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car-decision-assistant

中文购车决策助手初始化与验收 Skill。用于安装、配置、启动、恢复或诊断仓库内完整前后端,引导用户选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace,私密配置 Agent Plan Key,真实调用专业数据集核验 1–3 款候选车型、配置与城市车系月度数据,并完成应用开发底座和浏览器验收。

用户提出“初始化购车决策助手”“安装选车网站”“配置汽车专业数据”“启动购车助手”或排查该应用时使用。

インストール方法を見る

含まれるファイル(15)

  • SKILL.md8.0 KB
  • agents/openai.yaml238 B
  • references/acceptance.md1.4 KB
  • references/evidence-policy.md816 B
  • references/setup.md1.2 KB
  • references/troubleshooting.md1.2 KB
  • scripts/acceptance.mjs795 B
  • scripts/configure.mjs1.5 KB
  • scripts/doctor.mjs1.2 KB
  • scripts/install.mjs247 B
  • scripts/lib.mjs2.8 KB
  • scripts/setup-supabase.mjs1.5 KB
  • scripts/start.mjs1.8 KB
  • scripts/status.mjs1.2 KB
  • scripts/stop.mjs462 B

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

购车决策助手初始化

本 Skill 配置并验收仓库内现成的全栈应用,不重新设计页面,也不替用户直接推荐车型。产品允许用户用自然语言表达需求,确认最多 3 款精确车型,并基于汽车专业数据与本人记录形成逐项对比。

远程入口

用户可能直接通过版本化 URL 触发,而不是预先克隆仓库:

帮我初始化购车决策助手:https://github.com/3494036618-eng/car-decision-assistant/blob/v0.1.0/skills/car-decision-assistant/SKILL.md

如果 {baseDir}/scripts/status.mjs 不存在,必须:

  1. 从用户提供的 URL 解析同一 GitHub 仓库和 ref,下载该版本完整仓库,不能只下载 SKILL.md。
  2. 将 {baseDir} 设为仓库中的 skills/car-decision-assistant。
  3. 确认仓库根目录存在 package.json、app/、supabase/ 和本 Skill 的 scripts/。
  4. 运行根目录的 npm run skill:validate 与 npm run skill:test。
  5. Codex 执行 npm run skill:install:codex;Claude Code 执行 npm run skill:install:claude。
  6. 已有同名目录时先检查 Git remote 和工作区,不覆盖用户改动,不创建第二套应用。

下载、校验和安装阶段不得创建云资源、修改数据库或调用真实 Harness 能力。

完成标准

只有以下事项全部完成,才可以说“购车决策助手可以使用”:

  1. 完整仓库依赖安装、类型检查、测试和生产构建通过。
  2. 用户明确选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace;仓库没有作者资源 ID。
  3. Agent Plan Key 通过隐藏终端输入或私密环境配置,未出现在聊天、源码和日志。
  4. AI Native 应用开发底座的 Schema、RLS、原子保存函数和回滚烟测通过。
  5. Agent Plan 与专业数据集当前真实探测成功。
  6. 网站启动,首页/API 属于本次安装的进程。
  7. 至少用一组用户需求完成车型一次确认、完整生成、重新加载恢复和删除。
  8. 正式交付前,三组固定真实场景全部通过。
  9. 浏览器检查无阻断错误,专业事实、待确认项和证据状态可见。

任一项未完成,都要说明具体阶段和下一步,不能用 HTTP 200、进程存活、Mock、旧截图或历史测试代替。

安全原则

  • 不要求用户把 Key 发到聊天;只使用隐藏终端输入、进程环境或权限为 0600 的本机凭证文件。
  • AI Native 应用开发底座写入前展示目标 Workspace ID、区域和操作内容,并取得用户确认。
  • 不自动创建、暂停、删除 Workspace,不使用作者或共享 Workspace。
  • doctor --live 和真实验收会消耗 Agent Plan/专业数据集额度,执行前说明影响并确认。
  • 不把模型输出当汽车事实;车型配置和城市车系数据只能来自本次专业数据集返回。
  • 用户选择精确车型后冻结标识;无精确数据时标记缺失,不重新猜版本。
  • 当前版本不调用豆包搜索。

