AI Native 组织提效实证看板
从 `zhctprompt` 项目内真实统计 skill、workflow、自动化、提效、组织资产和赋能对象，用 Before / After 与 IPO 方式说明这套 Prompt OS 已经沉淀了什么。
关键量化结果
67Project-local skillstandards-stack/agent-skills/skills
143统一任务索引全部带 skills 字段
73被任务引用的唯一 skill含项目、全局和外部 skill
3946可恢复资产文件控制项目统计范围
1943Markdown 真源AI 可读知识与证据
136HTML review/展示页人审、汇报、培训、验收
252CSV 结构化表来源、能力、行动、统计
95自动化/验证脚本重建、归档、验证、启动
Before / After
Before
靠人记忆、群聊、微盘路径、口头交接、临时问 AI。
问题是上下文容易丢，复用靠个人经验，完成后不一定留下可审计证据。
After
靠 skill、workflow、任务索引、证据目录、HTML review、CSV/TSV 索引和恢复入口。
同类任务可以复用入口、规则、模板、数据表和验证方式。
| 维度 | Before | After / 已量化结果 | 赋能对象 |
|---|---|---|---|
| Skill 沉淀 | 靠个人经验和聊天上下文 | 67 个 project-local skill；49 个进入团队 manifest；任务索引引用 73 个唯一 skill | 团队通用、AI/Agent 负责人、新人 |
| 任务恢复 | 靠聊天记录或口头回忆 | 143 条统一任务索引；`task-index-library-maintenance` 被 133 个任务引用 | 管理层、项目经理、研发/测试 |
| 资料检索 | 人工翻微盘、靠路径记忆 | 最新微盘索引 57264 个文件、6317 个文档类文件；智慧食堂资料 1275 条；硬件候选 3266 条 | 项目经理、产品、售前、交付 |
| 接口测试 | 零散接口和人工补测试 | 覆盖 559 个 API operation、7826 条接口测试矩阵、44 个自动化场景、8 类测试套件 | 研发、测试、QA、产品验收 |
| 文档评审 | 文档只在聊天或 Word 里流转 | 136 个 HTML review/展示页、1943 个 Markdown 真源、252 个 CSV 表 | 管理层、产品、交付、新人 |
| 有道群聊建档 | 一次摸索约 11 分钟 | 固定为 1 分钟快路径：有道回读 -> 微盘三阶段目录 -> 软硬件需求表 -> 权限 blocker | 项目经理、交付、售前 |
Skill 总结了哪些 Workflow
| Skill | 引用任务数 | 总结的 workflow | 用到哪里 |
|---|---|---|---|
| task-index-library-maintenance | 133 | 任务完成后写回索引、证据路径、状态和复用 skill | 几乎所有任务 SHIP 阶段 |
| output-format-preferences | 60 | Markdown 真源、CSV 表格、HTML review 输出规范 | 文档、汇报、方案、人审页 |
| team-document-review-learning-loop | 48 | Markdown 记录 -> HTML review -> 经验/反模式沉淀 | 团队学习、文档 review、规则沉淀 |
| user-taught-skill-capture | 42 | 用户教学 -> skill/规则/记忆入口沉淀 | 新 skill、用户偏好、项目规则 |
| company-wedrive-knowledge-base | 21 | 企业微盘索引、知识地图、项目/角色入口 | 产品、交付、售前、项目资料检索 |
| product-development-master-agent | 15 | 三主线 + 五模块 IPO 总控路由 | 产品开发部 Prompt OS |
为谁赋能，为谁提效
| 角色 | 被赋能的能力 | 主要资产 | Before / After |
|---|---|---|---|
| 管理层 / 产品负责人 | 看整体进展、判断投入产出、做产品开发部总控 | IPO、三主线、五模块、周报/月报、HTML review | 从听汇报变成看证据链和决策缺口 |
| 项目经理 / 交付负责人 | 快速建档、交接、风险跟踪、复盘 | 微盘索引、任务索引、交付录音知识库 | 从问人找资料变成按项目和阶段恢复上下文 |
| 产品 / UI / 方案人员 | 快速复用方案、UI、客户旅程、产品地图 | 产品模块、设计方案工作台、控标参数库 | 从临时拼材料变成按五模块复用 |
| 研发 / 测试 | 任务分支、MR、接口契约、自动化测试矩阵 | 云效/Codeup skill、Apifox、Docker、API 契约 | 从手工补证据变成任务、代码、测试、MR 关联 |
| 销售 / 售前 / 商务 | 标准包、控标参数、客户旅程和项目资料检索 | 售前 intake、整体营建方案、控标库 | 从每次重写方案变成按标准包和来源证据复用 |
| AI / Agent 负责人 | 维护 skill、workflow、知识库、线程恢复和自动化 | 67 个 skill、LLM wiki、任务索引、线程归档 | 从单次问答变成可训练、可复用、可审计的 Agent OS |
AI Native 组织提效结构
| 层级 | 负责什么 | 当前项目证据 |
|---|---|---|
| 产品作战单元 | 定义业务价值、场景、验收和取舍 | 产品战略、月报、周报、客户旅程、控标参数库 |
| AI 交付平台部 | 维护 skill、workflow、任务索引、微盘索引、自动化测试和证据生成 | 67 个 skill、143 条任务索引、95 个脚本、Apifox 测试矩阵、线程归档 |
| 轻量治理委员会 | 维护证据等级、停止规则、权限边界、发布门禁和反模式 | AGENTS、标准栈、文档 review 学习闭环、A/B/C/D 证据等级 |
IPO：从信息到组织资产
Input信息输入
用户请求、DOCX/PPT/PDF、微盘、云效、Codeup、截图、录音、周报、群聊。
量化：57264 微盘文件、6317 文档类文件、184 个 work 证据目录。
Process流程加工
DEFINE、CLASSIFY、ROUTE、BUILD、VERIFY、SHIP。
量化：67 个 skill、95 个脚本、143 条任务全部带 skills 字段。
Output组织输出
Markdown 真源、HTML review、CSV/TSV 索引、wiki、测试矩阵、手册视频材料。
量化：1943 Markdown、136 HTML、252 CSV、173 TSV、7826 条接口测试矩阵。
不能写死的指标
交付工时整体下降百分比、复用率、毛利提升、回款提速、续费率、新人上手时间、缺陷率下降，目前还不能写成已完成事实。后续每个任务需要补原人工耗时、新流程耗时、复用次数、质量结果、交付结果和经营结果。