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会议精准传达者 — 解决'上传下达信息损耗'。会议结束 AI 拆解 → 通用核心 + 角色定制简报 → 每人收到专属版本（带 why/how/when/notes 完整上下文）。当用户说「会议总结分发」「按岗位定制纪要」「让员工不懵」「为什么做这件事」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 公司管理板块（第 26 个能力）。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
女装电商运营驾驶舱 — 给电商品牌主的飞书 CLI 数字化方案。包含 38 大能力（经营/商品/销售/供应链/管理 5 大板块）+ 飞书 CLI 12 个深度集成 + 14 个独家创新（自演进/精准传达/评论迭代/经验沉淀/双级审批/智能反哺/客观贡献度/妙记自动剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/直播日报/库存 GMV 智能匹配/浏览器自动抓数据）。覆盖经营全流程+组织学习闭环+文档协作闭环+多模态视频/试穿+直播自动化抓数据。当用户提到女装/电商运营/搭配推荐/新品下单/任务追踪/手机指挥/AI 自演进/上传下达/根据评论改文档/经验沉淀/员工贡献度/剪个高光视频/会议金句剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/产品上身/今日直播总结/库存 GMV/浏览器自动抓数据/抖音视频号小红书自动化/初始化系统等场景时使用。
用户画像数据库 — 多平台账号 ID 自动去重 + 聚水潭 ERP 拉历史订单 → 推测尺码/身高/体重/腰围/胸围/风格/购买频次 → 消费者画像。是整个 cockpit 的决策底座，所有上新/营销/选品决策都参考这个画像库。当用户说「客户画像」「用户数据库」「身材分布」「尺码占比」「客户来源」时使用。
"新品下单/翻单智能判断 — 给新款一句"该下多少件"，AI 综合 4 维信号给建议：历史爆款元素相似度 + 滞销避雷 + 退货风险 + 人为操作历史教训。当用户说「这款下多少件」「下单建议」「翻单几件」「该不该备料」「新品备货量」「DRS-XXXX 该下多少」「新品备货决策」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块（第 21 个能力）。"
对标博主每日监控 + 视频脚本一键拆解 — 监控竞品博主（抖音/快手/视频号）最新视频，AI 评分爆款指数；选中爆款一键拆脚本（yt-dlp + faster-whisper + DOUBAO 多模态 5 维度：镜头/台词/视觉/声音/节奏）。当用户说「监控博主」「看竞品博主」「同行发了啥」「拆这条视频」「二创脚本」时使用。
飞书 IM 套娃路由 — 老板手机飞书消息触发 agent 自动跑 skill。借鉴 4/1 直播来新璐分享的 Larkchannel 思路，做女装垂直行业的事件驱动版本。当用户说「在飞书里直接指挥」「手机上派活」「不打开电脑也能跑」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 公司经营板块（第 23 个能力，杀手锏 1 的实现）。
跨平台消息发送 — 飞书一句话指令 → AI 理解 → 同时调用飞书 / 企业微信 / 个人微信 API → 多平台分发消息。一处发消息，不再切 3 个工具复制粘贴。当用户说「通知 ZC 工厂」「群发面料商」「发企微给客户」「跨平台广播」时使用。
| name | lark-fashion-cockpit-meeting-broadcaster |
| version | 1.0.0 |
| description | 会议精准传达者 — 解决'上传下达信息损耗'。会议结束 AI 拆解 → 通用核心 + 角色定制简报 → 每人收到专属版本（带 why/how/when/notes 完整上下文）。当用户说「会议总结分发」「按岗位定制纪要」「让员工不懵」「为什么做这件事」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 公司管理板块（第 26 个能力）。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]},"cliHelp":"lark-cli vc +notes --help"} |
🎯 用户洞察（5/4 傍晚）： "传统会议依赖人传人，受时间/空间/表达能力/个人关系影响，下层接到任务时一脸懵，不知道前因后果。"
🚀 解决： 会议 → AI 拆通用 + N 个角色定制 → 每人收到专属简报（含 why/how/when/notes 完整上下文）→ 同步建任务带说明。
板块： 🅴 公司管理（第 26 个能力，task-lifecycle 升级版）
数据源： 飞书 vc + minutes API（真实妙记）
下游： task-collaboration / task-lifecycle 派任务
| 痛点 | 旧方案 | 新方案 |
