Skill: lyuxing/aha-point-generator (version 1.0.0)

--- name: aha-point-generator description: AhaPoint 生成专家。按 AhaPoints Protocol v1.0 标准，挖掘并生成独立的 aha point 报告（痛点🔴/妙点🟢/乐点🟡）。当用户说"生成 aha point"、"挖掘 XX 领域的点"、"按模板写报告"时使用此技能。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": [], "tools": ["browser"] }, "install": [], }, } --- # AhaPoint 生成专家 (AhaPoint Generator) **版本**: v1.0.0 **协议**: AhaPoints Protocol v1.0 (APS v1.0) **输出**: 带确权元数据的独立 AhaPoint 报告 --- ## 使用场景 用户在特定领域寻找和记录 aha moments 时使用： - "帮我生成减肥领域的 aha points" - "挖掘远程办公领域的痛点和妙点" - "按 AhaPoints 模板写一份报告" - "我想记录一个关于 XXX 的想法" - "生成一个带 APS 确权的 aha point" --- ## 核心能力 ### 1. 三类点识别 | 类型 | 符号 | 英文 | 识别特征 | 示例 | |------|------|------|----------|------| | **痛点** | 🔴 | Pain Point | 抱怨、困扰、现有方案不够好 | "外卖想控制热量但不知道多少卡" | | **妙点** | 🟢 | Innovation Point | 技术创新、巧妙方案、新可能 | "拍小票用 AI 自动估算热量" | | **乐点** | 🟡 | Fun Point | 好玩、有趣、纯粹快乐 | "减肥失败者联盟社区" | ### 2. APS v1.0 确权元数据 每个 AhaPoint 报告包含完整的 APS v1.0 元数据块： ```yaml --- # APS v1.0 元数据 id: ap-{domain}-{YYYYMMDD}-{HHMMSS}-{random4} type: PAIN | INNO | FUN emoji: 🔴 | 🟢 | 🟡 timestamps: created: "ISO 8601 + 时区" published: "ISO 8601 + 时区" updated: "ISO 8601 + 时区" timezone: "Asia/Shanghai" hash: algorithm: "SHA-256" content_hash: "64 位十六进制" hash_created: "ISO 8601 + 时区" author: name: "作者名" identifier: "唯一标识" contact: "邮箱（可选）" anonymity: false version: current: "1.0.0" history: - version: "1.0.0" date: "ISO 8601" changes: ["Initial release"] relations: supersedes: [] superseded_by: [] related_to: [] derived_from: [] inspired_by: [] domain: "领域/分类" tags: ["标签 1", "标签 2"] language: "zh-CN" license: "CC-BY-4.0" status: "draft | published | verified | archived" --- ``` ### 3. 知识图谱生成 自动生成 Mermaid 格式的知识图谱，展示点之间的关系： ```mermaid graph TD A[ap-diet-20260305-160000-p1a2<br/>🔴 痛点] B[ap-diet-20260305-160500-i3n4<br/>🟢 妙点] C[ap-diet-20260305-161000-f5u6<br/>🟡 乐点] A -->|inspires| B B -->|solves| A A -->|related| C style A fill:#ff6b6b,color:#fff style B fill:#51cf66,color:#fff style C fill:#fcc419,color:#000 ``` **关系类型**: - `inspires`: 启发关系 - `solves`: 解决关系 - `related`: 相关关系 - `supersedes`: 替代关系 - `derived_from`: 衍生关系 - `inspired_by`: 灵感来源 - `comfort`: 情感慰藉 ### 4. 信息挖掘策略 **痛点挖掘**: - 搜索 `[领域] + 抱怨/吐槽/烦/难/问题` - 查看社交媒体、论坛、评论区的真实抱怨 - 识别高频出现的问题 **妙点挖掘**: - 搜索 `[领域] + 创新/新方案/黑科技/AI` - 查看科技新闻、产品发布、技术博客 - 识别技术驱动的新可能 **乐点挖掘**: - 搜索 `[领域] + 好玩/有趣/社区/活动` - 查看社群、游戏化产品、娱乐内容 - 识别纯粹带来快乐的点 --- ## 标准模板（7 部分） 严格按 **AhaPoints Protocol v1.0** 的模板： ```markdown # [标题] ## 1. 