阶段 0:检查状态

node {baseDir}/scripts/status.mjs

判断是首次安装、已有配置未启动、正在运行还是需要诊断。不要要求用户重新提供源码目录。

阶段 1:确认用户配置

在任何真实调用前确认:

  1. 火山账号和 Agent Plan 是否已购买可用。
  2. 是否已在“配置 Harness”中开启并授权“专业数据集”。
  3. 用户要复用的 AI Native 应用开发底座 Workspace;多个 Workspace 时必须让用户选择。
  4. Workspace 所在区域和本机 CLI Profile。
  5. 本机端口,默认 3003。

先运行 AI Native 应用开发底座的只读计划:

node {baseDir}/scripts/setup-supabase.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing

该步骤不得写数据库。

阶段 2:安装与私密配置

node {baseDir}/scripts/install.mjs
node {baseDir}/scripts/configure.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing

configure.mjs 隐藏读取一枚 Agent Plan Key,并将配置保存到本机私密目录,文件权限必须为 0600。不得把 Key 写进 .env.example、Profile JSON 或命令参数。

阶段 3:初始化 AI Native 应用开发底座

向用户说明将对所选 Workspace 应用仓库 Schema。用户明确确认后执行:

node {baseDir}/scripts/setup-supabase.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing \
  --apply \
  --yes

脚本必须应用 supabase/001_initial_schema.sql,执行 002_smoke_test.sql,再运行数据库 advisors。任何一步失败都停止,不尝试其他 Workspace。

阶段 4:启动与诊断

node {baseDir}/scripts/start.mjs
node {baseDir}/scripts/status.mjs

说明真实诊断会产生少量调用,用户确认后运行:

node {baseDir}/scripts/doctor.mjs --live --confirm-live

必须分别看到 Agent Plan 和专业数据集为 ok。只看到 configured=true、页面打开或进程存在都不算通过。

停止服务不会删除 AI Native 应用开发底座中的数据或本机私密配置:

node {baseDir}/scripts/stop.mjs

阶段 5:真实业务验收

真实验收会写入并清理测试项目、调用 Agent Plan 与专业数据集。用户确认当前 Workspace 和额度后执行:

node {baseDir}/scripts/acceptance.mjs --confirm-live

验收至少检查:

  • 三组场景都只选择一次精确车型。
  • 选定 ID 在配置和销量查询中保持不变。
  • 每款车本次可返回的配置与城市月份进入项目。
  • 单车缺失不让整个项目失败。
  • 原始需求、报价和本人确认刷新后保留。
  • 恢复后旧 Cookie 失效。
  • 测试项目最终删除。
  • evidence 具有时间和可用的 trace/request ID。

详细检查见 references/acceptance.md。

阶段 6:浏览器交付

打开 status.mjs 输出的本地地址,完成一组真实用户路径:

  1. 输入城市、预算、1–3 个品牌或车系及自然语言需求。
  2. 从专业数据候选中确认一次精确版本。
  3. 等待首次生成完成,不使用“刷新待补数据”。
  4. 检查专业数据已核验、冲突和本人确认的视觉区分。
  5. 检查城市车系数据的城市、月份、口径和来源。
  6. 录入一项本人体验和完整落地报价,刷新后仍存在。
  7. 查看证据时间与 trace/request ID。
  8. 使用恢复码恢复,再删除测试项目。

数据边界

  • 无法自动核验:真实落地价、保值率、保险成本、车主口碑、充电便利性和主观乘坐体验。
  • 有条件核验:精确车型配置、指导价、城市车系月度数据和明确的辅助驾驶配置字段。
  • 专业数据集不返回原生 code 时,内部允许绑定带 datapro-name: 的精确版本名,但必须标明这不是原生数值 ID。

修改车型解析、证据或判断逻辑前阅读 references/evidence-policy.md。安装和排障见 references/setup.md、references/troubleshooting.md。

最终交付说明

最终回复必须列出:

  1. 安装路径、网站地址、PID 和当前状态。
  2. 用户选择的 Workspace ID、Profile 和区域;不输出任何 Key。
  3. Agent Plan、专业数据集、AI Native 应用开发底座的当前验证结果。
  4. 实际执行的安装、构建、测试、真实验收和浏览器检查。
  5. 真实场景是否全部通过以及是否清理测试数据。
  6. 未完成事项、第三方数据缺口和仍需人工核验的风险。

不要只说“初始化完成”。

レビュー

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