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Code Gecti
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帮特定用户部署专属 AI agent 并落地工作流的开源顾问系统 | A consultant-in-a-box for deploying dedicated AI agents and shipping their first workflows
🎯 AI 落地顾问 · ai-landing-consultant
一套帮特定用户部署专属 AI agent、并落地第一套真正每天都在用的工作流的顾问系统。
把资深落地顾问的完整方法论做成 agent 可执行:
提示词 + 技能 + 知识库 + 11 道标准工序。
English · 快速开始 · 方法论 · FAQ
这是什么
不是又一个 agent 框架,而是一个**「落地顾问」角色本身的开箱系统**。
自托管 AI agent(如 Hermes)对技术玩家是玩具,对普通人是天书:装好了不知道让它干嘛、需求聊不清、工作流没人设计、出了问题没人管。这个项目把顾问干的事——访谈需求、设计方案、制作交付包、部署验证、陪跑进化——拆成 11 道标准工序,交给一个加载了本系统提示词的 AI 顾问去执行。
结果:给一个完全不懂技术的特定用户(比如一位开餐馆的老板),交付一台属于他自己的 AI agent——按他的业务定制人格、接通他日常用的聊天渠道、带着几条天天自动运转的工作流,并且在护栏内自我进化。
定位声明:方法论是平台无关的。当前实现面向 Hermes Agent(自托管、技能自进化、官方支持微信/飞书/钉钉等国内渠道);欢迎 PR 适配其他平台。
核心理念:交付包 = 自装配指令集
传统交付是「顾问写一堆文档,客户看不懂」。
本项目的交付范式:
部署只做到「agent 活了 + 第一个模型通了」,然后把交付包甩给那台空白 agent——
它自己按包内指令,把自己装配成客户专属的样子:写入人格(SOUL.md)、安装技能、搭建工作流、配置定时任务,最后交一份完成报告。
装配完成后,随包附一份**《进化守则》:划定禁区、要求它报告自己新写的技能、每周自检——让 AI 助理在护栏内安全地自我进化**,而不是越用越歪。
flowchart LR
subgraph S["服务商侧"]
BOSS[老板/顾问]
AGENT["顾问 agent<br/>提示词+4技能+知识库+11道SOP"]
BOSS <-->|三轮访谈| AGENT
end
subgraph C["客户电脑"]
H["空白 AI Agent"]
H2["客户专属助理<br/>人格+工作流+技能+定时任务"]
end
AGENT -->|"交付包 = 自装配指令集"| H
H -->|"按指令自我装配"| H2
H2 -->|"进化守则 · 自我进化"| H2
H2 -.->|微信/飞书/钉钉/TG| U[完全不懂技术的用户]
这套系统里有什么
| 模块 | 内容 | 亮点 |
|---|---|---|
| 🧠 顾问提示词 | 资深落地顾问人格:证据驱动、ROI 意识、1-3-1 决策请示、风险前置 | 装进任何 CLI agent 就能用 |
| 🛠️ 8 个技能 | grilling 拷问式访谈 · deep-search 调研 · web-crawler 抓取 · 财务/投资/数据/法务四个领域顾问(各带合规红线) | 站在 mattpocock/skills(MIT)肩上 |
| 📚 落地知识库 | 渠道对照与选型(含微信 iLink 的坑!)、Windows 部署、国内模型接入、运维排查路由表、密钥与隐私基线、客户端技能配装清单 + 落地痛点调研/高星作品共性/专业领域盘点 | 每条结论带来源与日期 |
| 🧩 工作流配方库 | 六大通用模式配方 · 心跳工作流配方 · 换机迁移 runbook | 认模式→抄骨架→按方法论七步成成品 |
| 🍜 完整示例案例 ×4 | 虚构案例矩阵:拉面店老板(通用)/ 小会计事务所(财务)/ 个人投资者(投资)/ 口腔诊所(医疗敏感级) | 同一交付包骨架 × 四种领域红线落法 |
| 🏭 11 道标准工序(SOP v2) | 交付线 c1-c6 + 陪跑线 d1-d5,每道带「质量标尺」勾选项;v2 融入落地痛点调研:心跳失联报警/成本护栏/外部内容敌意/冷启动选型纪律 | 服务可以被复制,而不是每次靠灵感 |
| 📋 全套模板 | 客户档案、交付包(自装配指令/SOUL/工作流/进化守则/使用卡)、报价单、线索表、月度复盘 | 拿走就能开张 |
| 📜 服务标准 | 三层服务包、陪跑 SLA、超纲需求三档制、审校分级 | 想把它做成一门生意?宪法都给你写好了 |
快速开始
🅰 我是传统行业老板,想给自己配一个 AI 助理
- 找一位会用电脑的朋友(或者任何 CLI AI agent),把这个仓库给 ta;
- 让 ta 读
