06. VOC Skills 技能缺口与任务文档

目标

把 04-skill-support-matrix.md 中的技能缺口转成可分派、可验收、可排期的任务清单。

本文件重点回答三个问题：

现在到底缺什么技能支持？
哪些是“已有技能但未发布/未映射”？
哪些需要新建 skill、script、template 或课程素材？

一句话结论

当前不缺 Amazon、抖音、TikTok、Instagram、小红书的基础采集能力；真正缺的是：

发布归类缺口：xiaohongshu/ 已有源码技能，但还没有进入 voc-social-data 发布包。
报告工厂缺口：采集矩阵、数据归一化、报告审计、章节草稿仍依赖人工。
课程交付缺口：2 小时课需要 demo 数据包、mini report 模板、dry-run 演示链路。
编排层缺口：小红书和抖音适合补一层课程友好的 VOC 编排 skill，而不是只暴露原子采集 skill。

当前已有能力盘点

能力域	已有支撑	判断
Amazon 电商 VOC	`voc/` 12 个原子技能 + `review-analysis/` + `competitor-analysis/` + `synthesis/`	已能支撑 Amazon 评论 VOC 课和工作坊
抖音数据	`douyin-general-search`、`douyin-video-comments`、`douyin-video-detail`、`douyin-comment-replies` 等	原子采集可用，缺课程编排和 mini report 输出
TikTok / Instagram	`social-media/` 原子技能 + `social-voc/` 编排技能	已有基础课程支撑
小红书数据	`xiaohongshu-search-notes`、`xiaohongshu-note-detail`、`xiaohongshu-note-comments`、`xiaohongshu-user-info`	源码已存在，但发布包和课程编排未闭环
Workshop	`brand-context-builder`、`voc-token-preflight`、6 个 session playbook	已能支撑企业工作坊
报告生成	`voc-proposal`、`html-report-generator`、历史 v2 renderer 脚本	能生成报告，但尚未产品化为报告工厂
Token / 安装	`set-voc-token.js`、`voc-token-preflight`、`install-all.js`、`install-workshop.js`	已有基础设施，需要课程化说明

P0：必须先做的任务

T01. 将 `social-media` 发布口径升级为 `voc-social-data`

类型：发布任务
优先级：P0
状态：已落实到发布脚本，待重新打包/上传刷新 CDN 产物
服务目标：让小红书、抖音、TikTok、Instagram 统一成为社媒 VOC 技能包。

原问题：

scripts/deploy/upload-skills.js 中发布包曾仍叫 social-media。
scripts/deploy/package-and-upload.js 中打包列表曾未包含 xiaohongshu 技能。
对外文档已经使用 voc-social-data，代码发布口径曾未同步。

处理结果：

已将市场说明中的 canonical 包名升级为 voc-social-data。
已将 categories 增加 xiaohongshu。
已将以下技能加入打包清单：
- xiaohongshu-search-notes
- xiaohongshu-note-detail
- xiaohongshu-note-comments
- xiaohongshu-user-info
已保留兼容说明：旧包名 social-media 是历史命名，新产品名为 voc-social-data。

验收标准：

技能市场能看到 voc-social-data 套件。
小红书 4 个技能出现在该套件安装清单中。
README、manifest、课程文档都使用同一套命名。

实现记录：

scripts/deploy/upload-skills.js 已将 canonical 发布包改为 voc-social-data，并保留 social-media 兼容清单。
scripts/deploy/package-and-upload.js 已将小红书 4 个技能加入社媒数据包，并同时产出 voc-social-data.zip 与 social-media.zip。
scripts/deploy/deploy-to-openclaw.ps1 已包含 xiaohongshu 分类，源码部署到 ~/.openclaw/skills 的链路已具备。

T02. 建立小红书 2 小时课 demo 数据包

类型：课程素材任务
优先级：P0
状态：已完成 demo 数据包与 mini report 模板/示例
服务目标：保证小红书课即使 API 不稳定，也能完成现场交付。

建议内容：

文件	用途
`demo/xiaohongshu/raw-notes.json`	小红书笔记样本
`demo/xiaohongshu/raw-comments.json`	评论样本
`demo/xiaohongshu/comments-flat.jsonl`	课程练习用扁平评论
`demo/xiaohongshu/mini-report.example.md`	完成版小报告
`demo/xiaohongshu/mini-report.template.md`	学员空白模板
`demo/xiaohongshu/keywords.template.md`	关键词矩阵模板