|---|---|---|
| 顶层开会下层不知道 | 中层口头传达 | AI 自动给每个角色生成专属简报 |
| 派任务下属一脸懵 | 任务标题 + 截止 | 任务 + why（为什么）+ how（怎么做）+ when + notes |
| 传达受表达能力影响 | 人传人逐层失真 | AI 直接传，质量 100% 一致 |
| 全员看同一份纪要 | 重要信息淹没 | 每人看到的下半部分针对自己岗位 |
核心价值：信息从领导到一线员工无损耗传递。
会议结束（飞书会议）
↓
拉妙记 AI 摘要 + 章节 + todos（vc + minutes API）
↓
AI 拆解：
├─ 通用部分（前 8 章节核心，所有人都看）
└─ 角色定制部分（按 team-config 角色 keywords 匹配相关章节）
↓
为每个角色生成定制飞书文档：
上半部分（相同）：通用 5-8 条核心要点
下半部分（不同）：
├─ 跟你岗位相关的章节
├─ 你的具体待办（why / how / when / notes）
└─ 任务上下文（为什么做、对完成人的价值）
↓
同步派任务（带任务说明引用文档段落）
↓
私信通知（卡片含文档链接 + 任务 ID）
每个角色配 6-10 个关键词，用于自动匹配章节相关性：
| 角色 | Keywords |
|---|---|
| 设计师 | 设计 / 打版 / 版型 / 尺码 / 腰围 / 样品 / 款式 / 面料 |
| 生产主管 | 生产 / 工厂 / 大货 / 面料 / 采购 / 交期 / 产能 / 成品率 / 打样 |
| 内容编辑 | 内容 / 文案 / 拍摄 / 视频 / 直播 / 详情页 / 客服话术 / 种草 / 投流 |
| 客服 | 客服 / 投诉 / 退换货 / 满意度 / 咨询 |
| 主播 | 主播 / 直播间 / 选品 / 话术 / GMV |
匹配逻辑：章节 title 或 summary 含任一 keyword → 视为对该角色相关。
每个待办任务必须填这 4 个字段：
✅ 任务：DRS-2026-RM 设计稿出图
Why：launch-decision AI 已基于历史爆款 DRS-0429-FL 建议下单 352 件，
需要你先出 V1 设计稿启动 11 步流程
How：参考 DRS-0429-FL 法式收腰版型 + 莓果红色卡 + 雪纺面料
腰围必须放大 1cm（M 码 64→65.5cm），因为退货 3 次都是"按平时尺码买偏小"
When：5/9 18:00 截止（已写入飞书日历）
Notes：设计完发申丽媛打样，同步抄送朱健豪准备拍摄方案
# 单条会议精准传达
PowerShell -File scripts/meeting-broadcaster.ps1 \
-MinuteToken obcnb31y6p4jd3u9t63h91gf
# 跟 cron 联动（每周日复盘会自动跑）
# Windows 任务计划：每周日 21:00 跑
0 21 * * 0 powershell -File scripts/meeting-broadcaster.ps1
输入：4/29「女装业务 AI 应用方案讨论」会议（20 章节，2715 字摘要）
输出：
| 角色 | 匹配章节 | 飞书文档 |
|---|---|---|
| 马萍蔓（设计师） | 0 章节相关 → 仅看通用 | 已生成 |
| 申丽媛（生产主管） | 0 章节相关 → 仅看通用 | 已生成 |
| 朱健豪（内容编辑） | 8 章节相关（高匹配） | 已生成 |
每个角色文档含：
| 维度 | 评估 |
|---|---|
| 创新性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 30 对手没人做"信息精准传达" |
| 通用性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 任何企业都有上传下达问题 |
| 商业价值 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 解决组织层级共性痛点 |
| 工程深度 | ⭐⭐⭐⭐ 200+ 行 + 真接通 vc/minutes/docs API |
核心论点： lark-fashion-cockpit 不只是"AI 助手"，是组织效率提升工具——让 AI 替代中层管理者做精准传达，从根本上消除信息损耗。
| task-lifecycle（已有） | meeting-broadcaster（新） |
|---|---|
| 拉妙记 → 提取 todos → 派任务 | 拉妙记 → AI 拆通用+定制 → 每人专属简报 + 任务带上下文 |
| "你要做这件事" | "你要做这件事，因为...，应该这样...，截止..., 注意..." |
| 1 份纪要 + N 个任务 | N 份个性化简报（同会议每人看到不同）+ N 个任务 |
../task-lifecycle/SKILL.md — 上一代能力../task-lifecycle/SKILL.md — 派任务后的生命周期管理scripts/meeting-broadcaster.ps1 跑 4/29 女装会议