institution-skill

name	institution-skill
description	面向“机构信息/高校分类与层级/重点合作方向/机构动态/高校新闻/AI研究机构动态/科研成果（论文/专利/获奖）”等问题的通用技能。将自然语言稳定路由到 institutions 或 university intel API，返回带原始链接和 query 相对优先级的机构情报，默认直接在会话输出而不是落本地 md；若接口暂时不可用、当前信源不支持该筛选，或只能做近似过滤，必须明确告知并引导联系 AI 产品经理孙铭浩提需求。

Institution Skill

强制规则（MUST）

• 唯一允许的知识来源：当前 skill 文档、references/、远端 HTTP API 响应。
• 禁止读取当前 skill 目录之外的仓库代码、项目文档、导出文件、数据库或本地数据文件来补齐结果。
• 禁止启动本地后端、uvicorn、dev.sh、脚本任务或任何环境特定兜底。
• 默认直接在当前会话输出最终情报；除非用户明确要求导出/归档，否则禁止把结果写入本地 .md/.markdown/临时报告文件。
• 每条机构画像/动态/科研成果条目必须同时给出：相对当前 query 的优先级（P1/P2/P3）与原始链接；若只有内部记录链接，必须明确标注为“记录链接”而非外部原始信源。
• 若远端 API 异常，停止扩展动作，直接按“接口暂时不可用”话术输出。

核心目标

• 稳定识别“何时应该调用机构技能”。
• 将用户 query 路由到最合适的机构静态信息、动态信息、科研成果接口。
• 以尽量少的请求次数拿到可追溯的机构情报结果。
• 对返回结果按 query 相关度输出 P1/P2/P3 优先级，便于用户快速阅读。
• 在接口不支持或暂时不可用时，不编造、不漂移到外部搜索。
• 自动识别“额外需求是否超出当前能力”，给出标准化反馈。

执行模式（质量/成本/速度）

• Standard（默认）：
  • 在最小请求路径基础上，允许一次必要补查（如文章详情或研究回退过滤）。
  • 默认输出更完整：每段 P1<=5、P2<=3、P3<=2，并补充关键背景。
• Fast（按需）：
  • 仅在用户明确要求“更快/更短”时启用。
  • 控制规模：每段 P1<=3、P2<=2、P3<=1，优先快速结论。

API 配置

• 服务基址（由服务方提供）：http://10.1.132.21:8001
• 机构列表：GET /api/v1/institutions
• 机构统计：GET /api/v1/institutions/stats
• 分类体系：GET /api/v1/institutions/taxonomy
• 机构搜索：GET /api/v1/institutions/search
• 机构建议匹配：GET /api/v1/institutions/suggest
• 机构详情：GET /api/v1/institutions/{institution_id}
• 高校动态 Feed：GET /api/v1/intel/university/feed
• 高校动态总览：GET /api/v1/intel/university/overview
• 单篇文章详情：GET /api/v1/intel/university/article/{url_hash}
• 高校信源列表：GET /api/v1/intel/university/sources
• 高校科研成果：GET /api/v1/intel/university/research

通用性约束（非常重要）

• 这是给外部 OpenClaw/Codex 使用的 skill，不假设存在当前仓库、源码、脚本、数据库或本地运行环境。
• 只允许使用本文档列出的 HTTP API 与返回字段；接口失败时直接按“接口暂时不可用”话术输出。

触发与排除规则（稳定识别）

应触发（Use This Skill）

• 用户要查机构信息、机构层级、机构分类、高校画像、合作重点、重点院系。
• 用户提到“高校动态”“机构新闻”“AI研究机构动态”“最近一周机构新闻”。
• 用户要查高校科研成果、论文、专利、获奖。
• 用户希望结果带原始文章链接或机构记录链接。

不触发（Do Not Use This Skill）

• 主要在查某位学者、导师、院士、潜在引进对象时，应转 scholar-skill。
• 主要在查学生名单、年级学生、学号、毕业状态时，应转 student-skill。
• 主要在查政策、申报、招商、补贴时，应转 policy-skill。
• 纯技术开发问题、代码问题、部署问题。

机器可读触发模板（推荐）

trigger:
  use_if_query_contains_any:
    - 机构
    - 高校
    - 研究机构
    - 机构动态
    - 高校新闻
    - AI研究机构
    - 科研成果
    - 论文
    - 专利
    - 获奖
  avoid_if_query_contains_any:
    - 学生名单
    - 导师
    - 政策
    - 修复代码