最低样本要求：

至少 3 个关键词。
至少 30 篇笔记或视频内容。
至少 100 条评论或可归纳 VOC 样本。
每条样本保留平台、关键词、原文、互动指标、链接或来源标识。

验收标准：

不调用 API 也能完整讲完 2 小时课。
学员能基于 demo 数据填完 Platform VOC Mini Report。
讲师能用同一数据演示痛点、场景、话术、行动建议。

实现记录：

已创建 demo/xiaohongshu/raw-notes.json，包含 3 个关键词、30 篇课程合成笔记样本。
已创建 demo/xiaohongshu/raw-comments.json，包含 30 篇笔记对应的 105 条课程合成评论样本。
已创建 demo/xiaohongshu/comments-flat.jsonl，包含 105 行扁平 VOC 原声样本，可直接用于课堂归纳。
已创建 demo/xiaohongshu/keywords.template.md，用于课前关键词矩阵拆解。
已创建 demo/xiaohongshu/mini-report.template.md 与 demo/xiaohongshu/mini-report.example.md，支持学员填报和讲师演示。
数据文件均标注为课程合成样例，不代表真实平台抓取结果。

T03. 建立 `voc-report-factory` 模板包

类型：文档/模板任务
优先级：P0
状态：已完成 Markdown 模板包初版
服务目标：先不开发复杂 skill，也能让报告工厂开始交付。

建议文件：

文件	作用
`0.Intake.template.md`	需求摄入
`1.Hypothesis.template.md`	H1-H8 假设
`2.ReportOutline.template.md`	报告章节结构
`3.CollectionMatrix.template.md`	采集矩阵
`4.CollectionExecutionSummary.template.md`	采集执行汇报
`raw-schema.md`	`_merged.json` / `comments-flat.jsonl` 字段标准
`report-quality-audit.md`	报告审计 checklist
`delivery-readme.template.md`	客户交付说明

验收标准：

学员或交付同学可以按模板跑完 6 阶段流程。
每个模板都有输入、输出、完成标准。
模板能被系统训练营 Week 1-4 直接引用。

实现记录：

已创建 voc-report-factory/README.md，说明模板包用途、文件清单、使用顺序和单项目完成定义。
已创建 voc-report-factory/0.Intake.template.md，用于项目需求摄入、边界确认和交付物定义。
已创建 voc-report-factory/1.Hypothesis.template.md，用于 H1-H8 假设拆解、验证标准和反证信号定义。
已创建 voc-report-factory/2.ReportOutline.template.md，覆盖轻量 4 章版和企业 6-7 章版报告结构。
已创建 voc-report-factory/3.CollectionMatrix.template.md，覆盖平台、关键词、批次、样本量、假设标签和风险字段。
已创建 voc-report-factory/4.CollectionExecutionSummary.template.md，用于记录样本量、H1-H8 覆盖、异常处理和补采建议。
已创建 voc-report-factory/raw-schema.md，定义 _merged.json 与 comments-flat.jsonl 必备字段和审计规则。
已创建 voc-report-factory/report-quality-audit.md，覆盖 placeholder、样本量、证据回溯、章节质量和行动建议审计。
已创建 voc-report-factory/delivery-readme.template.md，用于客户交付包说明、数据口径、证据回溯和复跑方式。

T04. 实现 `voc-data-normalizer`

类型：script / skill 任务
优先级：P0
状态：已完成最小可用脚本，小红书 demo 已验证
服务目标：把多平台原始结果统一成报告可用数据。

输入：

小红书 notes/comments。
抖音 videos/comments。
Amazon reviews/products。
TikTok/Instagram posts/comments。
3.CollectionMatrix.md 或 collection-matrix.json。

输出：

输出	说明
`_merged.json`	按平台、关键词、批次聚合后的结构化数据
`comments-flat.jsonl`	一行一条 VOC 原声，方便分析和审计
`normalizer-audit.json`	去重、字段缺失、平台分布、异常样本统计

核心字段：

id
platform
sourceType
keyword
batch
hypothesisTags[]
author
content
likeCount
commentCount
publishTime
url
productId
brand
competitor
sentiment
raw

验收标准：

能处理小红书、抖音、Amazon 至少 3 类数据。
输出样本量与输入样本量差异可解释。
去重逻辑可复核。
报告封面数字能从 _merged.json 直接读取。

