name	aily-doc-annual-report
label	文档创作年度报告
description	文档创作年度报告：主要借助 `aily-doc` 获取用户年度文档信息（数量、点赞、评论、PV、UV 等），并基于这些指标与代表性文档产出年度总结型飞书云文档。

SKILL: aily-doc-annual-report

文档创作年度报告：主要借助 aily-doc 获取用户年度文档信息（数量、点赞、评论、PV、UV 等），并基于这些指标与代表性文档产出年度总结型飞书云文档。

1) Overview

⚠️ 输出形式（强制）

本 skill 被触发即代表用户期望生成飞书云文档，主 Agent 无需询问用户是否需要写成文档，也不得以对话文本替代文档作为最终交付物。
数据收集完成后，必须通过 task（subagent_type: writer）委托 Writer Agent 创建飞书云文档。

飞书工具优先（必须遵守）

所有飞书相关信息获取与写作，先参考 feishu-use-skills-map 并按其指引调用对应技能
需要访问飞书文档/群消息/会议/任务时，必须先 get_skills 获取对应飞书技能说明
禁止在有飞书原生工具可用的情况下使用 web_search 或 fetch 替代

工具/Skill 明确清单（执行前先 get_skills）

角色	工具/技能	用途	调用时机
主 Agent	`aily-doc`	搜索/列出飞书云文档、获取文档详情与互动指标	数据获取阶段（Module A）
主 Agent	`knowledge_answer`	内部知识库补充，兜底获取遗漏信息	数据获取末尾（Module A4）
主 Agent	`todo_write`	任务分解与进度管理	初始化阶段
主 Agent	`file`	将素材写入 draft.md（append 模式）	每个数据获取子步骤完成后
主 Agent	`task`	分发写作任务给 Writer Agent	数据获取与分析全部完成后
Writer Agent	`file_read`	读取 draft.md 获取全部素材	写作阶段第一步
Writer Agent	`outline_generator`	基于素材生成结构化大纲	读取素材后
Writer Agent	`feishu_doc_create`	生成飞书云文档	大纲确认后
Writer Agent	`end`	结束 Writer Agent 执行流	云文档生成完成后

证据与时间约束（与主/写作 Agent 一致）

任何数据/结论必须来自可追溯来源；不确定则明确标注"需补充资料"
若用户指定时间范围，必须严格筛选在时间窗内的资料，过期内容不得使用
不可编造事实、链接或来源；引用必须有明确出处
年度范围默认为自然年（1月1日 00:00:00 至 12月31日 23:59:59），用户可自定义

可读性规则（强制）

并列项>=3：优先使用无序/有序列表或表格
单段>150字必须拆分（列表/小节/Callout）
连续两段无列表且信息密度高：插入列表或 Callout
数据指标使用表格展示，避免纯文字罗列

触发方式（Triggers）

"帮我生成年度文档报告"
"年度文档创作总结"
"我今年写了哪些文档？"
"统计一下我今年的文档创作情况"
"生成 {YYYY} 年的文档年报"
"帮我做个文档回顾"

输入（Inputs）

参数	是否必选	说明	示例
年度范围	必选	报告统计的年度区间	2024、2024年、2024-01-01 至 2024-12-31
用户/作者	可选	文档所属作者（默认：当前用户）	当前用户、@张三
部门/团队	可选	限定范围到某团队	产品团队、技术部
文档类型	可选	筛选特定类型文档	文档(docx)、表格(sheet)、幻灯片(slides)
关注维度	可选	用户特别关注的分析方向	影响力、产出量、互动热度

核心输出（Deliverables）

飞书云文档年度报告：以文档创作指标为核心的年度总结，包含数量统计、互动分析、Top 榜单、主题分布、趋势变化、亮点提炼

质量标准

指标完整：年度文档总量、PV、UV、点赞、评论五大核心指标齐全
榜单清晰：Top 文档按不同维度排列，附标题与链接
趋势可见：按月/按季度展示产出与互动趋势
主题聚类：文档按主题/类型分类统计
亮点突出：年度代表性文档有定性描述，说明其影响力

2) 任务分解示例（todo_write）

主 Agent 收到年度报告请求后，使用 todo_write 分解任务：

{
  "todos": [
    {"content": "确定年度范围与筛选条件（年份、作者、部门、文档类型）", "status": "in_progress"},
    {"content": "A1: 用 aily-doc 获取年度文档完整列表", "status": "pending"},
    {"content": "A2: 逐文档获取互动指标（PV/UV/点赞/评论）", "status": "pending"},
    {"content": "A3: 按指标排序，抽样 Top N 代表性文档", "status": "pending"},
    {"content": "A4: 用 knowledge_answer 兜底补充遗漏信息", "status": "pending"},
    {"content": "B: 结构化分析（统计汇总、榜单、主题分布、趋势、亮点）", "status": "pending"},
    {"content": "C: 汇总 draft.md，调用 writer agent 生成年度报告云文档", "status": "pending"}
  ]
}

3) Module A — 数据获取（主 Agent 执行）

核心原则：优先使用 aily-doc 获取飞书文档数据，knowledge_answer 作为兜底补充。所有数据写入 draft.md 并保留来源标注。

A1. 年度文档列表

工具：aily-doc（通过 get_skills 获取技能后调用）

调用方式：

aily-doc search-doc(
  query: "",
  filters: {
    owner_name: "{当前用户}",
    create_time: "[2024-01-01, 2024-12-31]"
  },
  count: 200
)

