Skill: sendwealth/ai-company (version 0.1.1)

--- name: ai-company description: 完全自主的AI公司运营系统 - 7×24小时自动化发现需求、设计、开发、销售、运维，实现盈利的轻量级解决方案 --- # AI Company 自动化运营技能 ## 概述 > **重要说明**：这是一个**技能定义**，不是完整的项目实现。使用本技能来创建和运行您的AI公司。 这个技能教你如何构建一个**完全由AI员工组成的公司**，实现： - **自主发现需求**：扫描GitHub、Reddit、Twitter等平台发现机会 - **智能设计开发**：AI产品设计师和开发者团队协作 - **自动化销售**：AI销售和营销自动获取客户 - **持续交付支持**：AI客服和DevOps自动运维 - **数据驱动优化**：基于反馈持续迭代产品和流程 - **版本化管理**：所有AI员工可版本控制和快速回滚 ## 核心特点 ### 1. 去中心化AI员工网络 每个AI员工都是独立的智能体，通过事件总线协作，无单点故障： ``` 机会发现层 → 产品设计层 → 开发交付层 → 商业运营层 → 监控优化层 ``` ### 2. 持续优化循环 系统不断学习和改进： ``` 发现机会 → 开发产品 → 获取客户 → 收集反馈 → 分析学习 → 产品迭代 → 重复 ``` ### 3. 轻量级技术栈 只需Python + JSON文件，无需复杂的基础设施： ``` - Python 3.10+ - Claude Agent SDK - 简单的JSON文件存储 - cron定时任务 - 可选GitHub Actions ``` ### 4. 人类监督保障 AI监控AI，异常时自动告警人类： ``` 自我监控 → 同伴监控 → 人类监控面板 → 介入决策 ``` ## AI员工角色 ### Market Research AI（市场研究专家） **职责**： - 扫描GitHub Issues发现技术痛点 - 分析Reddit和Hacker News讨论 - 监控Twitter技术趋势 - 追踪竞品动向 - 评估市场机会和收入潜力 **输出**：`opportunities.json` - 包含市场机会、痛点分析、潜在收入 ### Product Designer AI（产品设计师） **职责**： - 将机会转化为产品概念 - 设计MVP功能集 - 制定定价策略 - 创建产品路线图 **输出**：`product_designs.json` - 产品设计文档、功能列表、定价模型 ### Developer AI（开发专家） **职责**： - 实现产品功能 - 编写技术文档 - 创建自动化测试 - 修复bug和性能优化 - 管理代码仓库 **输出**：GitHub仓库、文档、测试套件 ### Sales & Marketing AI（销售营销专家） **职责**： - 生成营销内容 - 管理社交媒体账号 - 回复客户咨询 - 跟进销售线索 - 维护客户关系 **输出**：营销活动、销售记录、客户数据库 ### Customer Support AI（客服专家） **职责**： - 回答客户问题 - 解决技术问题 - 收集产品反馈 - 识别常见问题并改进FAQ **输出**：支持工单、客户反馈、知识库更新 ### Monitor AI（监控优化专家） **职责**： - 监控所有AI员工状态 - 检测性能异常 - 生成优化建议 - 触发人类告警 **输出**：健康报告、告警、优化建议 ### Finance AI（财务专家） **职责**： - 追踪收入和支出 - 计算利润率 - 生成财务报告 - 建议定价调整 **输出**：财务报告、收入分析、趋势预测 ## 技能结构 vs 项目结构 ### 技能文件结构（当前） ``` ai-company/ # 技能定义目录 ├── SKILL.md # 技能主文档 ├── README.md # 项目说明 ├── LICENSE # 许可证 ├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南 ├── docs/ # 详细文档 │ ├── design.md # 设计文档 │ └── api.md # API文档 └── examples/ # 示例代码 ├── simple_ai_employee.py ├── simple_event_bus.py ├── simple_coordinator.py └── config.yaml ``` ### 使用本技能创建的项目结构 ``` my-ai-company/ # 使用技能创建的项目 ├── employees/ # AI员工实现 │ ├── market_researcher.py │ ├── product_designer.py │ ├── developer.py │ ├── sales_marketing.py │ ├── customer_support.py │ ├── monitor.py │ └── finance.py ├── prompts/ # AI员工提示词（版本化） │ ├── market_researcher/ │ │ ├── v1.0.md │ │ └── v1.1.md │ ├── sales_marketing/ │ │ ├── v1.0.md │ │ ├── v2.0.md │ │ └── v2.1.md │ └── versions.json ├── shared/ # 共享数据 │ ├── opportunities.json │ ├── products.json │ ├── customers.json │ ├── sales.json │ ├── state.json │ └── metrics.json ├── workflows/ # 工作流定义 │ ├── discover_opportunities.yaml │ ├── build_product.yaml │ ├── make_sale.yaml │ └── optimize_system.yaml ├── logs/ # 日志文件 ├── main.py # 主调度器 └── config.yaml # 配置文件 ``` ## 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install anthropic python-dotenv pyyaml requests ``` ### 2. 