实现记录：

已创建 scripts/tools/voc-data-normalizer.js，使用 CommonJS，无新增依赖。
支持命令行参数：--input <raw-dir>、--output <out-dir>、--project <name>、--category <name>。
输出 _merged.json、comments-flat.jsonl、normalizer-audit.json 三类文件。
已内置小红书 notes/comments、抖音 videos/comments、Amazon reviews/products 的最小字段映射。
已实现基础去重、空正文剔除、必填字段缺失统计和 source 文件审计。
已默认跳过输入目录中的既有 _merged.json、comments-flat.jsonl、normalizer-audit.json，避免重复归一化输出文件。
已用 demo/xiaohongshu/raw-notes.json 与 demo/xiaohongshu/raw-comments.json 验证通过，输出到 demo/xiaohongshu/normalized/。
验证结果：30 个 item、105 条有效 VOC、重复数 0、字段缺失 0、错误 0。
抖音与 Amazon 映射已按现有 api-config.json 字段实现，后续需要用真实采集样本做回归验证。

T05. 实现 `voc-report-auditor`

类型：script / skill 任务
优先级：P0
状态：已完成最小可用脚本，小红书 demo 审计通过
服务目标：让企业报告交付前有硬性质量闸门。

输入：

HTML 或 Markdown 报告。
_merged.json。
comments-flat.jsonl。
3.CollectionMatrix.md 或 collection-matrix.json。

检查项：

检查项	失败表现
placeholder 检查	出现 `TODO`、`placeholder`、空章节
样本量一致性	封面、正文、数据文件数字不一致
H1-H8 覆盖	假设没有证据或状态
证据回溯	结论没有 VOC 原声或来源
平台分布	平台缺失、批次缺失、关键词缺失
HTML 完整性	图表、章节、目录、样式缺失
行动建议	没有 P0/P1/P2 或验证方式

输出：

audit-report.md
audit-result.json
pass / warn / fail 状态

验收标准：

能发现明显 placeholder。
能发现样本量不一致。
能列出缺证据章节。
失败项能给出修复建议。

实现记录：

已创建 scripts/tools/voc-report-auditor.js，使用 CommonJS，无新增依赖。
支持命令行参数：--report <report.md|html>、--merged <_merged.json>、--comments <comments-flat.jsonl>、--matrix <matrix.md|json>、--output <out-dir>。
输出 audit-result.json 与 audit-report.md。
已实现 pass / warn / fail 三态结果。
已覆盖 placeholder、空章节、样本量一致性、H1-H8 覆盖、证据回溯、平台/关键词/批次分布、字段完整性、行动建议和风险边界检查。
已修正 Markdown 父章节下直接进入子章节时被误判为空章节的问题。
已用 demo/xiaohongshu/mini-report.example.md、demo/xiaohongshu/normalized/_merged.json 与 demo/xiaohongshu/normalized/comments-flat.jsonl 验证通过。
已将审计输出写入 demo/xiaohongshu/audit/，结果为 pass，失败项 0、警告项 0。

P1：第二阶段开发任务

T06. 实现 `collection-matrix-builder`

类型：template-first / skill-later 任务
优先级：P1
状态：已完成最小可用脚本，小红书 demo 矩阵已验证
服务目标：把业务问题和 H1-H8 假设转成可执行采集计划。

输入：

0.Intake.md
H1-H8 假设
目标平台
品类、竞品、场景词

输出：

3.CollectionMatrix.md
collection-matrix.json

验收标准：

每个假设至少有 3 个关键词支撑。
每个关键词有 platform、batch、targetCount、hypothesisTags。
支持 P0/P1/P2 批次设计。

实现记录：

已创建 scripts/tools/collection-matrix-builder.js，使用 CommonJS，无新增依赖。
支持从 Markdown 关键词表或 JSON 输入生成采集矩阵。
支持命令行参数：--keywords <keywords.md|json>、--keyword <kw1,kw2>、--output <out-dir>、--project <name>、--category <name>、--platform <name>、--target <count>、--question <text>。
输出 3.CollectionMatrix.md 与 collection-matrix.json。
已实现 --expand-hypotheses 显式扩展模式，可按 H1-H8 模板补齐到每个假设至少 3 个关键词。
已实现矩阵审计，检查 H1-H8 覆盖数、platform、batch、targetCount、hypothesisTags 等必填字段。
已用 demo/xiaohongshu/keywords.template.md 验证通过，输出到 demo/xiaohongshu/matrix/。
验证结果：18 个关键词、targetCount 180、H1-H8 每个至少 3 个关键词、warnings 0。

