baidu-paddle-wenxin-operation

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• SKILL.md
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• source-map.md · references/

SKILL.md (first lines)

# Baidu Paddle Wenxin Operation

## 适用场景

当用户需要围绕百度飞桨、文心大模型及厦门本地 AI 生态开展日常运营信息搜集和线索整理时，使用本 Skill。

典型场景包括：

- 跟踪文心大模型、飞桨框架的最新发布、价格调整、活动和案例动态
- 汇总国内外大模型竞品的版本更新、推广动作和行业趋势
- 搜集厦门本地 AI 政策、补贴、活动和场景机会清单
- 挖掘厦门本地与 AI、数据、数字化转型相关的潜在客户并整理优先级

## 输入要求

- **业务目标**：需要执行的模块范围，例如仅做资讯搜集、仅做客户挖掘，或四个模块全部执行
- **时间范围**：当日动态、近 3 日动态、周度汇总等
- **重点关注对象**：可指定企业、政策、活动、竞品或行业方向
- **输出形式**：简报文档、周报、Excel 清单或结构化表格

## 执行步骤

1. 先确认本次执行范围，对齐需要覆盖的模块、时间范围和重点关注对象。
2. 按模块联网检索信息，并优先使用 `references/source-map.md` 中的高优先级来源：
   - 模块一：百度飞桨与文心大模型官方动态、开发者生态、运营相关活动
   - 模块二：国内外大模型及竞品动态，重点关注版本、价格、推广和行业趋势
   - 模块三：厦门本地 AI 政策、补贴、产业园区动态、供需活动与机会清单
   - 模块四：厦门本地潜在客户，优先识别有明确 AI 需求信号的企业
3. 对采集结果做筛选和结构化整理：
   - 保留权威、近期、与运营工作直接相关的信息，二手转载需尽量回溯原始来源
   - 为每条资讯补充核心解读和运营参考，并标注来源链接、发布日期和抓取日期
   - 为每个潜在客户补充需求方向、匹配度、优先级和明确的线索来源
4. 输出整理结果：
   - 资讯类内容按模块分类，标注信息类型、发布时间、抓取日期、来源 URL、核心要点和运营价值
   - 潜在客户清单按优先级排序，保留企业名称、需求方向、线索来源、信号强弱和跟进建议
5. 结果自查：
   - 去重并剔除过期或无直接相关性的内容
   - 检查资讯来源是否清晰、客户线索是否有依据，无法核实的信息必须标注为 `待确认`
   - 对价格、政策、报名时间、客户信号等易过期信息，明确写出“发布时间”或“抓取日期”
   - 对需要后续跟进的信息补充待确认项，不得把无来源内容写成既成事实

## 输出要求

- **资讯汇总**：按模块组织，至少包含资讯标题、信息类型、发布时间、抓取日期、来源名称、来源 URL、核心解读、运营参考、待确认项
- **竞品动态**：与文心和飞桨相关的竞品信息应单独标识，便于对比阅读
- **厦门政策活动清单**：标明信息类型、发布单位、来源 URL、发布时间、实施时间或活动时间、报名截止时间（如有）
- **潜在客户清单**：建议使用表格结构，至少包含企业名称、需求方向、匹配度、优先级、线索来源、来源 URL、抓取日期、待确认项
- **周度总结**：提炼本周核心动态、对运营工作的价值以及建议跟进事项，并明确哪些结论仍需补充验证

## 实时信息约束

- 本 Skill 处理的是会随时间变化的运营信息，默认必须联网检索，不依赖记忆直接给出“最新动态”。
- 任何涉及发布时间、价格、政策补贴、活动安排、竞品版本、企业线索的内容，都必须带来源 URL。
- 无法确认原始来源、发布时间或真实性时，不得写成确定事实，应明确标注 `待确认`。
- 对二手媒体、转载文章、摘要号内容，优先回溯到官方公告、企业官网、原始活动页或原始报道。
- 对潜在客户线索，至少提供一个明确信号来源，例如官网公告、招聘页、招投标信息、活动名单或政府清单。

## 参考资料

- `references/source-map.md`：四个模块的建议信息源和筛选重点
- `references/output-template.md`：资讯汇总、政策活动清单和潜在客户清单的推荐输出格式
- `evals/evals.json`：建议用于校验来源、日期、线索强弱标注是否完整的最小测试集

From AgenticAIPlan/AgenticAISkills, MIT.

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