15.8 场景三：培训方案修订

面向经管学生、研究者与从业者的 AI 智能体设计教材

用户将两个文件放入 inbox/：一份现行培训方案（.docx，39KB）和一份学员反馈汇总（.xlsx，13KB）。任务是根据 Q1 学员反馈修订培训方案，产出修订后的方案文档和修订对照表。

用户在对话中输入：

▶ Claude Code

inbox 里有两个文件：现行培训方案.docx 和学员反馈汇总.xlsx。根据 Q1 学员反馈修订培训方案，产出两个文件：修订后的培训方案.docx（在原文档基础上改，保持原结构）和修订对照表.xlsx（列出每处改动的原内容、修订内容、修订依据）

交互过程

Claude 扫描 inbox/，识别出两个文件的类型和用途。这次没有额外的交互询问——用户的需求已经足够明确，包括产出物格式、修订原则（保持原结构）和对照表的字段要求。Claude 判断这个任务需要组合使用两个 Skill，直接生成便签。

任务识别与便签生成

便签中记录了处理方案：先用 minimax-xlsx 分析反馈数据，再用 minimax-docx 修订方案，最后用 minimax-xlsx 生成对照表。

产出物

修订对照表效果

任务完成后产出两个文件，保存在 tasks/2026-04-16-Q1培训方案修订/ 目录下：

修订后的培训方案.docx 保持了原文档的章节结构，共 12 处改动。改动集中在三类：课时调整（低满意度课程缩减课时、高需求课程增加课时）、分层教学（根据学员基础差异设置初级和进阶路径）、教学方式改进（增加案例讨论和实操环节，减少纯讲授时间）。

修订对照表.xlsx 逐条记录每处改动，包含四列：修订位置、原内容、修订内容、修订依据。修订依据直接引用学员反馈中的具体条目，确保每处改动有据可查。

组件链路

这个场景的特点是多 Skill 组合——同一个任务中交替使用不同 Skill，前一个 Skill 的输出驱动后一个 Skill 的输入：

flowchart LR
    A[minimax-xlsx Skill<br>分析学员反馈<br>提取低满意度课程<br>和高频问题] --> B[minimax-docx Skill<br>读取现行方案<br>基于分析结果修订]
    B --> C[minimax-xlsx Skill<br>生成修订对照表]
    C --> D[更新任务日志]

flowchart LR
    A[minimax-xlsx Skill<br>分析学员反馈<br>提取低满意度课程<br>和高频问题] --> B[minimax-docx Skill<br>读取现行方案<br>基于分析结果修订]
    B --> C[minimax-xlsx Skill<br>生成修订对照表]
    C --> D[更新任务日志]

与场景二的 Skill 串联不同，这里 minimax-xlsx 出现了两次，分别承担分析和记录两个角色。第一次调用提取反馈数据中的关键发现，第二次调用将修订过程结构化为对照表。中间的 minimax-docx 基于分析结果在原文档上做定向修订。

这种多 Skill 协作模式在实际办公场景中很常见：分析数据 → 据此修改文档 → 记录修改过程。系统通过便签中的处理方案规划好 Skill 调用顺序，按步骤依次执行。