T07. 实现 `hypothesis-generator`

类型：prompt / skill 任务
优先级：P1
状态：已完成最小可用脚本，小红书 demo 假设生成与矩阵联动已验证
服务目标：降低新学员做 H1-H8 的门槛。

输入：

品牌/产品 brief。
决策问题。
目标用户与渠道。
已知竞品。

输出：

H1-H8 假设表。
每条假设的验证问题。
每条假设建议采集的平台和关键词方向。

验收标准：

假设不只是泛泛问题，而能指导采集。
输出能直接喂给 collection-matrix-builder。
支持轻量 4 章报告和企业 6-7 章报告两种粒度。

实现记录：

已创建 scripts/tools/hypothesis-generator.js，使用 CommonJS，无新增依赖。
支持命令行参数：--output <out-dir>、--category <name>、--brand <name>、--product <name>、--question <text>、--audience <text>、--channels <list>、--competitors <list>、--granularity light|enterprise、--brief <brief.md|json>。
输出 1.Hypothesis.md 与 hypothesis.json。
已生成 H1-H8 假设表、每条假设的核心问题、假设表述、用户表达、推荐平台、关键词方向、证据标准、反证信号和报告章节映射。
hypothesis.json 中的 keywords 数组可直接作为 collection-matrix-builder 输入。
已用小红书冻干益生菌 demo 验证通过，输出到 demo/xiaohongshu/hypothesis/。
验证结果：8 条 H1-H8 假设、24 个关键词方向。
已用 demo/xiaohongshu/hypothesis/hypothesis.json 驱动 collection-matrix-builder 生成矩阵，输出到 demo/xiaohongshu/hypothesis-matrix/。
联动验证结果：24 个关键词、targetCount 240、warnings 0。

T08. 实现小红书 VOC 编排 skill

建议命名：xiaohongshu-category-voc 或 xiaohongshu-mini-voc
类型：orchestration skill 任务
优先级：P1
状态：已完成最小编排 skill 配置与文档
服务目标：让 2 小时课不用手动串 3-4 个原子技能。

调用底层技能：

xiaohongshu-search-notes
xiaohongshu-note-detail
xiaohongshu-note-comments
xiaohongshu-user-info 可选

输出字段：

keywords[]
notes[]
comments[]
topPainPoints[]
topScenarios[]
contentHooks[]
competitorSignals[]
actionItems[]

验收标准：

输入 3-5 个关键词即可输出一份 mini VOC summary。
能服务小红书 2 小时课。
输出可直接填入 Platform VOC Mini Report。

实现记录：

已创建 xiaohongshu/xiaohongshu-mini-voc/api-config.json。
已创建 xiaohongshu/xiaohongshu-mini-voc/SKILL.md。
编排底层技能：xiaohongshu-search-notes、xiaohongshu-note-detail、xiaohongshu-note-comments，以及可选 xiaohongshu-user-info。
支持输入 keywords、keywordMatrix、notesPerKeyword、maxCommentPages、sort、note_type、batch、hypothesisTags、includeUserInfo。
定义输出 metadata、notes、commentsByNote、commentsFlat、keywordStats、audit，字段可进入 voc-data-normalizer。
已在 scripts/deploy/package-and-upload.js 的 voc-social-data 套件中加入 xiaohongshu-mini-voc。
已完成 JSON 解析校验与部署/上传脚本语法校验。
说明：当前版本为编排配置与执行规范，真实 API 串行执行由 OpenClaw orchestration runtime 承接。

T09. 实现抖音 VOC 编排 skill

建议命名：douyin-content-voc 或 douyin-mini-voc
类型：orchestration skill 任务
优先级：P1
状态：已完成最小编排 skill 配置与文档
服务目标：把抖音搜索、视频详情、评论采集、爆点分析串成课程流程。

调用底层技能：

douyin-general-search
douyin-video-detail
douyin-video-comments
douyin-comment-replies
douyin-hashtag-search 可选

输出字段：

videos[]
comments[]
contentSignals[]
audienceQuestions[]
hookPatterns[]
contentActions[]

验收标准：

能从关键词生成视频样本与评论样本。
能输出 5-8 条内容洞察。
能支撑抖音 2 小时课的 mini report。

实现记录：

已创建 douyin/douyin-mini-voc/api-config.json。
已创建 douyin/douyin-mini-voc/SKILL.md。
编排底层技能：douyin-general-search、douyin-video-detail、douyin-video-comments、douyin-comment-replies，以及可选 douyin-hashtag-search。
支持输入 keywords、keywordMatrix、videosPerKeyword、commentsPerVideo、maxCommentPages、includeReplies、repliesPerVideo、includeHashtags、sort_type、publish_time、filter_duration、content_type、batch、hypothesisTags。
定义输出 metadata、videos、comments、replies、hashtags、contentSignals、audienceQuestions、hookPatterns、contentActions、audit。
已继承抖音数据网关 vocToken 配置、余额不足提示和 unauthorized 错误处理规范。
已在 scripts/deploy/package-and-upload.js 的 voc-social-data 套件中加入 douyin-mini-voc。
已完成 JSON 解析校验与部署/上传脚本语法校验。
说明：当前版本为编排配置与执行规范，真实 API 串行执行由 OpenClaw orchestration runtime 承接。

T10. 抽象 v2 HTML 报告组件库

类型：script/template 任务
优先级：P1
状态：已完成最小 HTML v2 组件库、模板与 demo 报告验证
服务目标：把江中报告验证过的 v2 renderer 模式产品化。

建议产物：

产物	说明
`report-components.js`	通用组件：标题、VOC 卡片、矩阵、柱图、行动列表
`report-renderer-template.js`	CHAPTERS + buildHTML 标准模板
`chapter-module-template.js`	每章独立模块模板
`gen-report-template.js`	生成入口模板

验收标准：

新报告不用从旧报告复制大段代码。
支持按章拆分，避免单文件过大。
能生成至少一份 demo HTML 报告。

实现记录：

已创建 voc-report-factory/html-v2/report-components.js，提供通用组件：封面、章节标题、指标卡、洞察卡、VOC 卡片、VOC 网格、柱图、对比表、2x2 矩阵、行动列表、证据表与完整 HTML 外壳。
已创建 voc-report-factory/html-v2/report-renderer-template.js，提供 CHAPTERS、SLIDE_RENDERERS、DEFAULT_REPORT_DATA、validateReportData() 与 buildHTML() 标准模式。
已创建 voc-report-factory/html-v2/chapter-module-template.js，提供按章拆分的 intro/evidence/analysis/action 模块模板。
已创建 voc-report-factory/html-v2/gen-report-template.js，支持 --output <report.html> 与可选 --data <report-data.json> 生成 HTML。
已在 voc-report-factory/README.md 中加入 html-v2/ 文件清单与使用顺序。
已生成 demo 报告：demo/report-factory/html-v2-demo-report.html。
验证结果：4 个 JS 文件均通过 node --check；demo HTML 生成成功；未发现 {{placeholder}}、Coming Soon、TODO、待填 等未完成标记。

P2：增强任务

T11. 实现 `chapter-insight-writer`

类型：AI writing / orchestration 任务
优先级：P2 状态：已完成最小证据驱动章节草稿生成脚本

作用：基于 stage output、VOC evidence、hypothesis status，生成章节草稿。

验收标准：

每节至少包含结论、证据、解释、行动建议。
不允许无证据结论。
输出可由人工编辑进入 HTML renderer。

实现记录：

已创建 scripts/tools/chapter-insight-writer.js。
支持输入 normalized 目录、_merged.json 或 comments-flat.jsonl。
支持 --version light|enterprise、--min-evidence、--evidence-limit、--project、--category。
输出 chapter-insights.md 与 chapter-insights.json。
按章节映射 H1-H8，聚合 theme、keyword、platform、batch，并挑选可追溯 VOC 证据卡。
每章包含章节目标、对应假设、证据量、章节结论、业务解释、行动建议、警告和 VOC 证据卡。
已用 demo/xiaohongshu/normalized 验证，输出到 demo/xiaohongshu/chapter-insights/。
验证结果：4 章、20 张证据卡、warnings 0、unsupportedConclusionCount 0。

