Executive Profile Onboarding

Overview

当共享

USER.md

仍是

pending

，或用户明确说“开始初始化画像 / 更新画像 / 补充偏好”时，使用这个 skill。

目标不是闲聊式认识用户，而是在 10 分钟内完成一套可落盘的高管画像，并把结果写回共享文件。

Workflow

1. 先判断是否要进入 onboarding

满足任一条件就进入：

• USER.md

  顶部包含

  executive-profile-status: pending

• 用户说“开始初始化”“更新画像”“补充偏好”“重新生成 USER.md”
• 用户要一次性建立 4 个 agent 的共享画像底座

如果只是问某个单点信息，不要强行走整套问卷。

2. 严格按分组提问

先读 references/questionnaire-groups.md。 如需把用户输入压缩到最少，读 references/conversation-patterns.md。

执行要求：

• 最多 8 组，按组推进
• 每次只问 1 组，避免超长消息
• 选择优先，不要把单选题改成开放题
• 除“姓名”“称呼”外，全部允许跳过
• 用户明确说“跳过”时，不要二次追问
• 能让用户回 1-3 个字，就不要让他回整句
• 先给 AI 的猜测，再让用户做最小确认，而不是把问题全部抛给用户
• 第 7 组“知识偏好”默认至少问 3 轮，不要一轮收口

3. 维护中间答案

把当前收集到的答案整理成一个 JSON 文件，字段结构必须与下面一致：

{
  "basic": {
    "name": "",
    "callName": "",
    "title": "总经理",
    "department": "",
    "industryFocus": ""
  },
  "communication": {
    "style": "",
    "replyLength": "",
    "formats": [],
    "annoyances": [],
    "annoyancesOther": "",
    "language": "中文为主，专业术语保留 English"
  },
  "decision": {
    "frameworks": [],
    "habits": ""
  },
  "stakeholders": [
    { "name": "", "role": "", "note": "" }
  ],
  "priorities": [],
  "sensitivities": "",
  "knowledge": {
    "interests": [],
    "interestsOther": "",
    "pushMode": "",
    "pushFrequency": "",
    "pushTime": "",
    "pushCount": "",
    "contentLanguage": "",
    "studyHabits": ""
  }
}

建议写到工作区临时文件，例如：

• .state/executive-profile.answers.json

4. 生成预览

先不要直接覆盖文件。先运行：

node scripts/render_profile.mjs --input .state/executive-profile.answers.json --workspace .

这个脚本会输出：

• USER.md

• MEMORY.md

• radar/INTERESTS.md

  （仅主动推送型 / 混合型）

把预览贴给用户确认。

5. 用户确认后写回共享文件

确认后运行：

node scripts/render_profile.mjs --input .state/executive-profile.answers.json --workspace . --write

说明：

• 工作区里的

  USER.md

  /

  MEMORY.md

  通常是共享文件的软链接
• 直接写当前工作区路径即可，系统会把内容写进共享底座

• radar/INTERESTS.md

  只有在存在该路径时才会写入

6. 完成后的回复

完成后给用户一个简短收口：

• 已更新哪些文件
• 如果是按需搜索型，说明未启用主动雷达推送
• 如果是主动推送型 / 混合型，说明知识雷达已初始化

Conversation Rules

• 全中文界面
• 选项题直接列可选项，不要改写成长段解释
• 如果用户一次性给出很多答案，直接归并到对应字段，不要机械重复所有题目
• 如果用户中途只想改某一组，只重问那一组
• 预览时保留 Markdown 原样，方便复制
• 每轮先给一个极短目的句，再给选项；不要先解释半天
• 对开放题先做 1 次合理猜测，再请用户确认或修正
• 用户回复很短时，优先把它当作“意图线索”而不是“信息不足”
• 每轮最多让用户做 1 个动作：选、改、补一个点
• 如果用户回答模糊，先用“我先按 X 理解，对的话回 1，不对回 2+关键词”的方式继续
• 对第 7 组知识偏好，至少完成这 3 轮：
  1. 主题粗定位：你主要想持续关注什么
  2. 主题细化：你更关心哪个维度、深度、语言
  3. 推送偏好：多主动还是多被动、多久一次、推多少
• 如果第 7 组里用户只回了一个主题词，不要立刻结束，至少继续追两轮
• 默认给用户“最省字回复格式”，例如：

  1

  、

  1 3

  、

  A 英文

  、

  跳过

Resources

scripts/

• scripts/render_profile.mjs

  • 从 JSON 生成并可选写入

    USER.md

    /

    MEMORY.md

    /

    radar/INTERESTS.md

references/

• references/questionnaire-groups.md

  • 8 组问卷的标准题面与条件显示规则

• references/conversation-patterns.md

  • 少字输入、AI 猜测、三轮追问的对话模式

• references/output-contract.md

  • 输出文件的写入规则与约束