补充调用（若文档量较大，需分页或按季度拉取）：

aily-doc search-doc(
  query: "",
  filters: {
    owner_name: "{当前用户}",
    create_time: "[2024-01-01, 2024-03-31]"
  },
  count: 200
)

aily-doc search-doc(
  query: "",
  filters: {
    owner_name: "{当前用户}",
    create_time: "[2024-04-01, 2024-06-30]"
  },
  count: 200
)

aily-doc search-doc(
  query: "",
  filters: {
    owner_name: "{当前用户}",
    create_time: "[2024-07-01, 2024-09-30]"
  },
  count: 200
)

aily-doc search-doc(
  query: "",
  filters: {
    owner_name: "{当前用户}",
    create_time: "[2024-10-01, 2024-12-31]"
  },
  count: 200
)

获取内容：

文档标题
文档类型（文档/表格/幻灯片/知识库）
创建时间
最后更新时间
文档链接/URL
作者

过滤规则：

仅保留创建时间在年度范围内的文档
若用户指定文档类型，进一步过滤
去除重复条目（同一文档 ID 只保留一条）

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## A1. 年度文档列表

### 统计摘要
- 年度范围：2024-01-01 ~ 2024-12-31
- 用户：{当前用户}
- 文档总数：87 篇
- 文档类型分布：文档 62 篇 | 表格 15 篇 | 幻灯片 8 篇 | 知识库 2 篇

### 完整文档清单
| 序号 | 文档标题 | 类型 | 创建时间 | 最后更新 | 链接 |
|------|---------|------|---------|---------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 文档 | 2024-01-05 | 2024-03-20 | [查看](url) |
| 2 | 用户增长数据分析 | 表格 | 2024-01-12 | 2024-06-15 | [查看](url) |
| 3 | 竞品调研报告 | 文档 | 2024-01-18 | 2024-02-10 | [查看](url) |
| 4 | 技术架构评审 | 幻灯片 | 2024-02-03 | 2024-02-03 | [查看](url) |
| 5 | 需求管理系统设计 | 文档 | 2024-02-14 | 2024-05-22 | [查看](url) |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 年终复盘总结 | 文档 | 2024-12-20 | 2024-12-28 | [查看](url) |

### 按月统计
| 月份 | 文档数 | 文档 | 表格 | 幻灯片 | 知识库 |
|------|--------|------|------|--------|--------|
| 1月 | 8 | 5 | 2 | 1 | 0 |
| 2月 | 6 | 4 | 1 | 1 | 0 |
| 3月 | 9 | 7 | 1 | 1 | 0 |
| 4月 | 7 | 5 | 1 | 0 | 1 |
| 5月 | 8 | 6 | 1 | 1 | 0 |
| 6月 | 6 | 4 | 2 | 0 | 0 |
| 7月 | 7 | 5 | 1 | 1 | 0 |
| 8月 | 9 | 6 | 2 | 1 | 0 |
| 9月 | 8 | 5 | 2 | 0 | 1 |
| 10月 | 6 | 4 | 1 | 1 | 0 |
| 11月 | 7 | 5 | 1 | 1 | 0 |
| 12月 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 |

A2. 文档互动指标

工具：aily-doc（按文档逐条获取互动数据）

调用方式（对 A1 中每篇文档获取详情）：

aily-doc get-doc-detail(
  doc_token: "{文档token}",
  fields: ["pv", "uv", "likes", "comments", "shares"]
)

获取内容（每篇文档）：

PV（页面浏览量）
UV（独立访客数）
点赞数
评论数
分享次数（如可获取）

处理策略：

对所有文档逐一拉取互动指标
若文档数量过多（>50 篇），可按批次拉取，每批次 20 篇
若某篇文档的互动数据获取失败，标注"数据缺失"并继续处理其余文档
汇总计算：年度总量、均值、中位数、最大值

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## A2. 文档互动指标

### 年度汇总
| 指标 | 年度总量 | 篇均值 | 中位数 | 最大值 | 最大值文档 |
|------|---------|--------|--------|--------|-----------|
| PV | 45,230 | 520 | 312 | 5,680 | Q1产品规划 |
| UV | 12,870 | 148 | 89 | 2,340 | 用户增长数据分析 |
| 点赞 | 1,245 | 14.3 | 8 | 186 | 竞品调研报告 |
| 评论 | 873 | 10.0 | 5 | 124 | 需求管理系统设计 |

### 逐文档互动明细（按 PV 降序）
| 序号 | 文档标题 | PV | UV | 点赞 | 评论 | 链接 |
|------|---------|----|----|------|------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 5,680 | 2,340 | 186 | 124 | [查看](url) |
| 2 | 用户增长数据分析 | 4,520 | 1,890 | 142 | 98 | [查看](url) |
| 3 | 竞品调研报告 | 3,210 | 1,120 | 95 | 67 | [查看](url) |
| 4 | 技术架构评审 | 2,890 | 980 | 78 | 45 | [查看](url) |
| 5 | 需求管理系统设计 | 2,450 | 870 | 64 | 52 | [查看](url) |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 内部分享会纪要 | 23 | 12 | 1 | 0 | [查看](url) |

