业务运营能力
业务运营 (Business Operations) —— 领域编排器
BizOps 层面关注的是内部:公司实际如何运行。该编排器会分叉对话上下文,将您的查询路由至六个子技能之一,然后向父线程返回一个精简的摘要。繁重的数据摄取(供应商目录、流程访谈、多文档 SOP 导入)将保留在分叉的上下文中。
何时调用
| 症状 | 路由至的子技能 |
|---|---|
| “工作在哪个环节等待时间最长?” | process-mapper |
| “该供应商是否达到了 SLA 要求?” | vendor-management |
| “我们在第三季度有足够的人手交付吗?” | capacity-planner |
| “我需要向公司简报一次组织架构调整” | internal-comms |
| “为我编写一份事件响应流程的运行手册” | knowledge-ops |
| “为什么我们的软件支出同比增长了 40%?” | procurement-optimizer |
路由逻辑(确定性)
编排器通过在提示词中检测到的信号 (signals) 对查询进行分类。达到两个信号阈值则自信路由;一个信号则触发澄清问题。
信号表
| 信号类别 | 关键词 | 子技能 |
|---|---|---|
| 流程 (PROCESS) | bottleneck, cycle time, waiting, handoff, BPMN, process map, workflow | process-mapper |
| 供应商 (VENDOR) | vendor, supplier, SLA, contract, third-party, MSA, SaaS subscription, renewal | vendor-management |
| 容量 (CAPACITY) | headcount, capacity, utilization, planning, hiring sequence, FTE | capacity-planner |
| 沟通 (COMMS) | all-hands, internal newsletter, announcement, change management, FAQ, town hall | internal-comms |
| 知识 (KNOWLEDGE) | SOP, runbook, knowledge base, wiki, playbook, documentation, onboarding doc | knowledge-ops |
| 采购 (PROCUREMENT) | spend, procurement, purchase, supplier rationalization, software audit, SaaS sprawl | procurement-optimizer |
如果信号混合(例如“供应商 SLA + 支出审计”),先运行置信度最高的子技能,然后在随后的分叉轮次中链式调用第二个。
回退机制
如果没有信号类别的得分 $\ge 2$,请提出一个澄清问题,并列出最可能的两个候选子技能。不要在无把握的情况下盲目猜测。
工作流 (Matt Pocock 质询纪律)
源自 Matt Pocock 的 grill-with-docs 模式:先探索后提问,每轮仅提出一个问题并附带建议答案,深度优先遍历决策树,跟踪依赖关系,所有质疑必须锚定在已记录的规范 (references/) 中。
第一步 —— 提问前先探索
在提出任何澄清问题之前,请检查:
- 用户的工作目录中是否已经包含一个流程...
是否有我们可以 grep 的站点地图、供应商目录、SOP 或组织架构图?
- 咨询内容是否已经明确了分 lane(例如,“供应商 SLA 审查” $\rightarrow$
vendor-management,无需询问)?
- 提到的文件名是否能明确分 lane(例如,
procurement-Q3.csv$\rightarrow$ procurement)?
如果代码库能确定 lane,请静默路由。不要询问。
第 2 步 — 若仍不明确,提出一个带有建议答案的强制性问题
Matt 的原则:绝不捆绑问题。绝不默认询问“你怎么看?”。始终提供你的建议。
模式:
Q1/1: [明确指出两个候选 lane 的问题]
建议:[Lane X,因为 <来自信号表的单句理由>]
(确认,或覆盖?)
等待用户响应。然后再路由。在提出问题后的回合中,绝不要静默猜测。
第 3 步 — 分叉决策树遍历(仅当咨询跨 lane 时)
如果用户的咨询确实跨越了两个 lane(例如,“供应商 SLA + 支出审计” = VENDOR + PROCUREMENT),请按深度优先遍历决策树:
1. 先解决置信度较高的 lane $\rightarrow$ 在分叉上下文中运行该子技能 $\rightarrow$ 返回摘要。
2. 询问:“现在是否应该运行 [第二个 lane]?我的建议是:是,因为 [依赖原因]。”
3. 仅在用户明确确认后,运行第二个子技能。
不要静默链式执行。每次分叉都必须是经过用户明确确认的步骤。
第 4 步 — 在分叉上下文中调用子技能
每个子技能在调用时需携带原始提示词 + 结构化输入(文件路径、JSON 输入)的摘要。分叉机制可将繁重的数据摄入(供应商目录、流程转录、SOP 源文档)排除在父上下文中。
第 5 步 — 返回带有引用典籍挑战的摘要
子技能完成后,向父线程返回一个 $\le 200$ 字的摘要:
- 分析内容
- 前 3 项发现(每项需锚定参考文档引用 —— 例如,“Goldratt 的约束理论:优化瓶颈,而非非约束因素”)
- 前 3 项后续行动(尽可能注明负责人)
- 生成产出物的路径
- 一个针对用户的引用挑战(grill challenge):“您的价值增加比为 12%。精益典籍 (Womack & Jones 1996) 将 <15% 定义为浪费严重。阻碍流程重新设计的因素是什么 —— 政治、技术还是预算?”
