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箱包皮具产业链专家

箱包皮具产业链专家

行业专业 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_43f7505b/leather-goods-chain。

技能介绍

箱包皮具产业链的知识分散在材料、工艺、产能、订单、合规与报价等多个环节。当你想把某类产业经验沉淀成可复用的 AI 专家时,难点往往不是“有没有资料”,而是如何把零散文档整理成符合规范的专家包:角色边界是否清晰、Agent 还是 Team、行业分类是否合理、标签与提示词是否可直接展示。

这个技能围绕 WorkBuddy 专家开发规范 v2.0,提供一条可重复执行的创建与维护路径。

解决什么问题

  • 专家包结构化:把用户提供的需求描述或现有资料,转化为 plugin.json、agents/*.md、skills/、templates/、scripts/ 等明确产物。
  • 类型判断与字段映射:根据实际角色数量判断 expertType 是 agent 还是 team,并把 profession、displayDescription、tags、quickPrompts 等展示字段写清。
  • 多来源资料转化:支持交互式收集信息,也支持从文档、流程说明、提示词中提取角色定义、SOP、输出规范、脚本与参考资料。
  • 一致性校验与注册:通过 scripts/validate_expert.py 与 scripts/register_expert.py 校验关键字段、写入 marketplace,并在需要时执行打包。

工作流程与关键步骤

  1. 阅读与定位:技能会先完整读取 SKILL.md 及 references,再确定专家目录;目录固定为 $WORKBUDDY_CONFIG_DIR/plugins/marketplaces/my-experts/plugins,未设置环境变量时使用 ~/.workbuddy/...。
  2. 信息确认:交互模式下确认专家领域、Agent/Team 类型、名称头衔、能力描述、问候语、行业分类、3 个标签与 3 个推荐提示词。
  3. 资料转化:资料转化模式下,从原文提取角色描述、流程步骤、输出格式、API/字段定义、脚本、模板和多角色分工;大段参考资料优先进入 references/,而不是塞进 Agent MD。
  4. 生成文件:按 plugin-json-spec.md、agent-md-spec.md、team-spec.md 生成 plugin.json、Agent MD 或 Team 成员文件,并使用 ImageGen 生成统一风格的头像。
  5. 校验注册:运行校验脚本确认关键字段不含 [TODO],再通过注册脚本写入 marketplace.json;创建、修改或同名覆盖都需完成校验与注册。
  6. 修改与收尾:修改已有专家时先读取现有内容,只改动用户指定字段,避免破坏 name、agentName、目录名和 agents/ 文件名等唯一标识。

适用边界与注意点

  • 该技能解决的是“专家包工程化”,不替代产业链业务判断;材料等级、工艺参数、供应商风险等仍需用户提供可靠资料。
  • expertType 和 categoryId 不可随意指定:单角色是 agent,多角色协作是 team;行业分类应依据主要输出物和服务对象判断。
  • tags 与 quickPrompts 固定 3 个,第一条 quickPrompt 同时作为 defaultInitPrompt。
  • displayDescription 中文需控制在 40-50 字,避免堆叠无关关键词。
  • Team 型需遵循协作规范:主理人文件名带专家团前缀,如 trading-team-lead.md;members 包含主理人,而 teamInfo.memberAgents 不包含主理人。
  • Agent MD frontmatter 不要声明 tools 字段;图片放入 avatars/,格式为 PNG/JPG,建议 512×512 且不超过 500KB。

使用场景

  • 用户有多份箱包皮具工艺文档,希望批量转化为符合规范的专家包并注册到marketplace
  • 开发者需要修改已有专家的展示字段、标签或团队成员,并重新运行校验与注册脚本
  • 团队要把跨部门业务流程整理成Team型专家,需生成主理人与多个团员的MD文件
  • 运营人员要把零散的提示词和流程整理成专家,需确认expertType与categoryId后再生成plugin.json

适合人员

  • 箱包皮具企业的技术负责人,需要把内部工艺和供应链经验封装成可调用的AI专家
  • AI平台开发者,负责维护WorkBuddy专家生态,需要批量生成和校验专家包
  • 产品运营人员,希望将业务知识整理成标准专家,方便非技术同事直接使用
  • 需要搭建多角色协作AI团队的架构师,关注Team型专家的SOP和成员编排规范