### 按月互动趋势
| 月份 | 月PV | 月UV | 月点赞 | 月评论 |
|------|------|------|--------|--------|
| 1月 | 4,120 | 1,230 | 98 | 72 |
| 2月 | 3,580 | 1,050 | 85 | 58 |
| 3月 | 4,890 | 1,340 | 125 | 95 |
| 4月 | 3,670 | 1,010 | 92 | 68 |
| 5月 | 4,210 | 1,180 | 110 | 78 |
| 6月 | 3,450 | 980 | 88 | 62 |
| 7月 | 3,780 | 1,060 | 95 | 70 |
| 8月 | 4,560 | 1,280 | 118 | 88 |
| 9月 | 3,920 | 1,100 | 102 | 75 |
| 10月 | 3,150 | 920 | 82 | 60 |
| 11月 | 2,980 | 870 | 78 | 72 |
| 12月 | 2,920 | 850 | 172 | 75 |

### 洞察
- 年度 PV 总量 45,230，篇均 520 次浏览，说明文档整体受关注度较高
- PV 最高月份：3月（4,890），可能与 Q1 规划期集中需求有关
- 点赞/评论比约为 1.43:1，评论参与度较好，说明文档引发了较多讨论
- Top 5 文档占全部 PV 的 41.5%，呈明显的头部效应

A3. 代表性文档抽样

策略：根据不同维度排序，选取各维度 Top N 文档作为年度亮点候选。

排序维度与选取规则：

PV 排行 Top 5：最受关注的文档
UV 排行 Top 5：触达范围最广的文档
点赞排行 Top 5：最受认可的文档
评论排行 Top 5：引发讨论最多的文档
综合排行 Top 10：多维度加权（PV 40% + UV 25% + 点赞 20% + 评论 15%）

去重：跨维度重复的文档只保留综合排名最高的一次。

深度获取（对 Top 10 综合排名文档）：

aily-doc get-doc-content(
  doc_token: "{文档token}",
  fields: ["title", "summary", "create_time", "update_time", "word_count"]
)

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## A3. 代表性文档抽样

### 综合排行 Top 10
| 排名 | 文档标题 | PV | UV | 点赞 | 评论 | 综合得分 | 链接 |
|------|---------|----|----|------|------|---------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 5,680 | 2,340 | 186 | 124 | 98.5 | [查看](url) |
| 2 | 用户增长数据分析 | 4,520 | 1,890 | 142 | 98 | 87.2 | [查看](url) |
| 3 | 竞品调研报告 | 3,210 | 1,120 | 95 | 67 | 72.8 | [查看](url) |
| 4 | 技术架构评审 | 2,890 | 980 | 78 | 45 | 64.1 | [查看](url) |
| 5 | 需求管理系统设计 | 2,450 | 870 | 64 | 52 | 58.3 | [查看](url) |
| 6 | 全员大会分享PPT | 2,100 | 1,560 | 58 | 32 | 55.7 | [查看](url) |
| 7 | 新人培训手册 | 1,980 | 1,420 | 52 | 28 | 52.4 | [查看](url) |
| 8 | 数据治理方案 | 1,850 | 680 | 45 | 38 | 47.6 | [查看](url) |
| 9 | H2 OKR 规划 | 1,720 | 920 | 42 | 35 | 45.2 | [查看](url) |
| 10 | 技术选型报告 | 1,650 | 780 | 38 | 30 | 42.8 | [查看](url) |

### PV 排行 Top 5
| 排名 | 文档标题 | PV |
|------|---------|-----|
| 1 | Q1产品规划 | 5,680 |
| 2 | 用户增长数据分析 | 4,520 |
| 3 | 竞品调研报告 | 3,210 |
| 4 | 技术架构评审 | 2,890 |
| 5 | 需求管理系统设计 | 2,450 |

### 点赞排行 Top 5
| 排名 | 文档标题 | 点赞 |
|------|---------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 186 |
| 2 | 用户增长数据分析 | 142 |
| 3 | 竞品调研报告 | 95 |
| 4 | 技术架构评审 | 78 |
| 5 | 需求管理系统设计 | 64 |

### 评论排行 Top 5
| 排名 | 文档标题 | 评论 |
|------|---------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 124 |
| 2 | 用户增长数据分析 | 98 |
| 3 | 竞品调研报告 | 67 |
| 4 | 需求管理系统设计 | 52 |
| 5 | 技术架构评审 | 45 |

### 代表性文档简介
#### 1. Q1产品规划（综合排名第1）
- **创建时间**：2024-01-05
- **类型**：文档
- **摘要**：全面梳理了 Q1 的产品方向与优先级，涵盖用户增长、体验优化、商业化三大主线
- **亮点**：5,680 PV，186 点赞，124 条评论，是全年最具影响力的文档
- **影响范围**：2,340 独立访客，覆盖产品、技术、运营等多个团队

#### 2. 用户增长数据分析（综合排名第2）
- **创建时间**：2024-01-12
- **类型**：表格
- **摘要**：系统分析了用户增长的核心指标与驱动因素，提出了增长策略建议
- **亮点**：4,520 PV，142 点赞，多次被其他团队引用
- **影响范围**：触达 1,890 独立访客

#### 3. 竞品调研报告（综合排名第3）
- **创建时间**：2024-01-18
- **类型**：文档
- **摘要**：对核心竞品进行了全方位对比，输出了差异化策略建议
- **亮点**：3,210 PV，95 点赞，67 条评论，引发了多轮讨论

A4. knowledge_answer 兜底

工具：knowledge_answer

调用时机：在 A1-A3 完成后执行，用于补充可能遗漏的信息。

查询策略：

knowledge_answer(
  query_list: [
    "总结{当前用户}在{年度}年的主要文档创作成果",
    "{当前用户}在{年度}年有哪些重要的文档产出和影响力事件",
    "{当前用户}{年度}年文档创作的亮点和获得的认可"
  ],
  explanation: "兜底补全 aily-doc 可能遗漏的年度文档创作信息，包括特殊贡献、跨团队协作文档、获奖文档等"
)