01-顾问agent/提示词.md+03-SOP/c1-需求调研.md,ta 会先给你一张「初访题单」; - 坐下来聊 30 分钟你每天重复在干什么——剩下的交给流程。
👀 想先看成品? 读
02-知识库/04-案例库/示例-拉面店老王/——一个(虚构的)拉面店老板从访谈到交付包到使用卡的完整案例。
🅱 我想用这套方法开展「AI 落地」服务
- 读
04-运营/服务标准.md(服务怎么分层、怎么验收、怎么处理超纲需求); - 用
04-运营/启动指令.md的模板唤醒你的顾问 agent; - 按
03-SOP/跑你的第一单(建议首单免费打样,按d5复盘把模板沉淀成自己的)。
🅲 我只要知识库
直接读 02-知识库/01-专题/ 十份专题与 05-配方库/ 工作流配方,或运行下面脚本拉取最新 Hermes 官方全量文档:
bash scripts/fetch-hermes-docs.sh
11 道标准工序
交付线:c1 需求调研(三轮访谈) → c2 方案设计 → c3 交付包制作 → c4 部署引导 → c5 自装配验证 → c6 验收交付
陪跑线:d1 陪跑启动 → d2 故障分诊(三级) → d3 工作流迭代(ROI排队) → d4 进化守护(月度体检) → d5 复盘与归档
目录地图
01-顾问agent/ 提示词 + skills/(访谈/调研/爬虫 + 财务/投资/数据/法务领域顾问)
02-知识库/ 01-专题×10 | 02-官方文档(脚本拉取) | 03-参考技能 | 04-案例库(示例案例×4) | 05-配方库
03-SOP/ c1-c6 交付线 | d1-d5 陪跑线 | 方法论-工作流设计(每道带质量标尺)
04-运营/ 启动指令 | 服务标准 | 文件架构规范 | 报价单模板 | 线索表 | 月度复盘
05-客户/ _模板/(在办客户数据不入库,见 .gitignore)
06-归档/ 结案客户与历史版本(本地)
07-工作区/ agent 临时工作区(本地)
🔒 隐私设计:开源的是「产线」。真实客户档案、报价、录屏永远在本地(
.gitignore已锁定),随便 fork 不会带脏东西。
Roadmap
- 行业工作流案例库:虚构示例矩阵开张——餐饮/财务/投资/诊所四案(
02-知识库/04-案例库/),真实结案案例按 d5 持续回填 - 工作流配方库:六大通用模式 + 心跳配方 + 迁移 runbook(
02-知识库/05-配方库/) - 专业领域顾问技能包:财务/投资/数据/法务四领域(含合规红线与禁用词表)
- 平台适配层:把交付包范式适配到 OpenClaw 等其他 agent(存量用户迁移指南)
- 11 道工序打包成 Hermes 插件/技能组(
hermes plugins install一条命令装顾问,参照 superpowers 形态) - 一键部署向导:把 c4 部署引导做成给小白点「下一步」的脚本(含升级/卸载/回滚)
- 内容质量 CI:模板八件套结构 lint + 案例库链接检查(与隐私门卫并列)
- 更多模型 provider 实测报告(国内直连方案)
- 英文文档全量化(GitHub Action 自动翻译思路)· 行业配装包模板市场
FAQ
Q:和直接让 ChatGPT「帮我写个方案」有什么区别?
ChatGPT 给你一篇文档就结束了。这套系统是一条完整生产线:怎么访谈、方案怎么拍板、交付包长什么样、装完怎么验收、坏谁处理、怎么进化——而且最终产物不是文档,是一台 7×24 在客户聊天渠道里干活的专属 agent。
Q:只支持 Hermes 吗?
当前实现面向 Hermes(自托管+技能自进化+国内渠道支持,最贴合个人/小微落地)。但方法论——访谈、SOP、自装配范式、陪跑——是平台无关的,换平台主要换 02-知识库/ 和交付包里的技术细节。适配 PR 非常欢迎。
Q:我可以拿它收费帮别人部署吗?
可以,MIT。04-运营/ 的服务标准和报价模板就是按「可收费交付」设计的。请遵守当地法规与上游平台许可。
Q:用这套系统需要会编程吗?
「顾问」角色需要基本电脑操作能力;最终用户完全不需要——这正是设计目标。
贡献
最被需要的贡献是落地案例(你用这套流程服务了谁、踩了什么坑)——用 案例投稿模板 开 Issue 即可。其余见 CONTRIBUTING.md;安全问题见 SECURITY.md。
致谢与许可
- Hermes Agent(MIT)— 当前目标平台
- mattpocock/skills(MIT)— grilling 访谈法
- awesome-hermes-skills(MIT)· bytedance/agentkit-samples(Apache-2.0)
详见 THIRD-PARTY-CREDITS.md。本项目以 MIT 发布——拿去用,拿去赚钱,记得回来提 Issue 告诉我们你落地了谁。
如果这套流程帮你签下了第一单,欢迎回来给个 ⭐
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