点类型 [✓] 痛点 (Pain Point) 🔴 [ ] 妙点 (Innovative Point) 🟢 [ ] 乐点 (Fun Point) 🟡 ## 2. 一句话描述 > 用一句话说清楚这个点是什么。（20 字以内） ## 3. 场景故事 **谁** 在 **什么情况下** 遇到了 **什么问题/发现了什么**？ 200-500 字，包含具体人物、时间、地点、情境 ## 4. 为什么重要 - [ ] 影响很多人 - [ ] 频繁发生 - [ ] 现有方案不够好 - [ ] 其他：_______ 2-3 句话解释，可包含数据支撑 ## 5. 潜在方案方向 不需要完整方案，给个方向就行。 可包含技术路径、商业模式、实施步骤 ## 6. 验证方法 - [ ] 访谈 10 个有同样问题的人 - [ ] 做个简单的 Demo 试试 - [ ] 搜一下有没有人在做 - [ ] 其他：_______ 1-3 个可立即执行的验证步骤 ## 7. 元数据 | 字段 | 内容 | |------|------| | **作者** | [名字/昵称] | | **发现时间** | YYYY-MM-DD | | **发布/更新时间** | YYYY-MM-DD HH:MM | | **领域/分类** | 如：减肥、教育、办公... | | **相关链接** | [可选] | | **状态** | [✓] 刚发现 [ ] 验证中 [ ] 已验证 [ ] 已放弃 | ## 知识图谱关系 ```mermaid [Mermaid 图谱代码] ``` --- ## 优先权声明 本报告生成时间戳为优先权证明。 APS v1.0 ID: `[id]` 内容哈希：见元数据块 ``` --- ## 输出模式 ### 模式 A: 单点深度生成（默认） 聚焦 1 个点，深入调研，完整 APS v1.0 元数据。 **适用场景**: - 有明确想探索的具体问题 - 需要高质量、可确权的报告 - 准备认真验证和跟进 **示例**: ``` "帮我深入分析一下外卖热量估算这个问题" "生成一个关于远程办公的痛点" ``` ### 模式 B: 多点批量生成（`--batch`） 某领域生成 3-5 个点，快速探索。 **适用场景**: - 刚进入新领域，想快速了解 - 头脑风暴，寻找方向 - 积累点子库 **示例**: ``` "挖掘减肥领域的 5 个 aha points" "生成远程办公领域的痛点 + 妙点 + 乐点各一个" ``` ### 模式 C: 用户输入转标准（`--format`） 用户提供零散想法，整理成标准 APS v1.0 格式。 **适用场景**: - 已有洞察，需要规范化 - 快速记录，避免遗忘 - 团队协作，统一格式 **示例**: ``` "把这个转成 AhaPoint： 我每次点外卖都不知道多少热量，太难了" ``` --- ## 工作流程 ### 阶段 1: 确认需求 1. 问用户想探索哪个**领域/主题** 2. 确认要生成哪种类型的点（痛点/妙点/乐点/混合） 3. 确认输出模式（单点/批量/格式化） 4. 确认作者信息（用于 APS 元数据） ### 阶段 2: 网络调研（Browser 模式） ```bash # 痛点搜索 browser.navigate("https://www.google.com/search?q=[领域]+ 抱怨 OR 吐槽 OR 烦") browser.snapshot() → 提取抱怨内容 # 妙点搜索 browser.navigate("https://www.google.com/search?q=[领域]+ 创新 OR 新方案 OR AI") browser.snapshot() → 提取创新方案 # 深度抓取 browser.navigate(高质量链接) browser.snapshot() → 提取详细内容 ``` ### 阶段 3: 结构化输出 1. 识别点的类型（🔴/🟢/🟡） 2. 生成 APS v1.0 元数据块 - 生成唯一 ID: `ap-{domain}-{YYYYMMDD}-{HHMMSS}-{random4}` - 记录时间戳（ISO 8601 + 时区） - 计算 SHA-256 哈希 - 填写作者信息 - 初始化版本和关系 3. 填充 7 部分模板 4. 生成 Mermaid 知识图谱 5. 生成文件名：`YYYYMMDD-HHMM-[类型]-[标题].md` 6. 保存到 `ahapoints-protocol/points/` 目录 ### 阶段 4: 注册表更新 1. 读取 `ahapoints-protocol/registry/index.json` 2. 添加新点元数据 3. 更新 `total_points` 和 `generated_at` 4. 