汽车电机 QE 质检作业指导书 Agent
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技能介绍
要解决的问题
汽车电机企业的 QE 质检作业指导书 通常依赖工程师按 SOP 收集数据、判断异常、整理初稿并标注人工确认点。手工流程容易出现口径不一致、漏项、演示时依赖外部系统,以及 AI 结论被误认为可自动签发。该技能把岗位 SOP 固化为可执行流程:读取内置 mock_data,运行确定性脚本 scripts/run_demo.py,生成 demo_result.md,并以真实业务 Agent 口吻汇报已处理输入、发现和建议,同时明确 AI 只生成初稿,不替代 QE 判断。
技能如何工作
- 输入:用户以真实业务口吻提出 QE 质检作业指导书处理需求。
- 数据:使用技能内置
assets/mock_data/,不依赖真实 PLM、ERP、邮箱或 CAD 软件。 - 执行:运行
scripts/run_demo.py,在当前工作目录或指定输出目录生成结果。 - 输出:读取
demo_result.md,汇报处理结论、下一步建议;若存在.xlsx,提示可打开 Excel 查看。
适用边界
- 不把 mock 结果说成生产数据。
- 不承诺已经接入客户真实系统。
- 不跳过人工确认点。
- 如需要真实接入,需要客户提供接口、样例数据、权限和测试环境。
使用场景
- 在新车型电机上线前,需要把质检要点整理成指导书初稿并标注人工确认点。
- 演示 QE 质检 Agent 时,希望不接 ERP/PLM,也能用内置样例数据跑出结果。
- 收到客户投诉疑似装配不良,需要快速生成排查步骤和复检建议供 QE 审核。
- 编写质检培训材料时,需要一套可执行脚本生成固定格式的示例指导书。
适合人员
- 负责电机质检 SOP 编写的 QE 工程师:需要快速产出可审核的指导书初稿。
- 汽车质量培训负责人:需要用内置样例数据演示质检 Agent 的完整流程。
- 制造流程演示负责人:需要不接真实系统生成固定格式的 mock 结果。
- 质量系统管理员:需要把 AI 结论限制为初稿并保留人工签发边界。