使用规则：

作为补充来源，不替代 A1-A3 的事实数据
若 knowledge_answer 返回的信息与 aily-doc 数据冲突，以 aily-doc 数据为准
若发现 A1-A3 遗漏的重要信息（如跨部门协作文档、获奖文档），补充到 draft.md
knowledge_answer 返回的定性信息（如"该文档在团队内被广泛引用"）可作为亮点描述素材

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## A4. knowledge_answer 补充

### 补充信息
- [补充] 2024年3月参与了跨部门协作文档《数据中台建设方案》（未计入个人名下，但贡献了核心章节）
- [补充] 2024年6月《竞品调研报告》被公司内部评选为"最佳实践文档"
- [补充] 2024年9月《技术架构评审》在全员大会上被 CTO 引用并推荐全员阅读
- [补充] 2024年全年共有 12 篇文档被其他团队在自己的文档中引用

### 与事实源对照
- 一致：knowledge_answer 返回的文档列表与 aily-doc 数据基本吻合
- 补充：发现 3 项遗漏信息，已标注于上方
- 冲突：无冲突信息

4) Module B — 结构化分析（主 Agent 执行）

核心原则：基于 Module A 收集的原始数据，进行多维度分析，形成洞察与结论，全部写入 draft.md。

B1. 年度概览统计

分析内容：

年度文档总产出量及同比变化（若有往年数据）
各指标年度汇总与篇均值
文档类型分布占比

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## B1. 年度概览统计

### 核心数字一览
| 指标 | 数值 | 说明 |
|------|------|------|
| 年度文档总量 | 87 篇 | 平均每月 7.25 篇 |
| 年度总 PV | 45,230 | 篇均 520 次浏览 |
| 年度总 UV | 12,870 | 篇均 148 独立访客 |
| 年度总点赞 | 1,245 | 篇均 14.3 次点赞 |
| 年度总评论 | 873 | 篇均 10.0 条评论 |
| 文档总字数（估算） | 约 328,000 字 | 篇均约 3,770 字 |

### 文档类型分布
| 类型 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 文档（docx） | 62 | 71.3% |
| 表格（sheet） | 15 | 17.2% |
| 幻灯片（slides） | 8 | 9.2% |
| 知识库（wiki） | 2 | 2.3% |

### 洞察
- 文档类型以 docx 为主（71.3%），是核心产出形态
- 年度 PV 总量超过 4.5 万，日均被浏览约 124 次，文档影响力持续在线
- 篇均 148 UV 说明文档平均能触达百余人，传播效果良好

B2. Top 文档榜单

分析内容：

综合影响力 Top 10（加权计算）
各单项 Top 5（PV/UV/点赞/评论）
多维度上榜频次分析（频繁上榜的文档为年度核心贡献）

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## B2. Top 文档榜单

### 综合影响力 Top 10
（数据沿用 A3 综合排行，此处标注分析结论）

**分析结论**：
- Top 10 文档贡献了全年 62% 的 PV 和 55% 的点赞
- Top 3 文档（Q1产品规划、用户增长数据分析、竞品调研报告）均为 Q1 产出，说明年初规划类文档影响力最大
- 幻灯片类型有 2 篇进入 Top 10（技术架构评审、全员大会分享PPT），说明演示类内容也有很高影响力

### 上榜频次分析
| 文档标题 | PV Top5 | UV Top5 | 点赞 Top5 | 评论 Top5 | 上榜次数 |
|---------|---------|---------|----------|----------|---------|
| Q1产品规划 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| 用户增长数据分析 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| 竞品调研报告 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| 技术架构评审 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| 需求管理系统设计 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3 |

- "Q1产品规划" 四榜全上，是年度最具影响力的文档

B3. 主题分布

分析方法：

根据文档标题和摘要进行主题聚类
人工定义 5-8 个主题分类，将所有文档归入

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## B3. 主题分布

### 分类统计
| 主题分类 | 文档数 | 占比 | 代表文档 | 总 PV |
|---------|--------|------|---------|-------|
| 产品规划与需求 | 22 | 25.3% | Q1产品规划、需求管理系统设计 | 14,280 |
| 数据分析 | 16 | 18.4% | 用户增长数据分析、月度数据报告 | 10,350 |
| 技术方案 | 15 | 17.2% | 技术架构评审、技术选型报告 | 9,120 |
| 竞品与市场 | 10 | 11.5% | 竞品调研报告、市场分析月报 | 5,840 |
| 团队管理与协作 | 9 | 10.3% | 新人培训手册、团队建设方案 | 3,210 |
| 会议纪要 | 8 | 9.2% | 全员大会分享PPT、项目复盘 | 1,580 |
| OKR 与复盘 | 5 | 5.8% | H2 OKR 规划、年终复盘总结 | 620 |
| 其他 | 2 | 2.3% | 知识库词条更新 | 230 |

### 洞察
- 产品规划与需求（25.3%）是第一大主题，反映了用户作为产品角色的核心职能
- 数据分析（18.4%）和技术方案（17.2%）分列二三位，说明用户兼具数据驱动和技术思维
- 竞品与市场类文档虽然数量不多（11.5%），但篇均 PV 最高（584），受众关注度高