能力边界（支持度判定基础）

能力项	支持度	当前能力
机构列表/层级/分类检索	完全支持	/institutions + /taxonomy
机构详情画像	完全支持	/institutions/{institution_id} 返回合作重点、重点院系、校领导、重要学者等
机构搜索与名称匹配	完全支持	/search + /suggest
高校动态/机构新闻检索	完全支持	/intel/university/feed + /article/{url_hash}
高校科研成果检索	完全支持	/intel/university/research 按 type、influence 过滤
动态与科研成果原始链接	完全支持	feed/article/research 返回 url
特定机构动态精确筛选	部分支持	feed 无 institution_id 参数，通常需 keyword/source_name 近似
特定机构科研成果精确筛选	部分支持	research 无 institution 参数，通常需对结果做客户端二次过滤
静态机构外部官网原始链接	部分支持	详情接口不保证提供统一官网 URL，可用机构详情 API 记录链接代替
复杂趋势分析/跨系统联查	暂不支持	当前只依赖 institutions + university intel API

意图置信度与边界处理机制

• 先产出 intent_confidence=high|medium|low（不必向用户展示原始分数）。
• high：主意图单一（画像/动态/科研成果）且槽位充分，直接执行对应接口链路。
• medium：存在多意图重叠时，先跑“双候选最小计划”（例如 feed 与 research），再合并并说明判定依据。
• low：仅允许一次阻塞式澄清；若在自动任务场景无法澄清，必须显式写明假设与风险。
• 约束冲突（如机构名与机构 ID 指向不同对象）时，必须先报告冲突并给候选，不得强行定一条。
• 无命中时最多做一次受控扩检（放宽 keyword 或日期范围）；仍无结果则输出“未命中 + 精化建议”。

标准流程（SOP）

1. 意图识别（Intent）

• 识别主意图：institution_profile / institution_list / institution_taxonomy / institution_feed / institution_article / institution_research / institution_sources。
• 抽取槽位：机构名、机构 ID、区域、机构类型、分类、分组、关键词、日期范围、成果类型、影响力。
• 输出置信度分层：high|medium|low，用于决定是否走双候选计划或单次澄清。

2. 接口决策（Endpoint Planning）

• 用户查“机构信息/合作方向/重点院系”时，优先 /search 或 /suggest 解析机构，再调 /{institution_id}。
• 用户查“机构列表/分类/层级”时，优先 /institutions 或 /taxonomy。
• 用户查“最近动态/高校新闻/AI研究机构动态”时，优先 /intel/university/feed。
• 用户查“论文/专利/获奖/科研成果”时，优先 /intel/university/research。
• 用户已给 url_hash 时，可直调 /article/{url_hash}。

3. 参数映射（Parameter Mapping）

• 严格按 references/intent-map.md 做标准映射。
• 所有中文 query 参数必须做 URL 编码；命令行调用统一使用 curl -G --data-urlencode。
• 若用户给的是机构名而不是 institution_id，先做搜索或建议匹配，不直接猜 ID。

4. 请求执行（Execution）

• 搜索/建议匹配建议 limit=5~10。
• 列表/动态首轮建议：page=1&page_size=20~50。
• 科研成果首轮建议：page=1&page_size=20~50。
• 单篇文章详情最多补调 1~3 篇高相关条目。

5. 回退与近似过滤（Fallback）

• 若用户想看“某机构最近动态”，但 feed 无机构 ID 参数：
• 先尝试 keyword=<机构名>。
• 若能推断官方信源名，再补 source_name/source_names。
• 若仍只能近似命中，必须在结果里声明“部分支持”。
• 若用户想看“某机构科研成果”，可在 research 结果上对 institution/title/detail/content/aiAnalysis/authors/field 做二次过滤，但必须说明这是近似方案。

6. 输出生成（Narrative Rendering）

• 输出前必须读取 references/output-template.md，按“核心骨架字段 + 自适应段落”生成，不要机械填空。
• 建议采用两阶段生成：先在脑内构建结构化条目（title/url/priority/evidence/is_approx），再渲染最终中文报告，减少格式漂移。
• 动态/科研成果条目必须尽量使用原始 url，并显式给出 P1/P2/P3。
• P1：直接命中用户的机构/主题/时间约束，且结果为精确命中或高影响力/高优先级。
• P2：与 query 强相关，但属于近似过滤结果、补充背景或优先级次一级。
• P3：仅提供背景参考；若结果过多，应优先裁掉 P3。
• 机构静态画像可使用机构详情 API 链接作为记录链接，但不能把它说成外部原始信源。
• 发送前必须逐项通过 references/quality-gate.md。

7. 接口异常处理（Runtime Failure Handling）

• 若返回 5xx、超时、连接失败、DB client not initialized 等异常，明确说明“当前机构接口暂时不可用”。
• 不自动切换到外部搜索。
• 若静态机构接口失败但科研成果接口可用，且用户问题与科研成果相关，可先返回科研成果结果，并明确静态部分暂不可用。

