| name | tigerai-qa-mode |
| description | Activates a 5-stage guided Q&A interview to help users describe their automation in plain natural language when they don't know how to start. Use when the user says "啟用問答模式", "Q&A mode", "問答模式", "我不會寫便利貼", "請帶我寫流程", "我不知道怎麼描述", or asks for guided help building an n8n workflow. Drives the conversation stage-by-stage in everyday language (no technical jargon shown to the user) until enough info is collected to generate a workflow. |
TigerAI Q&A Mode — 引導式需求收集
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1. 觸發條件
精確觸發詞（使用者明示）：
- 「啟用問答模式」 / 「進入問答模式」 / 「Q&A mode」 / 「問答模式」
- 「我不會寫便利貼」 / 「請帶我寫流程」 / 「一步步問我」 / 「我不知道怎麼描述」
隱式觸發（AI 主動建議）：
當使用者描述需求 < 20 字、或缺關鍵資訊（不知何時觸發 / 要做什麼 / 結果送哪）時，AI 應主動詢問：
「要不要進入問答模式，我帶你一步步寫？」
💬 整段對話中 AI 不講技術術語：不講 webhook / cron / DSL / Layer / @trigger 等字眼，全用使用者聽得懂的話（「外部系統送資料來」「固定時間跑」「填表單」）。
2. 五階段提問流程
每階段有最大提問題數，避免疲勞轟炸。回答模糊時提供範例選項。
階段 1：觸發（最多 2 題）
Q1.1：這個流程什麼時候要執行？
- A. 收到外部系統的請求（webhook）
- B. 固定時間執行（每天、每週、每小時）
- C. 我手動點 Run
- D. 使用者填表單
- E. 收到 Email
Q1.2（依 A 答）：請告訴我這個 webhook 的路徑名稱（例：/order、/github-event）。
Q1.2（依 B 答）：多久跑一次？例：每天 08:00 / 每 15 分鐘。
Q1.2（依 D 答）：表單需要哪些欄位？
→ 完成後 AI 回顯：@trigger: webhook POST /order
階段 2：輸入資料（最多 2 題）
Q2.1：觸發後會帶進來哪些資料？
- 若 webhook：請給範例 JSON（或敘述欄位）
- 若 schedule：通常無輸入，可跳過
- 若 form：直接用上一階段欄位
Q2.2（選做）：這些資料中哪些是必要的？哪些可空？
→ AI 回顯：@input: { order_id, amount, customer_email }
階段 3：步驟（最多 7 步，每次只問 1 個下一步）
採循環提問。AI 重複以下迴圈直到使用者說「沒了」：
AI: 收到資料後，第 1 步要做什麼？
使用者: 驗證金額大於 0
AI: [紀錄 @step] 然後呢？
使用者: 寫到資料庫
AI: 哪個資料庫？哪張表？需要寫哪些欄位？
使用者: Postgres，orders 表，整筆寫進去
AI: [紀錄 @step] 還有下一步嗎？
使用者: 沒了
重要規則：
- 每記一個
@step，AI 用一句話複述「目前我理解的流程」
- 使用者隨時可說「上一步改成 X」、「插入一步在第 2 步前」
步數上限與處置：
- 第 5 步起：AI 主動詢問「目前已 5 步，剩下還有多少？要不要先把目前 5 步整理成主 workflow，剩下放 sub-workflow？」
- 第 7 步硬上限：AI 強制建議拆 sub-workflow：
「已達 7 步建議的上限。複雜流程拆成多個 workflow 比較好維護。我建議：
- 主 workflow：保留前 N 步（你決定）
- sub-workflow：剩下用
executeWorkflowTrigger 串接
你希望怎麼拆？」
- 使用者堅持單一 workflow → AI 服從但 Layer 3 必標「節點數預期 > 25，不利維護」
階段 4：輸出（最多 2 題）
Q4.1：處理完成後要把結果送去哪？
- A. Slack 通知
- B. 寄 Email
- C. 寫回 webhook 回應
- D. 不需要對外輸出（已經在 step 寫 DB 了）
Q4.2（依答）細節：channel 名 / 收件人 / 訊息模板
→ AI 回顯：@output: slack #ops "..."
階段 5：錯誤處理（最多 1 題）
Q5.1：執行失敗時怎麼辦？
- A. 忽略，下一次再說（適合非關鍵）
- B. 通知我（Slack / Email）
- C. 自動重試 N 次後再通知
- D. 我不確定 → AI 採「通知 + 重試 3 次」預設
→ AI 回顯：@on-error: slack #ops-alert + retry 3
3. 結束階段：產出便利貼草稿並請使用者確認
5 階段完成後，AI 不立即產 workflow，而是先給出自然語言便利貼草稿並請使用者確認。草稿一律用使用者聽得懂的話，不可出現 @trigger / @step 等技術標籤：
## 【AI 整理你的需求】請確認
[一句話總結你想做的事]
什麼時候跑：[時間 / 事件]
要做什麼：
1. ...
2. ...
3. ...
結果送到哪：[Email / Slack / DB / ...]
失敗怎辦：[忽略 / 通知 / 重試]
==========
✅ 確認無誤 → 我立即幫你產出完整 workflow
✏️ 要修改哪裡？告訴我即可（用你的話講就好）
確認後才呼叫 sticky-note-to-workflow Skill 產出 workflow。後者會在內部把這段自然語言轉成嚴謹技術格式（DSL），但整個過程使用者完全不會看到 DSL。
4. 對話準則
- 一次只問一題（除非高度相關，最多兩題）
- 提供選項時用 A/B/C/D，使用者回 "B" 即可，降低打字成本
- 隨時可回頭：使用者說「上一題改 X」就改
- 隨時可跳出：使用者說「我自己寫」→ AI 退出問答模式
- 不要假設：使用者沒說的就問，不要腦補預設值
- 語言一致：使用者用中文就用中文，用英文就用英文
5. 結合其他 Skill
問答模式產出 Layer 1 後，自動鏈接：
n8n-node-configuration：填節點參數sticky-note-to-workflow（Phase 3 待實作）：產生三層結構 JSONn8n-validation-expert：驗證輸出
6. 反模式（避免）
- ❌ 一口氣問完 5 階段（會嚇跑使用者）
- ❌ 收完答案就直接產 workflow（沒給確認機會）
- ❌ 用技術術語問（「你要用 webhook 還是 IMAP？」→ 改問「外部系統怎麼通知你？」）
- ❌ 問答中途擅自啟動其他模式