T12. 实现 `platform-mini-report-generator`

类型：课程交付任务
优先级：P2 状态：已完成 Markdown 优先的单平台 mini report 生成脚本

作用：把单平台课程输出自动填入 Platform VOC Mini Report。

支持平台：

小红书
抖音
Amazon
TikTok
Instagram

验收标准：

课程结束前 5 分钟能生成可展示小报告。
支持 Markdown 优先，HTML 可后置。

实现记录：

已创建 scripts/tools/platform-mini-report-generator.js。
支持输入 normalized 目录、_merged.json 或 comments-flat.jsonl。
支持 --platform xiaohongshu|douyin|amazon|tiktok|instagram、--project、--category、--data-nature、--owner、--date。
输出 platform-mini-report.md 与 platform-mini-report.json。
自动填充报告信息、一句话结论、数据概况、H1-H8 假设覆盖、高频主题聚类、VOC 原声证据卡、产品/内容机会、平台内容建议、风险边界和结课行动清单。
已用 demo/xiaohongshu/normalized 验证，输出到 demo/xiaohongshu/platform-mini-report/。
验证结果：105 条 VOC、6 张证据卡、warnings 0、uncoveredHypothesisCount 0、hasTraceableEvidence true。

T13. 建立技能调用示例库

类型：文档/课程任务
优先级：P2 状态：已完成核心 skill 调用示例库初版

作用：每个核心 skill 提供一组可复制调用示例。

建议目录：

docs/voc-skills-course-plan/examples/
  amazon-review-voc/
  xiaohongshu-mini-voc/
  douyin-content-voc/
  tiktok-instagram-trend/
  report-factory-demo/

验收标准：

每个示例包含输入、输出、常见错误、课堂讲解点。
助教可以按示例独立带练。

实现记录：

已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/README.md 作为示例库入口。
已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/amazon-review-voc/README.md，映射真实 skill voc/product-reviews-query。
已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/xiaohongshu-mini-voc/README.md，映射真实 skill xiaohongshu/xiaohongshu-mini-voc。
已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/douyin-content-voc/README.md，映射真实 skill douyin/douyin-mini-voc。
已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/tiktok-instagram-trend/README.md，映射 social-voc/tiktok-category-voc、social-voc/instagram-brand-voc、social-voc/social-trend-analysis。
已创建 docs/voc-skills-course-plan/examples/report-factory-demo/README.md，覆盖 chapter-insight-writer、platform-mini-report-generator 和 HTML v2 demo 生成链路。
T15 已追加 docs/voc-skills-course-plan/examples/openclaw-single-platform-report/README.md，作为 OpenClaw 用户课总入口示例。
验证结果：示例 README 均存在；示例文档未发现 TODO、待填 等占位；引用的 skill config 和本地脚本路径均存在。

T14. 打通 T11/T12 JSON 到 HTML v2 报告

类型：report rendering / integration 任务
优先级：P2
状态：已完成 HTML v2 自动适配链路

作用：让 platform-mini-report.json 与 chapter-insights.json 可直接进入 HTML v2 renderer，形成 Markdown 初稿到 HTML 展示稿的闭环。

验收标准：

gen-report-template.js 保持兼容原生 HTML v2 demo data。
platform-mini-report.json 可直接生成 HTML。
chapter-insights.json 可直接生成 HTML。
生成结果无 TODO、待填、Coming Soon、placeholder 等未完成标记。

实现记录：

已在 voc-report-factory/html-v2/report-renderer-template.js 中新增 adaptReportData、adaptPlatformMiniReport、adaptChapterInsights。
已更新 voc-report-factory/html-v2/gen-report-template.js，支持 --data report-data.json|platform-mini-report.json|chapter-insights.json。
已更新 voc-report-factory/README.md 与 docs/voc-skills-course-plan/examples/report-factory-demo/README.md 的 HTML v2 使用示例。
已生成并验证 demo/report-factory/html-v2-demo-report.html。
已生成并验证 demo/xiaohongshu/platform-mini-report/platform-mini-report.html。
已生成并验证 demo/xiaohongshu/chapter-insights/chapter-insights.html。

T15. OpenClaw 单平台 VOC 课程总入口与教学手册

类型：课程产品化 / OpenClaw skill 编排规范
优先级：P0
状态：已完成课程主文档与总入口 skill 规范

作用：把 2 小时单平台 VOC 课从“本地脚本/内部 SOP”调整为“OpenClaw 用户调用技能生成 VOC 洞察报告”的课程主线。

验收标准：

有一份讲师录课可直接使用的总教学手册。
有一份 OpenClaw 单平台课程详细流程和讲稿。
有一份 OpenClaw VOC 技能链路图，明确总入口、平台采集、报告生成和审计关系。
新增 voc/voc-single-platform-report 作为用户侧总入口 skill 规范。
示例库中有 openclaw-single-platform-report/ 调用示例。
课程总览、课程体系、技能支撑矩阵均指向 OpenClaw 用户主线，而不是本地脚本主线。

