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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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
商业计划书：强调市场机会、产品与商业模式、竞争、团队、财务与风险，形成可评审BP。
季度/年度业务汇报：围绕指标达成、业务进展、问题与对策输出结构化业务汇报。
公司调研：基于官方与公开信息输出公司概况、业务结构、竞争位置、经营与风险的结构化研究。
竞品分析：通过统一维度对比产品与市场信息，形成结构化对比结论与机会点。
概念解释：由浅入深讲清概念的定义、原理与本质，面向不同知识背景的读者。
基于飞书群聊的**智能摘要与洞察**生成能力。从指定群聊/时间范围的消息中提取关键信息，识别决策、行动项、风险，生成**飞书云文档结构化摘要**。
| 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。 |
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。
task（subagent_type: writer）委托 Writer Agent 创建飞书云文档。feishu-use-skills-map 并按其指引调用对应技能get_skills 获取对应飞书技能说明web_search 或 fetch 替代| 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 |
| 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 |
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"}
]
}
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。
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：
过滤规则：
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 |
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）：
处理策略：
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
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：
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
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：
draft.md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
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。
分析内容：
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
分析内容：
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
分析方法：
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
分析内容：
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
分析内容：
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
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 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")
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"
)
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}"
)
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}"
)
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。
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## 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 |
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## 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"
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## 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
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## 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
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## 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。
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## 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
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
数据获取（Module A）：
结构化分析（Module B）：
任务分发（Module C）：
| 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 |