Train_Prep

Train_Prep：AI 赋能行业培训材料制作工作流

技能概述

Train_Prep 封装了一套完整的 AI 咨询培训材料制作流程，从行业痛点调研到最终交付，涵盖：

• 多 Agent 并行调研（行业痛点 × AI 解决方案匹配）
• Word 方案报告生成（Markdown → pandoc → .docx）
• 交互式 HTML 培训幻灯片（多 Agent 并行开发 → 组装）

适用场景：为客户/行业高管准备 AI 赋能解决方案培训，需要同时输出 Word 报告和 HTML 演示材料。

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快速启动检查

执行以下检查，确认环境就绪：

which pdftotext   # poppler，PDF 文本提取
which pandoc      # Markdown → Word 转换

若缺失（macOS）：brew install poppler pandoc

Linux：sudo apt-get install poppler-utils pandoc

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工作流总览（三阶段）

阶段一：研究调研（多 Agent 并行）
  ├── PDF 参考资料提取（pdftotext）
  ├── Agent A：第一业务阶段痛点调研
  ├── Agent B：第二业务阶段痛点调研
  └── Agent C：第三业务阶段痛点调研 + 落地计划

阶段二：Word 报告
  ├── 组装 Markdown 章节
  ├── pandoc 转换为 .docx
  └── 用户确认质量

阶段三：HTML 交互培训材料（多 Agent 并行）
  ├── Agent A：HTML 框架 + CSS + JS + 封面/目录幻灯片
  ├── Agent B：第一业务阶段幻灯片
  ├── Agent C：第二业务阶段幻灯片
  ├── Agent D：第三业务阶段 + 落地计划 + 结束幻灯片
  └── 主进程：macOS 兼容组装脚本

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阶段一：多 Agent 并行研究

第 1 步：提取 PDF 参考资料

将客户行业资料和己方能力介绍 PDF 转为文本：

pdftotext "己方能力介绍.pdf" /tmp/capability.txt
pdftotext "解决方案案例.pdf" /tmp/solutions.txt

注意：优先使用 pdftotext 而非 Read 工具读取 PDF，稳定性更好。

第 2 步：规划业务阶段分工

根据行业特点，将客户业务划分为 3 个阶段（每个 Agent 负责一个），示例：

行业	Agent A	Agent B	Agent C
轨道交通	建设阶段	运维阶段	运营阶段
制造业	研发设计	生产制造	供应链/销售
医疗	临床诊断	医院运营	患者服务
政务	政策制定	行政审批	公共服务

第 3 步：并行启动 3 个研究 Agent

在同一条消息中同时发送 3 个 Agent 调用（最大化并行度），每个 Agent 收到：

• 行业背景和客户信息
• 己方 AI 能力描述（/tmp/capability.txt 内容）
• 该阶段的调研范围

每个痛点的输出格式要求：

## 痛点 N：[名称]
**现状**：[当前存在的问题和挑战]
**AI 解决方案**：[具体方案组件列表]
**预期价值**：效率提升 X%，节省 Y 人力/年
**对应产品/技术**：[匹配的 AI 产品或技术栈]

中间文件约定（可自定义）：

• /tmp/train_phase1.md - 第一阶段
• /tmp/train_phase2.md - 第二阶段
• /tmp/train_phase3.md - 第三阶段（含落地计划）

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阶段二：Word 报告生成

组装 Markdown 报告

撰写执行摘要和己方能力介绍，然后组装：

cat /tmp/train_header.md \
    /tmp/train_phase1.md \
    /tmp/train_phase2.md \
    /tmp/train_phase3.md \
    > /tmp/train_report.md

报告结构：执行摘要 → 己方能力介绍 → 各阶段方案 → 落地建议计划