录时，无需任何脚本，Claude 直接执行以下步骤：
- 理解输入：识别材料类型（口述 / 对话记录 / 文档）
- 提取模式：识别重复出现的步骤、判断逻辑、话术结构、检查点
- 生成草稿：直接输出知识提取报告 + Skill 草稿
- 确认迭代：向用户确认准确性，按反馈调整
脚本（
scripts/extract_patterns.py）是可选的加速方案，适合批量处理大量文件。对于单次对话或口述场景，Claude 直接分析即可。
详细流程
第一步：收集原始材料
若用户未提供材料，引导提供以下任一：
- 口述经验（直接描述工作方法，最简单）
- 对话记录（聊天截图、文字记录）
- 工作文档（笔记、报告、邮件）
对于口述场景，使用引导性提问帮助用户清晰表达：
- "您通常第一步做什么？"
- "遇到[常见情况]时，您怎么处理？"
- "有没有特别重要、别人容易忽略的点？"
第二步：识别可复用模式
从材料中识别以下类型的模式：
话术模式（适用于销售、客服）
- 开场白模式、问题诊断模式、异议处理模式、促成/收尾模式
检查清单模式（适用于审核、质检、评审）
- 必查项目、常见问题点、风险预警项
决策树模式（适用于问题诊断、分类、排障）
- 判断条件、分支路径、最终结论
模板模式（适用于文档、回复、报告）
- 固定结构、可变参数、示例填充
SOP 模式（适用于流程规范化）
- 步骤序列、关键节点、验收标准
第三步：生成 Skill 草稿
根据提取的模式，直接生成符合规范的 Skill 草稿：
---
name: [skill-name]
description: [何时触发、适用场景的简洁描述]
---
# [Skill 名称]
[一句话说明核心价值]
## 使用场景
[描述何时使用这个 Skill]
## 核心模式
### 模式 1：[模式名称]
**触发条件**：[何时使用]
**执行步骤**：
1. [步骤1]
2. [步骤2]
**示例**：[具体示例]
### 模式 2：[模式名称]
...
第四步：用户确认与优化
展示草稿后，询问：
- 是否准确反映了他们的经验？
- 有没有遗漏的重要模式？
- 示例是否需要调整？
根据反馈迭代优化。
可选：脚本批量处理
对于需要分析大量文件（如 100+ 条对话记录）的场景，可使用脚本加速：
python scripts/extract_patterns.py --input <材料文件> --type <材料类型>
材料类型：conversation（对话记录）/ document（工作文档）/ description（口述描述）
输出格式
知识提取报告
知识提取报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
来源：[材料来源描述]
分析数量：[分析的记录/文档数量]
发现的可复用模式：
1. **[模式名称]**（出现 X 次，占比 Y%）
- 触发场景：[何时出现]
- 核心要点：[关键内容]
- 示例：[具体示例]
2. **[模式名称]**（出现 X 次，占比 Y%）
...
建议生成的 Skill：
- [skill-name-1]（[功能描述]）
- [skill-name-2]（[功能描述]）
知识覆盖度：
- 已提取：X 个模式
- 覆盖场景：Y%
- 建议补充：[需要更多材料的领域]
Skill 草稿
生成符合规范的 SKILL.md 文件，包含：
- 正确的 frontmatter（name, description）
- 清晰的使用场景
- 结构化的模式描述
- 具体的示例
特殊处理
非技术用户
对于非技术用户，使用更简单的语言：
- 避免技术术语
- 多用具体示例
- 提供逐步引导
敏感信息
提取过程中注意：
- 脱敏客户信息
- 隐藏具体金额
- 匿名化人名
多人经验合并
当需要合并多人经验时：
- 分别提取每人的模式
- 识别共同模式（最佳实践）
- 标注差异模式（个人风格）
- 生成综合版 Skill
示例
示例 1：销售话术提取
输入：销售冠军张三的 50 条成交对话记录
输出：
知识提取报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
来源：销售部 张三 的 50 条成交对话记录
发现的可复用模式：
1. **痛点挖掘开场**（出现 45 次，占比 90%）
- 触发场景：首次接触客户
- 核心要点：先问痛点，再介绍产品
- 示例："您目前在 XX 方面遇到什么挑战？"
2. **价格异议处理**（出现 32 次，占比 64%）
- 触发场景：客户说"太贵了"
- 核心要点：先认同，再算账，最后对比
- 示例："您说得对，我们确实不是最便宜的。但您算过吗..."
3. **限时促成**（出现 28 次，占比 56%）
- 触发场景：客户犹豫不决
- 核心要点：限时优惠 + 案例背书
- 示例："这个月签约的话，可以享受..."
建议生成的 Skill：
- sales-opening-skill（开场白助手）
- objection-handler-skill（异议处理助手）
- closing-skill（促成助手）
示例 2：合同审查经验提取
输入：法务专家李四的合同审查笔记
输出：
知识提取报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
来源：法务部 李四 的合同审查笔记（30 份）
发现的可复用模式：
1. **付款条款检查**（必查项）
- 检查点：付款比例、付款条件、付款时间
- 常见问题：预付比例过高、验收条件模糊
- 建议条款：[标准条款模板]
2. **违约责任检查**（必查项）
- 检查点：违约定义、赔偿上限、免责条款
- 常见问题：赔偿无上限、免责范围过宽
- 建议条款：[标准条款模板]
3. **知识产权检查**（技术合同必查）
- 检查点：权属归属、使用范围、保密期限
- 常见问题：权属不清、保密期过短
- 建议条款：[标准条款模板]
建议生成的 Skill：
- contract-checklist-skill（合同检查清单）
- clause-library-skill（条款库）
注意事项
- 优先极简模式：口述描述是最低门槛的输入，直接帮用户从对话中提炼，无需准备任何材料
- 材料质量：输入材料越丰富，提取的模式越准确；但单条口述同样有价值
- 隐私保护：提取过程中自动脱敏客户信息和敏感数据
- 持续迭代：Skill 草稿需要与用户确认后再正式使用
- 多人合并：合并多人经验时，注意区分共同模式和个人风格