2026-W-19 — LanHui-Web 一周搭建 + Skill 方法论 + 专家团设计

🎯 本周完成（MIT）

✅ 本周进展

1. 🔴 LanHui-Web：从零搭建 SaaS 内容管理平台

仓库：coyafky/LanHui-Web · 本周 23 commits（6/9 → 6/15）

一周搭建进度：

技术亮点：

• 从 localStorage 到全栈 API 架构的渐进迁移
• 多租户数据隔离 + 组织级权限模型
• