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sop-extractor

sop-extractor

SOP标准化流程提取器 — 将用户口述/转录的操作流程自动整理为标准SOP文档(含步骤、注意事项、所需工具、检查点),支持多维度质量评分、缺口分析、冗余检测、改进建议和多格式输出(Markdown/HTML/流程图/检查清单/培训卡片)。适用场景:经验沉淀、新人培训、流程标准化、外包交接、AI Agent 工作流定义。

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name: sop-extractor description: SOP标准化流程提取器 — 将用户口述/转录的操作流程自动整理为标准SOP文档(含步骤、注意事项、所需工具、检查点),支持多维度质量评分、缺口分析、冗余检测、改进建议和多格式输出(Markdown/HTML/流程图/检查清单/培训卡片)。适用场景:经验沉淀、新人培训、流程标准化、外包交接、AI Agent 工作流定义。 agent_created: true

SOP 标准化流程提取器

快速开始(30秒入门)

最快触发方式(直接复制粘贴给 AI):

帮我把这个流程整理成SOP:[粘贴你的操作描述]
帮我沉淀一下[客服处理/内容发布/软件部署]的流程
我要给新人写一份[岗位名称]的操作手册,帮我整理成标准化文档
把下面这段操作记录结构化:[粘贴文字]

一句话版:把口述/文字描述扔给我,自动出SOP文档、质量评分、检查清单和流程图。

增值效果:平均节省 80% 的文档整理时间,步骤覆盖率从人工整理的 60% 提升至 90% 以上,自动发现 3-5 个常被遗漏的检查点。


概述

将脑子里零散的操作经验一键转化为标准化SOP文档。用户只需口述流程(或上传转录文本),AI 自动完成:

  • 🔍 智能解析:识别步骤边界、操作类型、决策点、检查点
  • 📊 质量评估:7维度百分制评分(完整性/清晰度/可操作性/安全性/可度量性/效率/可维护性)
  • 🔬 缺口分析:自动检测缺少的前置条件、检查点、注意事项、异常处理等
  • ⚡ 效率优化:冗余检测、瓶颈识别、并行化建议、自动化建议
  • 📦 多格式输出:交互HTML、Markdown、Mermaid流程图、执行检查清单、培训卡片

触发条件

当用户执行以下操作时自动加载:

明确触发(高置信度):

  • 说"帮我把这个流程整理成SOP"
  • 说"把这个操作步骤标准化"
  • 说"沉淀一下这个经验/流程"
  • 粘贴操作描述并说"整理成文档/手册/标准格式"
  • 上传口述转录/会议记录需要提炼SOP

关键词触发:

  • "SOP"、"标准化流程"、"操作手册"、"新人指南"、"流程文档"
  • "经验沉淀"、"外包交接"、"培训材料"、"工作流定义"

不触发(避免误激活):

  • 单纯聊天讨论某个话题(无整理文档的意图)
  • 用户已有结构化SOP仅需排版美化(用文档工具更合适)

核心脚本

脚本功能核心命令
scripts/sop_extractor.py核心提取引擎python sop_extractor.py -f input.txt -o sop.json
scripts/sop_optimizer.py优化分析器python sop_optimizer.py -i sop.json -o optimized.json --report report.json
scripts/sop_formatter.py多格式输出python sop_formatter.py -i sop.json -f html -o sop.html
scripts/report_generator.py可视化报告python report_generator.py -s sop.json --optimization report.json -o report.html

能力边界说明

在开始处理之前,明确 Skill 的处理能力范围,避免用户期望落差:

✅ 擅长处理

  • 线性操作流程:有明确先后顺序的步骤,如客服处理、内容发布、软件部署
  • 个人/小团队 SOP:1-3人执行的操作规范,步骤数 ≤ 20
  • 口语化描述:录音转录、聊天记录、随手记录的流程说明
  • 已有文档的结构化提升:对质量参差不齐的旧文档做标准化升级
  • 单一工具链流程:围绕1-2个主要系统/工具的操作流程

⚠️ 勉强处理(需降级期望)

  • 极简描述(< 50字):AI 会主动追问补充,但输出可能步骤偏少、细节不足
  • 跨部门复杂协同:可提取主流程框架,但分支路径和例外情况需人工补充 → 推荐参考 references/collaboration_guide.md
  • 高度技术性内容(如代码审查、数据库运维):步骤可提取,技术细节需人工核实
  • 非线性决策树流程:可用 Mermaid 流程图辅助表达,但结构化程度有限

❌ 不适合使用

  • 纯聊天/无实质步骤内容:如"我们讨论了客服策略",没有具体操作步骤
  • 已是标准化 SOP 仅需排版:直接用文档工具更高效
  • 需要精确技术规格的工程文档(如硬件操作规程、化学品处理手册):此类需专业人工审核
  • 超过 30 步骤的巨型流程:建议先拆分为子流程再分批处理

使用误区(5条反模式)

遇到这些情况时,换个思路效果更好:

❌ 常见误用✅ 正确做法
把整个部门的全年工作流程一次性扔进来(100步+)先拆成 3-5 个子流程,分别提取后人工整合
用于整理聊天记录里的"讨论"而非"操作步骤"先从对话中提炼出具体操作动作,再输入
期望自动生成精确的技术规格(参数值、代码片段)用 Skill 提取步骤骨架,技术细节手工填充
只发一句"帮我整理销售流程",不补充任何细节参考快速开始的模板,粘贴具体操作描述
对已有格式规范的 Word/Excel SOP 做二次提取此类直接在原文档修订即可,无需走提取流程

输入质量容错机制

输入质量直接影响输出效果,Skill 按以下策略自动降级处理:

输入质量判断标准处理策略
优质有明确步骤、工具、检查点,≥ 100字直接运行全流程,输出完整SOP
一般有基本步骤但细节不足,50-100字先输出框架,标注「⚠️ 待补充」项,并追问关键缺失项
简短混乱< 50字 或 步骤逻辑混乱不直接报错,改为追问3个关键问题,再处理

理解确认机制:收到复杂流程描述后,先输出一行确认:

📌 我理解你要整理的是「[流程名称]」,共识别到约 X 个步骤,覆盖[关键环节]。按[确认]继续,或告诉我理解有误的地方。

三轮追问话术(输入不足时):

  • 第1轮:「你的描述已收到,但缺少[前置条件/工具说明/结束标志],能补充一下吗?」
  • 第2轮:「好的,我已重新理解。请确认步骤顺序是否正确:[步骤列表]」
  • 第3轮(仍不清晰时):「能发一段具体的操作记录给我看看吗?哪怕是截图/笔记都可以」

错误诊断速查

当脚本输出错误时,对照下表快速定位并修复:

错误信息原因修复命令
No steps found输入无具体操作动词补充描述后重试:python sop_extractor.py -f input.txt --min-steps 2
JSON decode error上一步输出文件损坏或为空删除损坏文件重新运行:del sop_output.json && python sop_extractor.py ...
FileNotFoundError: input.txt文件路径错误用绝对路径:python sop_extractor.py -f "C:/full/path/input.txt" -o sop.json
HTML报告空白JSON路径含中文空格将输出目录移至纯英文路径,如 C:/sop_output/
HTML乱码源文件非UTF-8编码另存文件为UTF-8:notepad.exe → 另存为 → 编码选 UTF-8
步骤数过少连词过多,未分行加细粒度参数:python sop_extractor.py -f input.txt --granularity fine

💡 更多排错详情见 references/faq.md


完整工作流

一键运行(推荐,新手首选)

cd ~/.workbuddy/skills/sop-extractor-plus/scripts/
python run_all.py -f input.txt -o output_dir/

run_all.py 自动串联全部步骤,最终在 output_dir/ 生成完整交付物。出错时自动输出「原因+修复建议」,无需手动排查。

分步运行(适合:进阶/调试用)

用户口述/转录文本
    ↓
sop_extractor.py → sop_output.json    (提取结构化SOP)
    ↓
sop_optimizer.py → 优化分析 + 评分    (质量评估+改进建议)
    ↓
sop_formatter.py → 多格式文档输出     (HTML/MD/流程图/清单)
    ↓
report_generator.py → 可视化报告      (SVG图表+完整分析)

AI 工作流程

步骤 1:主动开场 + 收集原始描述

AI 应主动说明工作流程(触发后的开场话术):

我来帮你把操作流程整理成标准SOP文档。我需要先了解一下你的流程,然后会帮你:
① 识别所有步骤和检查点  ② 评估文档质量(百分制)  ③ 找出遗漏项  ④ 生成你需要的格式(HTML/流程图/清单等)

请把流程从头到尾描述一遍,越详细越好:
- 每一步用什么工具/系统?
- 中间哪个环节最容易出错?
- 最终怎么确认做完了/做对了?

对于简短或混乱的输入,启动三轮追问机制(见"输入质量容错机制"章节),不直接报错。 对于跨部门或多人协作场景,引导用户参考 references/collaboration_guide.md。 可参考 references/prompt_guide.md 的渐进式对话引导模板。

步骤 2:运行提取引擎(适合:标准用法)

cd ~/.workbuddy/skills/sop-extractor-plus/scripts/
python sop_extractor.py -f <用户提供的文本文件路径> -o sop_output.json

或使用 -t 直接传入文本。

步骤 3:运行优化分析(适合:标准用法)

python sop_optimizer.py -i sop_output.json -o sop_optimized.json --report optimization_report.json

步骤 4:生成交付物

根据用户需求选择格式:

# 交互式HTML(推荐首屏展示)
python sop_formatter.py -i sop_optimized.json -f html -o sop.html --theme dark

# 多人协作场景(适合:进阶)
# 参考 references/collaboration_guide.md 先拆分子流程,再分别格式化

# 综合可视化报告(适合:进阶)
python report_generator.py -s sop_output.json --optimization optimization_report.json -o sop_report.html

步骤 5:展示结果

打开 sop_report.html 或 sop.html 预览,向用户汇报:

  • 提取的步骤数量和质量评分
  • 发现的缺口和改进建议
  • 生成的交付物清单

输出格式一览

格式用途命令参数
markdown文档归档、版本管理-f markdown
html交互式Web页面(深色主题)-f html --theme dark
mermaid流程图嵌入-f mermaid
checklist可打印执行清单-f checklist
training新人培训卡片-f training
json数据交换-f json
all全部格式一键生成-f all -o output_dir/

质量评分体系

评分等级含义
85-100A优秀 — 可直接投入使用
70-84B良好 — 小修后即可发布
55-69C合格 — 需补充完善
< 55D需改进 — 建议大幅完善

参考资料按需导航

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想了解质量评分如何计算references/quality_checklist.json
需要对话引导用户提供详细描述references/prompt_guide.md
遇到脚本报错/输出不理想references/faq.md
需要套用特定行业模板references/sop_templates.json
多人/跨部门协同场景references/collaboration_guide.md
  • references/sop_templates.json — 8种行业SOP模板(客服/内容发布/软件部署/数据处理/招聘/采购/Bug修复/通用操作)
  • references/quality_checklist.json — 7维度质量评估标准及常见缺失项
  • references/prompt_guide.md — AI 渐进式对话引导模板(4轮对话脚本)
  • references/examples.md — 4个完整使用案例(触发→处理过程→输出预览)
  • references/faq.md — 12题常见问题解答(含脚本报错、简短输入、跨部门流程等边缘场景)
  • references/collaboration_guide.md — 多人/跨部门协同SOP专项引导模板(含角色分工模板)

依赖

纯 Python 标准库,无需额外安装。所有脚本均为零依赖设计。

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