B4. 趋势分析

分析内容：

按月/按季度的产出量趋势
按月/按季度的互动量趋势
识别高产期和低谷期

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## B4. 趋势分析

### 季度产出趋势
| 季度 | 文档数 | PV | UV | 点赞 | 评论 |
|------|--------|------|------|------|------|
| Q1（1-3月） | 23 | 12,590 | 3,620 | 308 | 225 |
| Q2（4-6月） | 21 | 11,330 | 3,170 | 290 | 208 |
| Q3（7-9月） | 24 | 12,260 | 3,440 | 315 | 233 |
| Q4（10-12月） | 19 | 9,050 | 2,640 | 332 | 207 |

### 趋势洞察
- **产出节奏**：Q1 和 Q3 是高产期（分别 23、24 篇），与公司半年规划周期一致
- **Q4 产量下降**：10-12月文档产出减少至 19 篇，可能受年终总结和项目收尾影响
- **互动与产出不完全同步**：Q4 虽然产出最少，但点赞最高（332），说明年底文档质量更高
- **PV 峰值在 Q1**：Q1 的 PV 最高（12,590），年初规划类文档阅读需求旺盛
- **全年互动趋于平稳**：各季度评论数波动在 207-233 之间，说明用户文档持续保持稳定的讨论热度

B5. 亮点提炼

分析内容：

从 Top 文档和主题分布中提炼 3-5 个年度亮点
结合 knowledge_answer 补充信息丰富描述
突出影响力、创新性、团队贡献

写入 draft.md（使用 file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")）：

## B5. 年度亮点提炼

### 亮点 1：产品规划能力突出，Q1产品规划成年度标杆
- Q1产品规划以 5,680 PV、186 点赞高居全年榜首
- 该文档覆盖 2,340 独立访客，横跨产品、技术、运营等多个团队
- 在全员大会上被引用，成为跨团队对齐的核心参考文档

### 亮点 2：数据驱动决策，用户增长数据分析广泛传播
- 用户增长数据分析累计 4,520 PV，被 8 个团队引用
- 该文档提出的增长策略直接影响了 Q2 运营计划的制定
- 表格类文档的典范，证明了结构化数据产出的价值

### 亮点 3：竞品调研获公司级认可
- 竞品调研报告被公司评选为"最佳实践文档"
- 3,210 PV，95 点赞，67 条评论，引发了深度讨论
- 其分析框架被多个团队复用于各自的竞品研究

### 亮点 4：持续高质量产出，年度 87 篇文档零月份空白
- 全年每月均有文档产出，月均 7.25 篇，无断档
- 篇均 520 PV 和 14.3 点赞，说明产出质量稳定
- 文档类型覆盖全面，含文档、表格、幻灯片、知识库四种形态

### 亮点 5：跨团队影响力显著
- 年度 12,870 UV 意味着平均每篇文档触达 148 人
- 12 篇文档被其他团队在各自文档中引用
- 技术架构评审被 CTO 在全员大会上推荐全员阅读

5) Module C — 调用 Writer Agent 生成年度报告

任务分发

主 Agent 完成 Module A（数据获取）和 Module B（结构化分析）后，调用 task 工具将写作任务分发给 Writer Agent：

{
  "description": "生成文档创作年度报告飞书云文档",
  "prompt": "基于 /home/workspace/draft.md 中的年度文档创作分析素材，生成一份飞书云文档年度报告。\n\n要求：\n1. 严格按照年度报告模板结构组织内容\n2. 年度范围标注清楚：YYYY年1月1日 ~ YYYY年12月31日\n3. 核心指标使用表格呈现，趋势使用图表描述\n4. Top 文档榜单附标题与链接\n5. 亮点部分使用 Callout 突出展示\n6. 所有数据来源于 draft.md，不要编造\n7. 语言风格：正式但不枯燥，兼具数据感与叙事感\n\n年度报告模板见下方。",
  "subagent_type": "writer"
}

Writer Agent 执行流程

Writer Agent 接收到任务后，按以下固定流程执行：

Step 1: file_read — 读取 draft.md

file_read(path: "/home/workspace/draft.md")

完整读取 draft.md 中的所有素材（A1-A4 数据 + B1-B5 分析）
检查数据完整性：确认核心指标、Top 榜单、主题分布、趋势、亮点五个板块均有内容

Step 2: outline_generator — 生成结构化大纲

outline_generator(
  topic: "文档创作年度报告",
  context: "基于 draft.md 中的年度文档数据与分析，生成年度报告大纲",
  template: "年度报告模板"
)

基于模板生成符合年度报告结构的大纲
大纲包含所有章节标题和要点提示

Step 3: feishu_doc_create — 生成飞书云文档

feishu_doc_create(
  title: "文档创作年度报告 · {YYYY}",
  content: "{按模板结构填入的完整 Markdown 内容}",
  folder_token: "{目标文件夹}"
)

按照大纲和模板，将 draft.md 中的数据填入飞书云文档
确保表格、列表、Callout 等格式正确渲染
文档中所有链接保留可点击状态

Step 4: end — 结束

end(
  message: "文档创作年度报告已生成，飞书云文档链接：{doc_url}"
)

