name: ai-company description: 完全自主的AI公司運營系統 - 7×24小時自動化發現需求、設計、開發、銷售、運維，實現盈利的輕量級解決方案

AI Company 自動化運營技能

概述

重要說明：這是一個技能定義，不是完整的專案實現。使用本技能來建立和執行您的AI公司。

這個技能教你如何構建一個完全由AI員工組成的公司，實現：

• 自主發現需求：掃描GitHub、Reddit、Twitter等平臺發現機會
• 智慧設計開發：AI產品設計師和開發者團隊協作
• 自動化銷售：AI銷售和營銷自動獲取客戶
• 持續交付支援：AI客服和DevOps自動運維
• 資料驅動最佳化：基於反饋持續迭代產品和流程
• 版本化管理：所有AI員工可版本控制和快速回滾

核心特點

1. 去中心化AI員工網路

每個AI員工都是獨立的智慧體，通過事件匯流排協作，無單點故障：

機會發現層 → 產品設計層 → 開發交付層 → 商業運營層 → 監控最佳化層

2. 持續最佳化迴圈

系統不斷學習和改進：

發現機會 → 開發產品 → 獲取客戶 → 收集反饋 → 分析學習 → 產品迭代 → 重複

3. 輕量級技術棧

只需Python + JSON檔案，無需複雜的基礎設施：

- Python 3.10+
- Claude Agent SDK
- 簡單的JSON檔案儲存
- cron定時任務
- 可選GitHub Actions

4. 人類監督保障

AI監控AI，異常時自動告警人類：

自我監控 → 同伴監控 → 人類監控面板 → 介入決策

AI員工角色

Market Research AI（市場研究專家）

職責： - 掃描GitHub Issues發現技術痛點 - 分析Reddit和Hacker News討論 - 監控Twitter技術趨勢 - 追蹤競品動向 - 評估市場機會和收入潛力

輸出：opportunities.json - 包含市場機會、痛點分析、潛在收入

Product Designer AI（產品設計師）

職責： - 將機會轉化為產品概念 - 設計MVP功能集 - 制定定價策略 - 建立產品路線圖

輸出：product_designs.json - 產品設計文件、功能列表、定價模型

Developer AI（開發專家）

職責： - 實現產品功能 - 編寫技術文件 - 建立自動化測試 - 修復bug和效能最佳化 - 管理程式碼倉庫

輸出：GitHub倉庫、文件、測試套件

Sales & Marketing AI（銷售營銷專家）

職責： - 生成營銷內容 - 管理社交媒體賬號 - 回覆客戶諮詢 - 跟進銷售線索 - 維護客戶關係

輸出：營銷活動、銷售記錄、客戶資料庫

Customer Support AI（客服專家）

職責： - 回答客戶問題 - 解決技術問題 - 收集產品反饋 - 識別常見問題並改進FAQ

輸出：支援工單、客戶反饋、知識庫更新

Monitor AI（監控最佳化專家）

職責： - 監控所有AI員工狀態 - 檢測效能異常 - 生成最佳化建議 - 觸發人類告警

輸出：健康報告、告警、最佳化建議

Finance AI（財務專家）

職責： - 追蹤收入和支出 - 計算利潤率 - 生成財務報告 - 建議定價調整

輸出：財務報告、收入分析、趨勢預測

技能結構 vs 專案結構

技能檔案結構（當前）

ai-company/                 # 技能定義目錄
├── SKILL.md                # 技能主文件
├── README.md               # 專案說明
├── LICENSE                 # 許可證
├── CONTRIBUTING.md         # 貢獻指南
├── docs/                   # 詳細文件
│   ├── design.md          # 設計文件
│   └── api.md             # API文件
└── examples/              # 示例程式碼
    ├── simple_ai_employee.py
    ├── simple_event_bus.py
    ├── simple_coordinator.py
    └── config.yaml

使用本技能建立的專案結構

my-ai-company/              # 使用技能建立的專案
├── employees/              # AI員工實現
│   ├── market_researcher.py
│   ├── product_designer.py
│   ├── developer.py
│   ├── sales_marketing.py
│   ├── customer_support.py
│   ├── monitor.py
│   └── finance.py
├── prompts/                # AI員工提示詞（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/                 # 共享資料
│   ├── opportunities.json
│   ├── products.json
│   ├── customers.json
│   ├── sales.json
│   ├── state.json
│   └── metrics.json
├── workflows/              # 工作流定義
│   ├── discover_opportunities.yaml
│   ├── build_product.yaml
│   ├── make_sale.yaml
│   └── optimize_system.yaml
├── logs/                   # 日誌檔案
├── main.py                 # 主排程器
└── config.yaml             # 配置檔案

快速開始

1. 安裝依賴

pip install anthropic python-dotenv pyyaml requests

2. 建立AI公司專案

# 方法1：使用初始化指令碼（推薦）
cd skills/ai-company/examples
python3 init_ai_company.py my-ai-company

# 方法2：手動建立
mkdir my-ai-company
cd my-ai-company
# 按照專案結構手動建立目錄和檔案

3. 配置API金鑰

cd my-ai-company
cp .env.example .env
# 編輯.env，新增你的API金鑰
nano .env

4. 執行示例測試

# 測試AI員工示例
python3 ../examples/simple_ai_employee.py

# 測試完整工作流示例
python3 ../examples/simple_coordinator.py

5. 啟動你的AI公司

# 啟動AI團隊
python main.py start

# 檢視狀態
python main.py status

# 停止AI團隊
python main.py stop

5. 設定定時任務

crontab -e
# 新增：
*/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

配置檔案

config.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: "your-email@example.com"
  alert_threshold:
    error_rate: 0.1
    revenue_drop: 0.2

