酒店会议管家（HMS · Hotel Meeting Steward）v1.0.1

> Slogan：让酒店每一场会，从预约到落地全自动。
> 面向酒店行业的会议场景专属 AI 管家，提供自主分析与任务派发两大核心能力。

基于腾讯会议官方 Skill tmeet-skill 二创的会议闭环助手，并打通企业微信连接器（wecom-cli）。面向「要求员工使用 WorkBuddy 并授权连接腾讯会议 / 企业微信 / 腾讯文档」的企业场景，把一场酒店经营会议从头到尾跑通。

> 本 Skill 是二创（derivative）：会议底座能力全部来自官方 tmeet 命令，企微侧文档/待办/通讯录来自 wecom-cli；本 Skill 在其上叠加「主动询问 → 预约 → 拉人 → 数据看板 → 纪要文档+待办」的闭环编排与酒店数据分析逻辑，不自造底层能力。

3 分钟判断你能用哪些功能

本 Skill 的能力分两层，安装前先确认：

完整依赖矩阵、连接器配置步骤、常见错误修复指引见 QUICKSTART.md。

安装与前置（他人部署必读）

本 Skill 对他人安装即用性做了最大化处理，但有三层前提需分清：

A. Python 依赖（支线需装，核心零依赖）

• 零依赖（标准库即可跑）：步骤④纪要文档、步骤③看板核心（gen_analysis.py）、议程起草（draft_agenda.py）、责任人映射（resolve_assignee.py）、smart-minutes 适配器（adapt_smart_minutes.py）。装好 Skill 即可直接运行。
• 需 openpyxl 的两条支线：综合报表 xlsx 解析（gen_report.py / parse_report.py）、苹果 Numbers 导入（numbers_to_csv.py）。包内已带 requirements.txt。
• Agent 调度这两条支线前，先执行 python -m pip install -r requirements.txt（仅首次）；若仍报 ModuleNotFoundError，提示用户按 requirements.txt 安装。
• 严禁在脚本里硬编码本机绝对路径（如 wecom-cli 路径已改为「环境变量 → PATH → 兜底」动态探测，跨用户可用）。

B. 经营数据格式（看板 / 议程输入）

• 看板与议程吃 CSV，字段定义见 references/data-schema.md（第一节）。
• 列名支持中英文模糊匹配：出租率/入住率、客房收入/房费收入、目标出租率、环比RevPAR、同比RevPAR 等中文列名均可被自动识别，无需严格英文列名。规则与测试样本 examples/sample_cn.csv 见 data-schema 第八节。
• 数据严格取自源文件；缺失指标图表跳过并提示，严禁编造数字。

C. 外部连接器 / 技能 / 企业 OAuth（步骤①②④ 必需，部署前提）

• 需安装官方 tmeet-skill 并连接 tmeet / wecom / tencent-docs 三个连接器（Skill requires 已声明，平台会提示补齐）。
• AI 智能纪要需企业开通腾讯会议 minutes:read OAuth（未开通走无纪要模板兜底）。
• 这些是企业部署环境前提，ZIP 安装包无法代装；详见下方「平台能力边界」。

核心闭环：4 步

① 预约会议  →  ② 拉企微人入会  →  ③ 经营数据看板  →  ④ 纪要→企微文档+待办
（主动询问确认）   （自动添加参会）     （收入对比/预测/图）    （自动分发+跟进）

> 写操作（建会 / 邀约 / 文档 / 待办）均遵循二次确认规则（见安全章）。

步骤 ① 主动询问并预约会议

逻辑：Agent 不被动等指令，而是主动收集开会三要素，展示给用户确认后再建会。

1. 主动询问（自然语言）：
   - 会议内容/主题（如「金陵店 7 月经营分析会」）
   - 会议时长（如 2 小时）→ 推算起止时间（默认下一个工作时段，可改）
   - 参会人（姓名/角色，如「店总张总 + 收益经理李经理」）
2. 确认后建会：
   bash export TMEET_AGENT=WorkBuddy # 首次/换模型必设 tmeet meeting create \ --subject "<会议主题>" \ --start "<ISO8601>" --end "<ISO8601>" \ --meeting-type 0 \ --auto-record-type cloud
3. 返回 meeting_code（会议号）+ join_url（入会链接）给用户，不暴露 meeting_id。
4. 会前自动起草议程（自主分析反哺会议）：若用户提供经营数据，调用 scripts/draft_agenda.py 做异常检测（突变/预算缺口）并按会议类型套用 5 类议程模板，自动产出 Markdown 议程（数据看点 + 待决策议题 + 常规议程 + 上期未闭环项），可写入企微文档会前分发（见步骤③）。