实现记录：

已新增 docs/voc-skills-course-plan/openclaw-single-platform-voc-teaching-manual.md，作为录课和教学总入口。
已新增 docs/voc-skills-course-plan/07-openclaw-single-platform-course.md，覆盖课程定位、标准输入、录课讲稿、课堂流程和讲师检查清单。
已新增 docs/voc-skills-course-plan/openclaw-voc-skill-map.md，定义 voc/voc-single-platform-report 总链路。
已新增 docs/voc-skills-course-plan/examples/openclaw-single-platform-report/README.md，提供 OpenClaw 用户课标准输入和演示步骤。
已新增 voc/voc-single-platform-report/SKILL.md 与 voc/voc-single-platform-report/api-config.json，定义课程总入口 skill。
已将 voc-single-platform-report 加入 scripts/deploy/package-and-upload.js 的 voc-core 打包清单。
已更新 docs/voc-skills-course-plan/README.md、03-course-system.md、04-skill-support-matrix.md 与 examples/README.md，统一口径为 OpenClaw 用户技能课。

不建议现在做的任务

任务	暂缓原因
一次性开发完整自动报告 Agent	当前最缺的是 SOP、schema、审计，不是全自动
重写所有已有采集 skill	原子采集能力已基本齐全，先补发布和编排
过早做复杂 BI 看板	课程和报告交付优先，BI 可在 90 天后再做
每个平台都做独立 HTML 报告生成器	先用统一 mini report 模板，避免维护成本过高

任务依赖关系

T01 发布归类
  ↓
T02 小红书 demo 数据包
  ↓
T08 小红书编排 skill
  ↓
小红书 2 小时课可售卖

T03 report-factory 模板包
  ↓
T04 voc-data-normalizer
  ↓
T05 voc-report-auditor
  ↓
系统训练营 / 企业报告交付可复制

T06 collection-matrix-builder
  ↓
T07 hypothesis-generator
  ↓
训练营 Week 1-2 自动化增强

30 天内建议只做这 5 件事

T01：把 xiaohongshu/ 纳入 voc-social-data 发布包。
T02：完成小红书 2 小时课 demo 数据包。
T03：完成 voc-report-factory 模板包。
T04：先做 voc-data-normalizer 的 script 版本。
T05：先做 voc-report-auditor 的 placeholder / 样本量 / 证据检查版本。

与既有文档的对应关系

文档	本文件如何承接
`01-skill-productization.md`	将套件发布缺口转成 T01
`02-standard-report-workflow.md`	将报告工厂模板、normalizer、auditor 转成 T03-T05
`03-course-system.md`	将 2 小时课兜底素材和 mini report 转成 T02、T12
`04-skill-support-matrix.md`	将技能支撑缺口转成 T01-T13
`05-execution-roadmap.md`	将 30/60/90 天路线细化为可派发任务

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06. VOC Skills 技能缺口与任务文档

目标

一句话结论

当前已有能力盘点

P0：必须先做的任务

T01. 将 social-media 发布口径升级为 voc-social-data

T02. 建立小红书 2 小时课 demo 数据包

T03. 建立 voc-report-factory 模板包

T04. 实现 voc-data-normalizer

T05. 实现 voc-report-auditor

P1：第二阶段开发任务

T06. 实现 collection-matrix-builder

T07. 实现 hypothesis-generator

T08. 实现小红书 VOC 编排 skill

T09. 实现抖音 VOC 编排 skill

T10. 抽象 v2 HTML 报告组件库

P2：增强任务

T11. 实现 chapter-insight-writer

T12. 实现 platform-mini-report-generator

T13. 建立技能调用示例库

T14. 打通 T11/T12 JSON 到 HTML v2 报告

T15. OpenClaw 单平台 VOC 课程总入口与教学手册

不建议现在做的任务

任务依赖关系

30 天内建议只做这 5 件事

与既有文档的对应关系

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T01. 将 `social-media` 发布口径升级为 `voc-social-data`

T03. 建立 `voc-report-factory` 模板包

T04. 实现 `voc-data-normalizer`

T05. 实现 `voc-report-auditor`

T06. 实现 `collection-matrix-builder`

T07. 实现 `hypothesis-generator`

T11. 实现 `chapter-insight-writer`

T12. 实现 `platform-mini-report-generator`