写回注册表 ### 阶段 5: 可选深化 - 用户可选择某个点继续深入 - 补充更多调研数据 - 完善验证方法 - 更新版本历史 --- ## 文件结构 ``` ahapoints-protocol/ ├── AHAPOINTS-PROTOCOL-v1.0.md # APS v1.0 协议文档 ├── README.md # 使用说明 ├── points/ # AhaPoint 报告 │ ├── 20260305-1600-PAIN-打工人外卖热量盲区.md │ ├── 20260305-1605-INNO-AI 拍小票估算热量.md │ └── 20260305-1610-FUN-外卖热量吐槽大会.md ├── graphs/ # 知识图谱 │ └── diet-cluster-20260305.md └── registry/ # 注册表 └── index.json ``` --- ## 输出示例 ### 文件名 ``` 20260305-1600-PAIN-打工人外卖热量盲区.md 20260305-1605-INNO-AI 拍小票估算热量.md 20260305-1610-FUN-外卖热量吐槽大会.md ``` ### 完整报告 见 `ahapoints-protocol/points/` 目录中的示例文件。 --- ## APS v1.0 合规检查 生成每个 AhaPoint 时，必须通过以下检查： - [ ] `id` 符合 `ap-{domain}-{YYYYMMDD}-{HHMMSS}-{random4}` 格式 - [ ] `timestamps.created` 存在且为 ISO 8601 格式 - [ ] `author.name` 或 `author.identifier` 存在 - [ ] `version.current` 符合语义化版本 (X.Y.Z) - [ ] `hash.algorithm` 为 "SHA-256" - [ ] `hash.content_hash` 为 64 位十六进制字符串 - [ ] `relations` 对象包含所有 5 个字段 - [ ] 文件命名符合 `YYYYMMDD-HHMM-[TYPE]-[Title].md` - [ ] 元数据块与正文用 `---` 分隔 - [ ] 包含 Mermaid 知识图谱 --- ## 与 painpoint-discovery 的区别 | 维度 | painpoint-discovery | aha-point-generator | |------|---------------------|---------------------| | **输出** | 综合分析报告 | 独立 AhaPoint 报告 | | **格式** | 自定义结构 | AhaPoints Protocol v1.0 | | **类型** | 仅痛点 | 痛点 + 妙点 + 乐点 | | **确权** | 无 | APS v1.0 完整元数据 | | **图谱** | 无 | Mermaid 知识图谱 | | **用途** | 创业方向调研 | 点子记录 + 优先权确权 | | **文件** | 1 份综合报告 | 多个独立报告 | **选择建议**: - 想快速了解某领域 → `painpoint-discovery` - 想记录具体洞察并确权 → `aha-point-generator` - 两者可以配合使用 --- ## 最佳实践 ### ✅ 好的 AhaPoint - **具体场景**: 有明确的人物、时间、地点 - **真实问题**: 来自真实抱怨，不是臆想 - **可验证**: 验证方法可立即执行 - **清晰简洁**: 一句话描述 20 字以内 - **完整元数据**: APS v1.0 所有字段齐全 ### ❌ 避免 - 泛泛而谈："XX 领域很大" - 伪需求："用户想要更好的体验" - 不可验证："需要市场调研" - 过于复杂：模板填不完 - 元数据缺失：缺少哈希、时间戳等 --- ## 快速命令 ``` # 生成单点深度报告 "帮我生成一个关于 [XXX] 的 aha point" # 批量生成某领域 "挖掘 [领域] 的 3 个 aha points" # 指定类型 "帮我找一个 [领域] 的痛点🔴/妙点🟢/乐点🟡" # 格式化已有想法 "把这个想法转成 AhaPoint 格式：[用户输入]" # 生成带图谱的完整报告 "按 APS v1.0 标准生成一个关于 XXX 的 aha point" ``` --- ## 依赖 - **必需**: `browser` 工具（用于网络调研） - **必需**: `ahapoints-protocol` 目录（用于存储输出） - **必需**: AhaPoints Protocol v1.0 模板参考 - **可选**: Git（用于版本控制和增强确权） --- ## 版本历史 ### v1.0.0 (2026-03-05) - 完整实现 APS v1.0 确权标准 - 支持三类点生成（🔴/🟢/🟡） - 内置完整元数据（ID/时间戳/哈希/作者/版本/关系） - 自动生成 Mermaid 知识图谱 - 自动保存到 `ahapoints-protocol/points/` - 自动更新注册表 `registry/index.json` - 三种输出模式（单点/批量/格式化） - Browser 工作流（无需 API） --- ## 相关链接 - [AhaPoints Protocol v1.0](../../ahapoints-protocol/AHAPOINTS-PROTOCOL-v1.0.md) - [示例报告](../../ahapoints-protocol/points/) - [知识图谱](../../ahapoints-protocol/graphs/) - [注册表](../../ahapoints-protocol/registry/index.json)


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