> 企业若锁定自动录制，--auto-record-type cloud 可能不生效，需主持人入会手动开云录（不影响建会链路）。

步骤 ② 自动添加企微人员参会

逻辑：把用户给的企微参会人自动解析并加入腾讯会议受邀者。

1. 识别人员（二选一，结果一致）：
   - 优先 tmeet contact search --username "<姓名>"（腾讯会议通讯录已同步企微），取 open_id；
   - 交叉确认用 wecom-cli contact get_userlist 在企微通讯录按姓名/别名匹配 userid（可见范围 ≤10 人）。
2. 多命中必须让用户确认，严禁猜测。
3. 加入会议：
   bash tmeet meeting invitees-add --meeting-id "<meeting_id>" --invitees "<open_id1>,<open_id2>"
4. 返回「已邀请成员」名单（仅展示姓名，不展示 open_id）。

步骤 ③ 经营数据 HTML 看板

逻辑：用户上传经营数据文件 → 自动生成自包含 HTML 看板（内联 ECharts，断网可显示）。

支持数据源（均零登录可解析）：
- 多店日度 Numbers / CSV → scripts/gen_analysis.py（四图 + 趋势预测 + 各店收入占比饼图）
- 单店月度综合报表 xlsx → scripts/parse_report.py → scripts/gen_report.py（核心指标柱状图对比 + 收支/渠道占比饼图 + 自由指令路由）

看板内容：
- 柱状图：各店出租率 / RevPAR / 收入对比；目标 vs 实际缺口
- 饼图：各店收入占比、渠道结构占比、收支结构占比
- 趋势预测：基于历史日度收入做线性外推，预测未来 7~14 天收入走势（折线 + 虚线预测段）
- 自由指令：用户可指定维度（如「只看渠道」「做会员占比」），无指令则默认全量 + 自动生成文字结论

# 例：日度多店看板（含趋势预测+饼图）
python scripts/gen_analysis.py --input data.csv --output report.html --title "致城经营看板"
# 例：综合报表看板（含饼图+柱状图，自由指令）
python scripts/gen_report.py --reports rep.json --instruction "渠道 收支" --output rep.html

看板可写入腾讯文档共享（tencent-docs / wecom-cli doc）供会前分发，亦可直接本地打开。

步骤 ④ 会后纪要 → 企微文档 + 待办任务

逻辑：会议结束后自动拉取纪要，拆成行动项，生成企微文档并派发企微待办（含 DDL 提醒）。

1. 拉纪要（需企业开通 minutes:read OAuth 且录音够长），直接按会议号查：
   bash tmeet record list --meeting-code "<会议号>" # 取 record_file_id tmeet record smart-minutes --record-file-id "<file_id>" --lang zh --format json-pretty > minutes_raw.json
   > 真实返回形如 {data:{meeting_minute:{minute:"<纯文本>",todo:""}}}：腾讯官方并不直接给结构化行动项（todo 常为 ""），行动项 / 责任人 / DDL 全埋在 minute 纯文本里。本步骤已无需人工整理纪要 JSON。
2. 格式适配 + 抽行动项（全自动，免手工）：
   bash # 方式一（推荐）：适配器转标准 JSON，再生成文档 python scripts/adapt_smart_minutes.py minutes_raw.json -o minutes.json # 方式二：gen_minutes_doc.py 已内置解析，可直接吃原始 minutes_raw.json python scripts/gen_minutes_doc.py --minutes minutes_raw.json \ --meeting-code "<会议号>" --subject "<主题>" --participants "<姓名:角色,>" \ --out minutes.html
   适配器把 minute 纯文本归一化为 {data:{summary, action_items}}，并用启发式（"由X负责"、动作词）自动抽取行动项与责任人（无纪要时仍出可套用模板）。
3. 责任人映射（部门/角色 → 企微人）：纪要里的 owner 常是部门/角色（如"运营部""店总"），用 scripts/resolve_assignee.py --roster assets/roster.json 加载花名册，把其解析成候选 userid，供下方 create_todo 的 follower_id；无法识别标注「待确认」需用户补全。花名册复制 assets/roster.sample.json 为 assets/roster.json 填入真实 userid（userid 取自 wecom-cli contact get_userlist）。
   bash python scripts/resolve_assignee.py --from-minutes minutes.json --roster assets/roster.json --out minutes_resolved.json python scripts/gen_minutes_doc.py --minutes minutes_resolved.json --roster assets/roster.json ... # 责任人列显示 姓名+userid
4. 生成企业微信文档：
   bash wecom-cli doc create_doc '{"doc_type":3,"doc_name":"<会议主题>纪要"}' # 返回 docid+url wecom-cli doc edit_doc_content '{"docid":"<docid>","content":"<Markdown>","content_type":1}'
5. 派发企微待办（自动提醒）：对每条行动项
   bash wecom-cli todo create_todo '{"content":"<行动项>","follower_list":{"followers":[{"follower_id":"<userid>","follower_status":1}]},"end_time":"2026-08-01 18:00:00","remind_type_list":[7,3]}'
   - follower_id 来自步骤③解析出的 userid，或 wecom-cli todo search_todo_userid --keyword "<姓名>"、wecom-cli contact get_userlist
   - remind_type_list：7=提前1天、3=提前15分钟（企微自动推送提醒）
6. 派发闭环（下次会议前回读 + 催办）：本步骤只是"派"，闭环靠 scripts/todo_followup.py：
   bash # 仅只读，回读当前授权人企微待办，聚合逾期/未闭环项 python scripts/todo_followup.py --from-wecom --brief brief.md --nudge nudge.md # 或零登录用已落库列表： python scripts/todo_followup.py --sample todos.json ...
   - brief.md（未闭环项）作为下次会议 draft_agenda.py --carryover brief.md 的第四节，实现"上次派的这次复盘"。
   - nudge.md 为逾期项催办草稿（实际发送为写操作，需用户确认，本脚本只产出草稿）。
7. 向用户汇报：企微文档链接 + 各待办 ID + 提醒设置 + 未闭环带入下期说明。