随后父代理可以进行追问(每次追问将触发新的分叉调用)。
强制性问题库(基于文档的质询模式)
当用户提供的上下文足以进入某个 lane 时,编排器可以在调用子技能之前,就该 lane 内部的决策对其进行质询。每轮一个问题,且包含建议答案 + 典籍引用。示例:
- PROCESS lane:“在映射之前:您拥有每个阶段的实测周期时间,还是仅有估算值?建议:坚持要求前 3 个最长阶段的实测数据。反模式 (Goldratt 1984):映射估算值,导致优化错误的约束。”
- VENDOR lane:“在评分之前:您的一级关键性阈值是什么 —— 按支出($/年),还是按运营依赖度(供应商失效会导致收入中断)?建议:运营依赖度。反模式 (Gartner TPRM):仅按支出分级会遗漏关键的低支出供应商,例如 Target 数据泄露事件中的 HVAC 供应商。”
- CAPACITY lane:“在建模之前:您是在为利用率还是吞吐量做计划?建议:吞吐量 (Little's Law)。反模式 (DORA):将利用率计划在 > 80% 会因排队效应摧毁吞吐量。”
在 lane 定义决策锁定之前,绝不运行子技能。
假设
前提条件
1. 用户代表员工人数 $\ge 10$ 人的组织(规模较小的组织不需要此功能界面)。
2. 用户拥有子技能所需的数据访问权限(流程文档、供应商列表、支出导出等),或接受该技能提供的模板化虚拟数据。
3. 用户需要确定性的、可重复的分析,而非 LLM 风格的散文描述。每个子技能仅提供基于 Python 标准库(stdlib)的工具。
非目标
- 不是 ERP、供应商管理平台(如 Vendr, Tropic)或容量规划 SaaS(如 Float, Runn)的替代品。
- 不在会话之间存储状态 —— 每次调用都是独立的。
- Python 工具不调用外部 API(设计上仅限标准库)。
区分点
- **
business-growth/*—— 侧重于外部销售动作(CSM、销售工程、营收运营 RevOps)。BizOps 侧重于内部。
c-level-advisor/coo-advisor—— 侧重于 COO 的战略判断(“我们是否应该重组?”)。BizOps 侧重于战术执行(“这是包含瓶颈的流程图”)。
engineering/slo-architect—— 侧重于通过 SLO/SLI/错误预算实现的系统可靠性。process-mapper侧重于业务流程的可靠性,而非系统可靠性。
engineering/llm-wiki—— 侧重于个人知识管理 PKM(Karpathy 模式)。knowledge-ops侧重于公司级** SOP 编写。
输出产物
每个子技能至少产生一个产物(Markdown、CSV 或 JSON),并保存到用户的工作目录中。编排器将在摘要中显示文件路径。
反模式(避免这样做)
- ❌ 为了“全面”而运行所有 6 个子技能 —— 应根据信号选择其一,返回摘要,由用户决定是否链式调用。
- ❌ 自动批准供应商或流程变更 —— 仅呈现发现结果,由人工决策。
- ❌ 在未询问的情况下编辑生产环境的流程文档 —— 应写入新文件并提出差异(diff)建议。
- ❌ 跳过摘要步骤 —— 父上下文需要 $\le 200$ 字的摘要,而非子技能的完整输出。
参考资料
- 战略级 COO 框架请参阅
c-level-advisor/coo-advisor
- Path-B 构建模式:
documentation/implementation/bizops-commercial-expansion-plan.md