返回飞书云文档链接
结束 Writer Agent 执行流

6) 文档结构模板

Writer Agent 生成飞书云文档时，必须遵循以下模板结构：

# 文档创作年度报告 · {YYYY}

> 作者：{用户姓名}
> 统计区间：{YYYY}年1月1日 ~ {YYYY}年12月31日
> 生成时间：{YYYY-MM-DD HH:MM}

---

## 年度寄语

{用户姓名}，过去一年，你用文字记录思考、用数据驱动决策、用方案推动落地。这份年度报告为你回顾 {YYYY} 年的文档创作旅程——从数字到故事，看见你的影响力。

---

## 一、年度总览

### 核心数字

| 指标 | 数值 | 说明 |
|------|------|------|
| 文档总量 | 87 篇 | 平均每月 7.25 篇，每周约 1.7 篇 |
| 总浏览量（PV） | 45,230 | 日均被浏览约 124 次 |
| 独立访客（UV） | 12,870 | 篇均触达 148 人 |
| 获得点赞 | 1,245 | 篇均 14.3 次认可 |
| 收到评论 | 873 | 篇均引发 10.0 条讨论 |

### 文档类型分布

| 类型 | 数量 | 占比 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 文档（docx） | 62 | 71.3% | 你的主力产出形态，覆盖规划、方案、分析等场景 |
| 表格（sheet） | 15 | 17.2% | 数据分析的利器，多篇被团队持续引用 |
| 幻灯片（slides） | 8 | 9.2% | 演示与汇报场景，2 篇进入年度 Top 10 |
| 知识库（wiki） | 2 | 2.3% | 团队知识沉淀，为新人提供成长指南 |

### 一句话总结

> 全年 87 篇文档，累计触达 12,870 人次，收获 1,245 次点赞和 873 条评论——你的文字正在影响越来越多的人。

---

## 二、Top 文档榜单

### 综合影响力 Top 10

> 综合得分 = PV x 40% + UV x 25% + 点赞 x 20% + 评论 x 15%（归一化后加权）

| 排名 | 文档标题 | PV | UV | 点赞 | 评论 | 综合得分 | 链接 |
|------|---------|----|----|------|------|---------|------|
| 1 | Q1产品规划 | 5,680 | 2,340 | 186 | 124 | 98.5 | [查看](url) |
| 2 | 用户增长数据分析 | 4,520 | 1,890 | 142 | 98 | 87.2 | [查看](url) |
| 3 | 竞品调研报告 | 3,210 | 1,120 | 95 | 67 | 72.8 | [查看](url) |
| 4 | 技术架构评审 | 2,890 | 980 | 78 | 45 | 64.1 | [查看](url) |
| 5 | 需求管理系统设计 | 2,450 | 870 | 64 | 52 | 58.3 | [查看](url) |
| 6 | 全员大会分享PPT | 2,100 | 1,560 | 58 | 32 | 55.7 | [查看](url) |
| 7 | 新人培训手册 | 1,980 | 1,420 | 52 | 28 | 52.4 | [查看](url) |
| 8 | 数据治理方案 | 1,850 | 680 | 45 | 38 | 47.6 | [查看](url) |
| 9 | H2 OKR 规划 | 1,720 | 920 | 42 | 35 | 45.2 | [查看](url) |
| 10 | 技术选型报告 | 1,650 | 780 | 38 | 30 | 42.8 | [查看](url) |

### 单项冠军

| 维度 | 冠军文档 | 数值 |
|------|---------|------|
| 最多浏览（PV） | Q1产品规划 | 5,680 次 |
| 最广传播（UV） | Q1产品规划 | 2,340 人 |
| 最多点赞 | Q1产品规划 | 186 次 |
| 最多评论 | Q1产品规划 | 124 条 |
| 最高篇均PV主题 | 竞品与市场类 | 584 次/篇 |

---

## 三、互动分析

### 互动指标概览

| 指标 | 年度总量 | 篇均值 | 中位数 | 最大值 |
|------|---------|--------|--------|--------|
| PV | 45,230 | 520 | 312 | 5,680 |
| UV | 12,870 | 148 | 89 | 2,340 |
| 点赞 | 1,245 | 14.3 | 8 | 186 |
| 评论 | 873 | 10.0 | 5 | 124 |

### 季度互动趋势

| 季度 | 文档数 | PV | UV | 点赞 | 评论 |
|------|--------|------|------|------|------|
| Q1 | 23 | 12,590 | 3,620 | 308 | 225 |
| Q2 | 21 | 11,330 | 3,170 | 290 | 208 |
| Q3 | 24 | 12,260 | 3,440 | 315 | 233 |
| Q4 | 19 | 9,050 | 2,640 | 332 | 207 |

### 互动洞察

- **头部效应显著**：Top 10 文档贡献了全年 62% 的 PV 和 55% 的点赞
- **评论参与度良好**：点赞/评论比约 1.43:1，远优于平台均值，说明你的文档不仅被阅读，更引发了深度讨论
- **Q4 质量提升**：Q4 产量虽然最低（19 篇），但篇均点赞最高（17.5），说明年末文档质量更高
- **持续活跃**：全年 12 个月每月均有互动，无"沉寂月"

---

## 四、主题分布

### 文档主题分类

| 主题分类 | 文档数 | 占比 | 总 PV | 篇均 PV | 代表文档 |
|---------|--------|------|-------|---------|---------|
| 产品规划与需求 | 22 | 25.3% | 14,280 | 649 | Q1产品规划 |
| 数据分析 | 16 | 18.4% | 10,350 | 647 | 用户增长数据分析 |
| 技术方案 | 15 | 17.2% | 9,120 | 608 | 技术架构评审 |
| 竞品与市场 | 10 | 11.5% | 5,840 | 584 | 竞品调研报告 |
| 团队管理与协作 | 9 | 10.3% | 3,210 | 357 | 新人培训手册 |
| 会议纪要 | 8 | 9.2% | 1,580 | 198 | 全员大会分享PPT |
| OKR 与复盘 | 5 | 5.8% | 620 | 124 | H2 OKR 规划 |
| 其他 | 2 | 2.3% | 230 | 115 | 知识库词条 |