> 此步骤全部基于 wecom-cli，在「员工均使用 WorkBuddy 且已连接企微」的企业部署下可端到端跑通。

安全与合规

1. 写操作（建会 / 邀约增删 / 文档创建 / 待办创建）必须向用户展示详情并获明确确认后执行。
2. 通讯录查询仅限邀约 / 待办指派场景，严禁通用人员窥探。
3. 面向用户一律用 meeting_code + join_url，不暴露 meeting_id / open_id / userid。
4. 时间格式 ISO 8601 含时区：2026-07-22T14:00:00+08:00。
5. 数据看板数字严格取自源文件，趋势预测以外推标注「预测」字样，不伪造历史数据。

错误处理与引导策略

为提升可靠性（尤其针对未配置连接器的新手），Agent 执行外部命令前必须做前置检测与友好降级：

1. 调用 tmeet / wecom-cli 前：先检测命令是否可执行 / 连接器是否已授权。不可用时禁止直接抛出 traceback，应输出：
   - 当前缺什么（如"未检测到 tmeet 连接器"）
   - 影响范围（如"步骤①②④无法执行，但步骤③看板仍可用"）
   - 下一步操作（如"请按 QUICKSTART.md 第 3 节连好连接器后重试"）
2. smart-minutes 返回 9042 / 500261 / 空纪要：自动走"无纪要模板"兜底，并明确告知用户原因与替代方案（口述行动项）。
3. contact search 多命中：列出候选让用户选，不猜测。
4. 看板数据缺失/列名不匹配：跳过该指标图表并提示用户核对 data-schema.md，不编造数字。
5. 所有用户可见错误信息使用中文自然语言，避免原始代码堆栈；技术细节仅进入日志或 --verbose 模式。

酒店场景案例（已跑通验证）

• 经营分析会（旗舰闭环）：主动问清「周四14:00/2h/店总+收益经理」→ 建会 → 拉企微人 → 上传综合报表出看板 → 会后 smart-minutes → 企微文档 + 待办派给责任人。
• 周例会查缺补漏：主动索要上周数据对比预算 → 出缺口看板 → 会后行动项转企微待办。
• 业主沟通会：会后纪要拆「要点+决策+待办」→ 企微文档直达业主（转发链接）+ 责任人待办。

平台能力边界（实测 2026-07-19~21）

> 发布演示：上述 ✅ 项均为已实测可用能力，可真实演示；⚠️ 项标注平台前置条件，不夸大。

常见问题与修复指引（用户版）

> 若 AI 输出代码报错，把错误最后一行复制给 AI，它会按上表引导修复。

参考

• tmeet 底座 SKILL
• hotel-templates — 酒店会议议程模板
• data-schema — 经营数据规范 + 可视化路由
• role-roster — 角色花名册
• scripts/gen_analysis.py — 多门店日度看板（柱状/饼/趋势预测）
• scripts/gen_report.py — 综合报表看板（柱状/饼+自由指令）
• scripts/gen_minutes_doc.py — 纪要→行动项文档（集成责任人映射）
• scripts/draft_agenda.py — 会前自动起草议程（异常检测+5类场景模板）
• scripts/resolve_assignee.py — 责任人/部门→企微人映射（花名册）
• scripts/todo_followup.py — 派发闭环（未闭环回读+催办草稿）
• scripts/numbers_to_csv.py — Numbers 适配器
• scripts/parse_report.py — 综合报表解析
• assets/roster.sample.json — 责任人映射花名册样例（复制为 roster.json 填真实 userid）
• selftest.sh — 一键自检（看板零登录跑通）