创建AI公司项目 ```bash # 方法1：使用初始化脚本（推荐） cd skills/ai-company/examples python3 init_ai_company.py my-ai-company # 方法2：手动创建 mkdir my-ai-company cd my-ai-company # 按照项目结构手动创建目录和文件 ``` ### 3. 配置API密钥 ```bash cd my-ai-company cp .env.example .env # 编辑.env，添加你的API密钥 nano .env ``` ### 4. 运行示例测试 ```bash # 测试AI员工示例 python3 ../examples/simple_ai_employee.py # 测试完整工作流示例 python3 ../examples/simple_coordinator.py ``` ### 5. 启动你的AI公司 ```bash # 启动AI团队 python main.py start # 查看状态 python main.py status # 停止AI团队 python main.py stop ``` ### 5. 设置定时任务 ```bash crontab -e # 添加： */30 * * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task discover_opportunities 0 9 * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task daily_optimization */15 * * * * cd /path/to/my-ai-company && python main.py --task health_check ``` ## 配置文件 ### config.yaml ```yaml company: name: "My AI Company" industry: "software_development" target_market: "individuals_small_business" ai_employees: - name: market_researcher enabled: true version: "v1.1" - name: product_designer enabled: true version: "v1.0" - name: developer enabled: true version: "v1.0" - name: sales_marketing enabled: true version: "v2.1" - name: customer_support enabled: true version: "v1.0" - name: monitor enabled: true version: "v1.0" - name: finance enabled: true version: "v1.0" apis: anthropic_api_key: "${ANTHROPIC_API_KEY}" github_token: "${GITHUB_TOKEN}" schedule: opportunity_discovery: "*/30 * * * *" daily_optimization: "0 9 * * *" health_check: "*/15 * * * *" monitoring: alert_email: "[REDACTED_SECRET]" alert_threshold: error_rate: 0.1 revenue_drop: 0.2 ``` ## 工作流程 ### 1. 机会发现流程 ```yaml 触发条件：每30分钟 流程： 1. Market Research AI扫描多个平台 2. 分析和评分每个机会 3. 保存高价值机会到opportunities.json 4. 发布opportunity.discovered事件 ``` ### 2. 产品开发流程 ```yaml 触发条件：新机会发现 流程： 1. Product Designer AI设计产品 2. Developer AI实现MVP 3. QA自动测试 4. 部署到生产环境 5. 发布product.ready事件 ``` ### 3. 销售流程 ```yaml 触发条件：产品就绪 流程： 1. Marketing AI创建营销内容 2. 多渠道推广（Twitter、Reddit、邮件） 3. Sales AI回复咨询 4. 跟进线索 5. 成交记录 ``` ### 4. 优化流程 ```yaml 触发条件：每天早上9点 流程： 1. 分析昨天的数据 2. 识别问题和机会 3. 优先级排序 4. 执行改进： - 产品迭代 - 营销优化 - 定价调整 - 客户挽回 5. 学习和记录 ``` ## 版本控制和A/B测试 ### AI员工版本管理 ```bash # 创建新版本 python main.py --new-version sales_agent v2.2 # A/B测试 python main.py --ab-test sales_agent v2.1 v2.2 --traffic 0.2 # 查看测试结果 python main.py --ab-test-results # 回滚 python main.py --rollback sales_agent ``` ### 提示词版本化 所有AI员工的提示词都纳入版本控制： ```bash prompts/sales_marketing/ ├── v1.0.md # 初始版本 ├── v2.0.md # 重大更新 └── v2.1.md # 当前版本 ``` ## 监控和告警 ### 实时监控 ```bash # 查看所有AI员工状态 python main.py --status # 查看特定AI的日志 tail -f logs/market_researcher.log # 启动Web仪表板 python main.py --dashboard # 访问 http://localhost:5000 ``` ### 告警级别 - **INFO**: 正常运行 - **WARNING**: 性能下降，需关注 - **ERROR**: 任务失败，自动重试中 - **CRITICAL**: 需要人类介入 ### 告警触发条件 - 同一AI连续失败3次 - 收入下降超过20% - 客户投诉率上升 - 系统资源使用超过90% - AI检测到无法处理的异常 ## 数据存储 ### JSON数据结构 #### opportunities.json ```json { "opportunities": [ { "id": "opp_001", "source": "reddit/r/webdev", "pain_point": "缺少自动化测试工具", "potential_revenue": 500, "difficulty": "medium", "market_size": "large", "status": "validated" } ] } ``` #### products.json ```json { "products": [ { "id": "prod_001", "name": "AutoTest Pro", "version": "2.3.0", "status": "active", "pricing": {"starter": 29, "pro": 99}, "metrics": { "daily_sales": 15, "refund_rate": 0.02, "customer_satisfaction": 4.5 } } ] } ``` #### customers.json ```json { "customers": [ { "id": "cust_001", "name": "John Doe", "email": "[REDACTED_SECRET]", "status": "active", "lifetime_value": 590, "health_score": 0.8 } ] } ``` ## 最佳实践 ### 1. 从小开始 - 先启动1-2个AI员工 - 验证工作流程 - 逐步扩展到完整的AI团队 ### 2. 人工监督初期 - 前几周密切关注AI决策 - 定期审查AI输出 - 调整提示词和配置 ### 3. 数据驱动优化 - 定期查看指标和报告 - 基于数据做决策 - A/B测试重大变更 ### 4. 版本控制一切 - 所有提示词纳入Git - 重大变更前打标签 - 保持快速回滚能力 ### 5. 客户体验优先 - 快速响应客户咨询 - 主动收集反馈 - 持续改进产品质量 ## 故障排查 ### AI员工不工作 ```bash # 检查状态 python main.py --status # 查看日志 tail -f logs/<employee_name>.log # 重启AI员工 python main.py --restart <employee_name> ``` ### 性能下降 ```bash # 查看优化建议 python main.py --optimizations # 检查资源使用 python main.py --resources # 回滚到上一版本 python main.py --rollback <employee_name> ``` ### 收入异常 ```bash # 查看财务报告 python main.py --financial-report # 分析销售数据 python main.py --analyze-sales # 检查客户健康度 python main.py --customer-health ``` ## 高级功能 ### 自定义AI员工 ```python # employees/custom_ai.py from ai_employee import AIEmployee class CustomAI(AIEmployee): name = "custom_ai" role = "自定义专家" tools = [ 'custom_tool_1', 'custom_tool_2' ] def process(self, task): # 自定义处理逻辑 result = self.claude.process(task, self.tools) return result ``` ### 自定义工作流 ```yaml # workflows/custom_workflow.yaml name: 自定义工作流 triggers: - cron: "0 */2 * * *" steps: - step_1: ai: custom_ai action: custom_action - step_2: ai: another_ai action: another_action ``` ### 集成外部服务 ```yaml # config.yaml integrations: slack: webhook_url: "https://hooks.slack.com/..." discord: bot_token: "your-bot-token" email: smtp_server: "smtp.gmail.com" smtp_port: 587 ``` ## 扩展阅读 - [设计文档](docs/design.md) - 详细的系统设计 - [API文档](docs/api.md) - 完整的API参考 - [示例项目](https://github.com/sendwealth/claw-intelligence) - 实际运行的AI公司 - [社区讨论](https://github.com/sendwealth/claw-intelligence/discussions) - 分享经验和技巧 ## 贡献 欢迎贡献！请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解如何参与。 ## 许可证 MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) --- **作者**: AI CEO Automation Team **版本**: 2.0.0 **最后更新**: 2024-03-09 **开始构建你的AI公司吧！** 🚀


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)