### 主题洞察

> 你的文档创作以"产品规划与需求"为核心，辅以"数据分析"和"技术方案"两大支柱，展现了产品经理兼具业务洞察和技术理解的能力画像。

- **第一主题**：产品规划与需求（25.3%），篇均 PV 649，是最高影响力的主题方向
- **高关注主题**：竞品与市场虽然数量不多（11.5%），但篇均 PV 584，接近产品规划类，说明竞品分析类内容稀缺性高、关注度高
- **知识沉淀**：团队管理与知识库类文档（12.6%）虽然 PV 不高，但对团队建设的长期价值不可忽视

---

## 五、年度产出趋势

### 按月产出量

| 月份 | 文档数 | 累计文档数 |
|------|--------|-----------|
| 1月 | 8 | 8 |
| 2月 | 6 | 14 |
| 3月 | 9 | 23 |
| 4月 | 7 | 30 |
| 5月 | 8 | 38 |
| 6月 | 6 | 44 |
| 7月 | 7 | 51 |
| 8月 | 9 | 60 |
| 9月 | 8 | 68 |
| 10月 | 6 | 74 |
| 11月 | 7 | 81 |
| 12月 | 6 | 87 |

### 趋势特征

- **双峰型产出**：3月（9篇）和8月（9篇）是两个产出高峰，恰好对应 H1/H2 规划启动期
- **稳定节奏**：月均 7.25 篇，标准差仅 1.1，说明产出节奏非常稳定
- **无空白月**：全年 12 个月均有产出，体现了持续创作的好习惯
- **Q4 收敛**：10-12月产出略有收缩（月均 6.3 篇），与年终总结期的工作节奏变化一致

---

## 六、年度亮点

> 以下是从全年 87 篇文档中提炼的年度标志性成果。

### 亮点 1：年度最具影响力文档——Q1产品规划

> 5,680 PV | 2,340 UV | 186 点赞 | 124 评论

Q1产品规划以绝对优势位列年度榜首。该文档全面梳理了 Q1 的产品方向与优先级，涵盖用户增长、体验优化、商业化三大主线，覆盖 2,340 独立访客，横跨产品、技术、运营等多个团队，在全员大会上被引用为跨团队对齐的核心参考。

### 亮点 2：数据驱动标杆——用户增长数据分析

> 4,520 PV | 1,890 UV | 142 点赞 | 被 8 个团队引用

用户增长数据分析是年度表格类文档的典范，系统分析了用户增长的核心指标与驱动因素，提出的增长策略直接影响了 Q2 运营计划的制定。作为一篇表格类文档，它证明了结构化数据产出同样能产生巨大影响力。

### 亮点 3：获公司级荣誉——竞品调研报告

> 3,210 PV | 95 点赞 | 67 评论 | 被评为"最佳实践文档"

竞品调研报告不仅数据表现亮眼，更在 2024年6月被公司内部评选为"最佳实践文档"。其分析框架被多个团队复用于各自的竞品研究，形成了方法论层面的辐射效应。

### 亮点 4：技术影响力外溢——技术架构评审

> 2,890 PV | 78 点赞 | CTO 全员推荐

技术架构评审在9月被 CTO 在全员大会上引用并推荐全员阅读，从一篇技术评审文档跃升为全公司范围的技术认知对齐工具。

### 亮点 5：全年无断档，持续高质量产出

> 87 篇 | 12 个月不间断 | 篇均 520 PV

全年每月均有文档产出，且篇均 PV 保持在 520 的高位水平。这种持续稳定的高质量创作，是你文档影响力的根基所在。

---

## 七、总结与展望

### 年度总结

{YYYY} 年，你共创作了 87 篇飞书文档，累计获得 45,230 次浏览和 1,245 次点赞，触达 12,870 位独立读者。你的文档不仅记录了工作成果，更成为了团队决策的重要参考和公司知识资产的重要组成部分。

### 关键成就回顾

- 年度文档总量 87 篇，月均 7.25 篇，保持全年无断档
- Top 文档 Q1产品规划以 5,680 PV 成为年度标杆
- 竞品调研报告获公司级"最佳实践文档"荣誉
- 12 篇文档被其他团队引用，跨团队影响力显著
- 技术架构评审获 CTO 全员推荐

### 改进方向（如需）

| 方向 | 现状 | 建议 |
|------|------|------|
| 知识沉淀 | 知识库文档仅 2 篇 | 将高频被引用的文档沉淀到知识库，提升长期可检索性 |
| 可视化表达 | 幻灯片占比 9.2% | 对于需要跨团队沟通的内容，适当增加可视化形式 |
| 互动引导 | 部分文档评论为 0 | 在文档末尾增加讨论引导，提升读者参与度 |

### 展望

> 期待 {YYYY+1} 年，你继续用文字连接思考与行动，用数据照亮决策之路。

---

## 附录

### 数据来源说明

| 数据项 | 来源工具 | 说明 |
|--------|---------|------|
| 文档列表 | aily-doc search-doc | 按作者和创建时间筛选 |
| 互动指标（PV/UV/点赞/评论） | aily-doc get-doc-detail | 逐文档获取 |
| 补充信息 | knowledge_answer | 兜底补全跨团队协作、荣誉等信息 |

