专家内容系统

要解决什么问题

专家型顾问（留学规划、财税咨询、医美顾问、法律咨询、职场教练、保险规划等）日常工作中会接触大量素材：用户提问、真实案例、新闻动态、合作方反馈。这些素材有价值，但往往分散、不成体系，缺乏一套结构化方法把它们转化为可执行的选题和口播脚本。更常见的问题是：通用内容模板无法体现行业特有的用户阶段、产品矩阵和红线，导致产出"看起来像那么回事，但经不起专家推敲"。

系统如何工作

技能采用三层架构，把通用方法论和行业语境分离：

• 方法论核心（SKILL.md）：五层分析框架、脚本结构组合系统、质量红线、发布文案、飞书联动，跨行业不变。
• 行业包（industry-pack/{行业}.md）：每个行业的用户阶段分档、产品矩阵、六素材来源、行业红线、常见误判，通过冷启动访谈或手动配置生成。
• 个人知识库（~/.workbuddy/{顾问名}-knowledge.md）：顾问的判断、案例、风格特征，在使用中逐步沉淀，而非凭空生成。

工作时遵循固定顺序：先读取行业包和个人知识库，再进入工作流。典型路径是：素材 → 选题生成（WF1，产出3-5条结构化选题卡片）→ 存入飞书选题库（WF7）→ 脚本生成（WF2，产出约600-800字、150秒的口播稿，含3版差异）→ 存为飞书文档并更新状态（WF9）→ 沉淀新判断到知识库（WF3）。没有行业包时，会触发冷启动访谈（WF11），用6关15题约45分钟建立初稿。

适用边界

• 产出是可用初稿（70-80分），顾问需加入自己的判断和细节优化到90分，系统不替代最终决策。
• 不做纯信息汇总、不承诺单一结果，口播稿必须口语化、有判断层次、留余地。
• 冷启动需投入约45分钟完成访谈，适合愿意先配置行业语境再规模化使用的用户。
• 知识库为空时，引用个人判断会标注 [待确认]，需在后续使用中逐步确认和沉淀。
• 强依赖飞书联动：选题和文档需写入飞书多维表格和文档，流程前提是已配置 lark-cli。