工作流程

1. 機會發現流程

觸發條件：每30分鐘
流程：
  1. Market Research AI掃描多個平臺
  2. 分析和評分每個機會
  3. 儲存高價值機會到opportunities.json
  4. 釋出opportunity.discovered事件

2. 產品開發流程

觸發條件：新機會發現
流程：
  1. Product Designer AI設計產品
  2. Developer AI實現MVP
  3. QA自動測試
  4. 部署到生產環境
  5. 釋出product.ready事件

3. 銷售流程

觸發條件：產品就緒
流程：
  1. Marketing AI建立營銷內容
  2. 多渠道推廣（Twitter、Reddit、郵件）
  3. Sales AI回覆諮詢
  4. 跟進線索
  5. 成交記錄

4. 最佳化流程

觸發條件：每天早上9點
流程：
  1. 分析昨天的資料
  2. 識別問題和機會
  3. 優先順序排序
  4. 執行改進：
     - 產品迭代
     - 營銷最佳化
     - 定價調整
     - 客戶挽回
  5. 學習和記錄

版本控制和A/B測試

AI員工版本管理

# 建立新版本
python main.py --new-version sales_agent v2.2

# A/B測試
python main.py --ab-test sales_agent v2.1 v2.2 --traffic 0.2

# 檢視測試結果
python main.py --ab-test-results

# 回滾
python main.py --rollback sales_agent

提示詞版本化

所有AI員工的提示詞都納入版本控制：

prompts/sales_marketing/
├── v1.0.md     # 初始版本
├── v2.0.md     # 重大更新
└── v2.1.md     # 當前版本

監控和告警

即時監控

# 檢視所有AI員工狀態
python main.py --status

# 檢視特定AI的日誌
tail -f logs/market_researcher.log

# 啟動Web儀表板
python main.py --dashboard
# 訪問 http://localhost:5000

告警級別

• INFO: 正常執行
• WARNING: 效能下降，需關注
• ERROR: 任務失敗，自動重試中
• CRITICAL: 需要人類介入

告警觸發條件

• 同一AI連續失敗3次
• 收入下降超過20%
• 客戶投訴率上升
• 系統資源使用超過90%
• AI檢測到無法處理的異常

資料儲存

JSON資料結構

opportunities.json

{
  "opportunities": [
    {
      "id": "opp_001",
      "source": "reddit/r/webdev",
      "pain_point": "缺少自動化測試工具",
      "potential_revenue": 500,
      "difficulty": "medium",
      "market_size": "large",
      "status": "validated"
    }
  ]
}

products.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

{
  "customers": [
    {
      "id": "cust_001",
      "name": "John Doe",
      "email": "john@example.com",
      "status": "active",
      "lifetime_value": 590,
      "health_score": 0.8
    }
  ]
}

最佳實踐

1. 從小開始

• 先啟動1-2個AI員工
• 驗證工作流程
• 逐步擴充套件到完整的AI團隊

2. 人工監督初期

• 前幾周密切關注AI決策
• 定期審查AI輸出
• 調整提示詞和配置

3. 資料驅動最佳化

• 定期檢視指標和報告
• 基於資料做決策
• A/B測試重大變更

4. 版本控制一切

• 所有提示詞納入Git
• 重大變更前打標籤
• 保持快速回滾能力

  這個技能的最新版本可以在7w4.net小蔥技能站找到。

5. 客戶體驗優先

• 快速響應客戶諮詢
• 主動收集反饋
• 持續改進產品質量

故障排查

AI員工不工作

# 檢查狀態
python main.py --status

# 檢視日誌
tail -f logs/<employee_name>.log

# 重啟AI員工
python main.py --restart <employee_name>

效能下降

# 檢視最佳化建議
python main.py --optimizations

# 檢查資源使用
python main.py --resources

# 回滾到上一版本
python main.py --rollback <employee_name>

收入異常

# 檢視財務報告
python main.py --financial-report

# 分析銷售資料
python main.py --analyze-sales

# 檢查客戶健康度
python main.py --customer-health

高階功能

自定義AI員工

# employees/custom_ai.py
from ai_employee import AIEmployee

class CustomAI(AIEmployee):
    name = "custom_ai"
    role = "自定義專家"

    tools = [
        'custom_tool_1',
        'custom_tool_2'
    ]

    def process(self, task):
        # 自定義處理邏輯
        result = self.claude.process(task, self.tools)
        return result

自定義工作流

# workflows/custom_workflow.yaml
name: 自定義工作流
triggers:
  - cron: "0 */2 * * *"
steps:
  - step_1:
      ai: custom_ai
      action: custom_action
  - step_2:
      ai: another_ai
      action: another_action

整合外部服務

# 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

擴充套件閱讀

• 設計文件 - 詳細的系統設計
• API文件 - 完整的API參考
• 示例專案 - 實際執行的AI公司
• 社群討論 - 分享經驗和技巧

貢獻

歡迎貢獻！請檢視 CONTRIBUTING.md 瞭解如何參與。

許可證

MIT License - 詳見 LICENSE

作者: AI CEO Automation Team 版本: 2.0.0 最後更新: 2024-03-09

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這個Skill更像一本設計指南而不是現成軟體，文件寫得很詳細清楚，但示例程式碼不能直接用，需要程式設計師幫忙才能跑起來。設計思路很棒，但功能還不完整，細節上有小缺失。