### 统计口径

- **PV**：文档页面的总浏览次数（含重复访问）
- **UV**：文档页面的独立访客数（去重后的唯一用户数）
- **点赞**：飞书文档点赞功能的累计点赞数
- **评论**：飞书文档评论区的累计评论条数
- **文档总量**：仅统计当前用户为作者/所有者的文档

7) 执行流程图

用户: "帮我生成年度文档报告"
                    |
                    v
+---------------------------------------------------------------+
|                        主 Agent 执行                            |
+---------------------------------------------------------------+
|                                                               |
|  1. todo_write: 分解任务（7个子步骤）                            |
|                                                               |
|  【Module A: 数据获取】                                         |
|  2. aily-doc search-doc:                                      |
|     获取年度文档列表（按季度分批拉取）                             |
|     -> 文档标题/类型/时间/链接                                   |
|     -> 写入 draft.md (A1)                                     |
|                                                               |
|  3. aily-doc get-doc-detail:                                  |
|     逐文档获取互动指标（PV/UV/点赞/评论）                         |
|     -> 汇总年度总量/均值/中位数/最大值                            |
|     -> 写入 draft.md (A2)                                     |
|                                                               |
|  4. 排序 + 抽样:                                               |
|     按 PV/UV/点赞/评论排序                                      |
|     选取综合 Top 10 代表性文档                                   |
|     获取 Top 文档摘要信息                                       |
|     -> 写入 draft.md (A3)                                     |
|                                                               |
|  5. knowledge_answer:                                         |
|     兜底查询年度文档创作补充信息                                  |
|     -> 跨团队协作/荣誉/引用等                                    |
|     -> 写入 draft.md (A4)                                     |
|                                                               |
|  【Module B: 结构化分析】                                       |
|  6. 年度概览统计 -> 写入 draft.md (B1)                          |
|  7. Top 文档榜单分析 -> 写入 draft.md (B2)                      |
|  8. 主题分布聚类 -> 写入 draft.md (B3)                          |
|  9. 趋势分析（月度/季度）-> 写入 draft.md (B4)                   |
| 10. 亮点提炼（3-5个年度亮点）-> 写入 draft.md (B5)               |
|                                                               |
|  【Module C: 分发写作任务】                                      |
| 11. task(writer): 将 draft.md 交给 Writer Agent                |
|                                                               |
+---------------------------------------------------------------+
                    |
                    v
+---------------------------------------------------------------+
|                     Writer Agent 执行                           |
+---------------------------------------------------------------+
|                                                               |
|  1. file_read:                                                |
|     读取 /home/workspace/draft.md                              |
|     确认 A1-A4 + B1-B5 数据完整                                |
|                                                               |
|  2. outline_generator:                                        |
|     基于年度报告模板生成结构化大纲                                |
|     -> 年度总览/Top榜单/互动分析/主题分布/趋势/亮点/总结          |
|                                                               |
|  3. feishu_doc_create:                                        |
|     按大纲和模板生成飞书云文档                                    |
|     -> 填入数据表格/榜单/洞察/亮点                               |
|     -> 确保格式正确渲染                                          |
|                                                               |
|  4. end:                                                      |
|     返回飞书云文档链接                                           |
|     结束执行                                                    |
|                                                               |
+---------------------------------------------------------------+
                    |
                    v
            飞书云文档年度报告

8) Checklist

主 Agent 检查项

数据获取（Module A）：

结构化分析（Module B）：

B1: 年度概览统计完整（文档总量、PV、UV、点赞、评论、类型分布）
B2: Top 文档榜单分析完成（综合 Top 10 + 单项 Top 5 + 上榜频次）
B3: 主题分布聚类完成（5-8 个主题，含占比和代表文档）
B4: 趋势分析完成（按月/按季度，含洞察）
B5: 亮点提炼完成（3-5 个年度亮点，有数据支撑和定性描述）

任务分发（Module C）：

draft.md 包含 A1-A4 全部数据和 B1-B5 全部分析
task(writer) 已调用，prompt 中包含模板要求

Writer Agent 检查项

9) 常见失败模式与修复

失败模式	原因	修复方法
文档列表不完整	aily-doc 单次返回数量限制	按季度分批拉取（每批 200 篇），合并去重
互动指标缺失	某些文档的 PV/UV 数据获取失败	标注"数据缺失"，在汇总时注明有效样本量，不影响整体分析
年度范围错误	时间过滤条件设置不正确	严格使用 YYYY-01-01 ~ YYYY-12-31 格式，确认返回数据的创建时间在范围内
Top 榜单数据不一致	综合排名与单项排名使用了不同数据快照	所有榜单基于同一份互动指标数据（A2）计算，不重复拉取
主题分类不准确	仅依赖标题关键词，分类粗糙	结合文档摘要和标题进行聚类，必要时对边界案例人工复核
亮点提炼流于数字	只有指标排名，缺少定性描述	结合 knowledge_answer 补充的背景信息（获奖、被引用、会议推荐等）丰富描述
draft.md 信息过载	写入内容冗余，Writer Agent 难以提取关键信息	draft.md 中每个 section 末尾添加"洞察"小节，Writer Agent 优先使用洞察结论
文档结构不符模板	Writer Agent 未严格按模板执行	在 task prompt 中明确要求遵循模板，outline_generator 步骤强制使用模板结构
知识库兜底返回空结果	knowledge_answer 未找到相关信息	正常情况，不强求补充，在 draft.md 中标注"knowledge_answer 无补充信息"
链接失效或格式错误	飞书文档链接格式变化	使用 aily-doc 返回的原始 URL，不手动拼接或修改链接格式