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把女装运营术语沉淀到飞书词典 Lingo —— DRS 编码规则、款式术语、客户投诉等级、工厂代号黑名单。员工在文档/聊天里 hover 词条自动看解释。配套 Wiki（长文档）使用。当用户说「沉淀术语」「DRS 编码什么意思」「行业词典」时使用。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
女装电商运营驾驶舱 — 给电商品牌主的飞书 CLI 数字化方案。包含 38 大能力（经营/商品/销售/供应链/管理 5 大板块）+ 飞书 CLI 12 个深度集成 + 14 个独家创新（自演进/精准传达/评论迭代/经验沉淀/双级审批/智能反哺/客观贡献度/妙记自动剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/直播日报/库存 GMV 智能匹配/浏览器自动抓数据）。覆盖经营全流程+组织学习闭环+文档协作闭环+多模态视频/试穿+直播自动化抓数据。当用户提到女装/电商运营/搭配推荐/新品下单/任务追踪/手机指挥/AI 自演进/上传下达/根据评论改文档/经验沉淀/员工贡献度/剪个高光视频/会议金句剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/产品上身/今日直播总结/库存 GMV/浏览器自动抓数据/抖音视频号小红书自动化/初始化系统等场景时使用。
用户画像数据库 — 多平台账号 ID 自动去重 + 聚水潭 ERP 拉历史订单 → 推测尺码/身高/体重/腰围/胸围/风格/购买频次 → 消费者画像。是整个 cockpit 的决策底座，所有上新/营销/选品决策都参考这个画像库。当用户说「客户画像」「用户数据库」「身材分布」「尺码占比」「客户来源」时使用。
"新品下单/翻单智能判断 — 给新款一句"该下多少件"，AI 综合 4 维信号给建议：历史爆款元素相似度 + 滞销避雷 + 退货风险 + 人为操作历史教训。当用户说「这款下多少件」「下单建议」「翻单几件」「该不该备料」「新品备货量」「DRS-XXXX 该下多少」「新品备货决策」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块（第 21 个能力）。"
对标博主每日监控 + 视频脚本一键拆解 — 监控竞品博主（抖音/快手/视频号）最新视频，AI 评分爆款指数；选中爆款一键拆脚本（yt-dlp + faster-whisper + DOUBAO 多模态 5 维度：镜头/台词/视觉/声音/节奏）。当用户说「监控博主」「看竞品博主」「同行发了啥」「拆这条视频」「二创脚本」时使用。
飞书 IM 套娃路由 — 老板手机飞书消息触发 agent 自动跑 skill。借鉴 4/1 直播来新璐分享的 Larkchannel 思路，做女装垂直行业的事件驱动版本。当用户说「在飞书里直接指挥」「手机上派活」「不打开电脑也能跑」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 公司经营板块（第 23 个能力，杀手锏 1 的实现）。
跨平台消息发送 — 飞书一句话指令 → AI 理解 → 同时调用飞书 / 企业微信 / 个人微信 API → 多平台分发消息。一处发消息，不再切 3 个工具复制粘贴。当用户说「通知 ZC 工厂」「群发面料商」「发企微给客户」「跨平台广播」时使用。
| name | lark-fashion-cockpit-lingo-glossary |
| version | 1.0.0 |
| description | 把女装运营术语沉淀到飞书词典 Lingo —— DRS 编码规则、款式术语、客户投诉等级、工厂代号黑名单。员工在文档/聊天里 hover 词条自动看解释。配套 Wiki（长文档）使用。当用户说「沉淀术语」「DRS 编码什么意思」「行业词典」时使用。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]},"cliHelp":"lark-cli api POST /open-apis/lingo/v1/entities"} |
🎯 痛点： 新员工进店三天问"DRS 是什么意思"五次。客服碰到"显瘦"「泡泡袖」「A 字」一类术语没标准释义。沉淀到飞书词典，全员 hover 一下就懂。
载体： 飞书词典 Lingo 配套： 跟 Wiki 知识库（长文档手册）一起用 — 词典管短解释，Wiki 管成体系手册 入口： 飞书任意文档 / 群聊里输入词典术语 → 自动浮现解释
| 维度 | Wiki 知识库 | Lingo 词典 |
|---|---|---|
| 存储单元 | 一篇文档（几千字） | 一条词条（几句话） |
| 触发方式 | 主动打开翻 | 被动：hover 一下自动浮现 |
| 谁建 | 管理员主导 | 全员共建（任何人都可加） |
| 类比 | 公司内部手册 | Wikipedia 短词条 |
两者配套： 词典短释义 + Wiki 详细手册。词条里挂 Wiki 链接做下钻。
# 飞书后台开通 Lingo 应用
# 申请权限：
# - lingo:entity:read / write （读写词条）
# - lingo:repo:read （读词库列表）
# 4a. 列已有词库
lark-cli api GET /open-apis/lingo/v1/repos --jq '.data.repos[] | {id, name}'
# 4b. 创建词条（免审版 — 直接进库）
lark-cli api POST /open-apis/lingo/v1/entities \
--data '{
"main_keys": [{"key": "DRS-0429-FL", "display_status": {"allow_highlight": true}}],
"aliases": [{"key": "0429 法式连衣裙"}],
"description": "2026 春季法式碎花连衣裙。版型: A 字。颜色: 奶茶白。面料: 醋酸缎面。客单价: ¥299",
"related_meta": {
"docs": [{"title": "上新企划文档", "url": "https://my.feishu.cn/wiki/xxx"}],
"tables": [{"table_id": "tblrKzymnPPQ98ZX", "name": "01_产品库"}]
},
"outer_info": {"provider": "lark-fashion-cockpit", "outer_id": "DRS-0429-FL"}
}'
# 4c. 模糊搜词条
lark-cli api POST /open-apis/lingo/v1/entities/search \
--data '{"query": "法式连衣裙"}' \
--jq '.data.entities[]'
# 4d. 词条高亮（识别一段文字里的所有词条）
lark-cli api POST /open-apis/lingo/v1/entities/highlight \
--data '{"text": "DRS-0429 这款客单价高，工厂 ZC 的版要好一点"}' \
--jq '.data.phrases'
# → 自动识别"DRS-0429"和"工厂 ZC"两个词条
scripts/seed-fashion-glossary.py 一次性灌入 50 条术语（见同级目录）。
# 灌入女装行业术语库（50+ 条）
GLOSSARY = [
{"key": "DRS-0429-FL", "desc": "...", "category": "产品编码"},
{"key": "压不住了", "desc": "库存超过 60 天没动销，需清仓", "category": "内部黑话"},
{"key": "all-in", "desc": "把可用预算全部押注一款（高风险）", "category": "内部黑话"},
{"key": "ZC 工厂", "desc": "浙江合作 5 年的稳供应商", "category": "工厂代号"},
{"key": "HF 工厂", "desc": "⚠ 已拉黑（曾跑路）", "category": "工厂黑名单"},
# ... 50+ 条
]
for term in GLOSSARY:
lark_api_post("/open-apis/lingo/v1/entities", data=build_entity(term))
新员工 在飞书文档里写："这季 DRS-0429 的退货率高达 22%，工厂 HF 给的版有问题"
↓ hover ↓
[DRS-0429: 法式碎花连衣裙...] [HF 工厂: ⚠ 已拉黑（曾跑路）]
新员工：原来如此，我去找老板娘问问换工厂
学习成本 = 0。术语自动浮现就是最强培训。