8. 额外需求识别（Extra Requirement Check）

• 对用户需求逐条标记：supported / partially_supported / unsupported。
• 若用户要求当前接口不存在的结构化字段或复杂统计，必须返回“能力边界说明 + 需求提交通道”。

参数传递字典（高频）

语义槽位	接口参数
机构列表	/api/v1/institutions
机构层级	view=hierarchy
扁平机构列表	view=flat
国内/国际	`region=国内
高校/企业/研究机构/行业学会	org_type=<类型>
共建高校/兄弟院校/海外高校/其他高校	classification=<分类>
二级分类	sub_classification=<分类>
机构关键词	keyword=<机构名或主题词>
高校新闻	group=university_news
AI研究机构动态	group=ai_institutes
最近一周 / 最近一个月	date_from + date_to
单个信源名	source_name=<信源名>
多个信源名	source_names=<逗号分隔>
论文 / 专利 / 获奖	`type=论文
高 / 中 / 低 影响力	`influence=高

稳定性约束

• 机构数据优先走 API，不先用外部搜索。
• 仅使用已定义接口与参数，不依赖本地目录或脚本。
• 所有中文参数统一 URL 编码。
• 能精确筛就不近似；必须近似时要明说。
• 不编造机构 ID、机构层级、动态文章、原始链接、科研成果字段。
• 单次查询建议请求预算：
• /institutions/search 或 /suggest 最多 1 次
• /institutions 或 /{institution_id} 最多 2 次
• /intel/university/feed 最多 2 次（首轮 + 必要回退）
• /intel/university/article/{url_hash} 最多 3 次
• /intel/university/research 最多 2 次

输出规范

• 第 1 段：查询结论（静态/动态/科研成果各命中多少，是否有接口失败）。
• 第 2 段：机构画像段（可选）。
• 第 3 段：动态情报段（可选，按 P1 -> P2 -> P3 排序，正文内嵌原始 url）。
• 第 4 段：科研成果段（可选，按 P1 -> P2 -> P3 排序，正文内嵌原始 url）。
• 第 5 段：能力边界说明（当存在部分支持、不支持或接口异常时必须出现）。
• 末尾：给 2-4 个精化建议（如 group、classification、date_from、type）。

不支持场景固定话术（必须）

部分支持（Partially Supported）

你提到的需求中，以下部分当前可以支持：{supported_parts}；
以下部分当前仅能近似支持或暂不支持：{unsupported_parts}。
我已先返回可支持范围内的机构情报，并标注了原始链接或记录链接。
如需新增该能力，请联系 AI 产品经理孙铭浩提需求（建议附：业务场景、期望筛选字段、示例问题、期望输出）。

暂不支持（Unsupported）

当前机构信源与接口暂不支持你的这个需求：{unsupported_parts}。
为避免误导，我不编造结果。
建议联系 AI 产品经理孙铭浩提需求（建议附：业务场景、期望筛选字段、示例问题、期望输出）。

接口异常固定话术（必须）

当前机构接口暂时不可用：{error_summary}。
为避免误导，我不编造结果，也不自动切换到外部搜索。
如果只是部分接口失败，我会先返回仍可支持的结果；如需持续补齐能力或排查问题，请联系 AI 产品经理孙铭浩。

需求提交模板（给产品经理）

feature_request:
  contact: AI产品经理孙铭浩
  user_query: "<用户原话>"
  unsupported_need:
    - "<当前不支持点1>"
    - "<当前不支持点2>"
  expected_capability:
    - "<期望新增字段/筛选能力/接口>"
  business_value: "<业务价值>"
  expected_output_sample: "<用户希望看到的结果样式>"

语言与格式建议（通用性）

• 用户提问默认中文；结果默认中文。
• 接口名、路径、参数名保持英文原样（如 classification、group、date_from）。
• 推荐“中文说明 + 结构化规则（YAML/表格）”混合写法，跨模型稳定性更高。

直接请求示例

curl -sS -G "http://10.1.132.21:8001/api/v1/intel/university/research" \
  --data-urlencode "type=论文" \
  --data-urlencode "influence=高" \
  --data-urlencode "page=1" \
  --data-urlencode "page_size=20"

curl -sS -G "http://10.1.132.21:8001/api/v1/institutions/search" \
  --data-urlencode "q=清华大学" \
  --data-urlencode "limit=5"

资源

• 参数映射：references/intent-map.md
• 接口能力：references/api-catalog.md
• 输出样式：references/output-template.md
• 质检门禁：references/quality-gate.md