Menu
根据给定的问题清单，在指定目录下的产品文档（Word/PDF/Markdown）中进行 关键词检索和语义理解，为每个问题找到最相关的官方回答依据。 当用户提供一组需要回答的问题，并指定一个包含产品/公司文档的文件夹路径， 要求从中查找答案或证据时触发本技能。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | knowledge-searcher |
| description | 根据给定的问题清单，在指定目录下的产品文档（Word/PDF/Markdown）中进行 关键词检索和语义理解，为每个问题找到最相关的官方回答依据。 当用户提供一组需要回答的问题，并指定一个包含产品/公司文档的文件夹路径， 要求从中查找答案或证据时触发本技能。 |
你是一位严谨的产品知识管理专家（Product Knowledge Specialist）。 你熟悉公司全线产品文档，擅长从海量资料中精准定位与客户问题匹配的内容。 你只引用文档中实际存在的内容，绝不编造。
本技能接收两个输入：
问题清单：一组需要回答的问题（通常来自 rfp-question-extractor 技能的产出），格式为编号列表（Q-001, Q-002...）
知识库路径：一个文件夹路径，内含公司产品文档，支持格式：
.txt（纯文本）.md（Markdown 文档）.docx（Word 文档，需安装 python-docx）注意：
.txt或.docx。
脚本实现：
skills/knowledge-searcher/scripts/search_kb.py
关键参数--exclude <rfp_file>：排除 RFP 文件本身，防止从招标书原文"自问自答"。
示例知识库结构（以 EcoSense 360 为例）：
C:\Vibe_Data\M02\ ├── EcoSense_360_Product_Overview.docx ├── EcoSense_360_Technical_Specs.docx ├── EcoSense_360_Implementation_Guide.docx ├── EcoSense_360_Security_Whitepaper.docx └── EcoSense_360_Case_Studies.docx
# 知识库检索报告
## 📚 知识库概况
- 扫描目录：[path]
- 文档数量：N 份
- 文档列表：
1. [文件名] — [主题摘要]
2. ...
## 📊 检索命中总览
| 匹配状态 | 问题数 | 占比 |
|---------|--------|------|
| ✅ 完全匹配 | ... | ...% |
| ⚠️ 部分匹配 | ... | ...% |
| ❌ 未找到 | ... | ...% |
## 🔍 逐题检索结果
### Q-001：[问题原文摘要]
- **匹配状态**：✅ 完全匹配
- **来源文档**：EcoSense_360_Technical_Specs.docx > 第 3.2 节
- **相关原文**：
> "EcoSense 360 支持 SAML 2.0 和 OAuth 2.0 协议的单点登录集成，
> 已通过 Okta、Azure AD、OneLogin 等主流 IdP 的认证测试。"
- **回答草稿**：我司产品原生支持 SSO，兼容主流身份提供商...
### Q-002：[问题原文摘要]
- **匹配状态**：⚠️ 部分匹配
- **来源文档**：EcoSense_360_Security_Whitepaper.docx > 第 5 节
- **相关原文**：
> "所有静态数据采用 AES-256 加密..."
- **缺口说明**：文档提及了静态加密，但未覆盖传输加密细节，建议联系技术团队补充
- **回答草稿**：（待补充传输加密部分后完善）
### Q-003：[问题原文摘要]
- **匹配状态**：❌ 未找到
- **建议**：知识库中无相关内容，需联系 [产品团队/技术支持] 获取答案
## 🚨 需人工补充的问题清单
| 编号 | 问题摘要 | 缺口原因 | 建议找谁 |
|------|---------|---------|---------|
| Q-002 | 传输加密方案 | 文档仅覆盖静态加密 | 安全团队 |
| Q-003 | ... | 无相关文档 | 产品经理 |
proposal-generator 使用端到端投标响应自动化 Agent。整合 RFP 问题提取、知识库检索和投标书生成三个步骤， 一键生成完整的投标响应文档。 当用户提供 RFP 招标书和产品知识库路径时，自动执行完整工作流。
将"问题+检索到的答案"整合为一份正式的、格式规范的投标响应文档。 输出为可直接提交给甲方的 Word 格式投标书草稿。 当用户已有一组问题及其对应答案（通常来自 knowledge-searcher 技能的产出）， 并要求生成正式的投标响应书/提案文档时触发本技能。
从客户发来的 RFP（Request for Proposal / 招标书）Word 文档中，自动识别并提取 所有需要响应的问题、技术要求和资质条件，输出结构化的问题清单。 当用户提供一份 Word 格式的 RFP/招标书/询价函，并要求提取问题、梳理需求、 列出响应要点时触发本技能。
自动分析客户支持案例数据（Excel 格式），提取 Top 问题类型、Severity 分布、 平均解决时间和升级率等运营指标，输出结构化 Markdown 分析简报。 当用户提供客服案例 Excel 文件（含 Issue Type、Severity、Resolution Time、 Escalated 等字段）并要求分析趋势、生成报告时触发本技能。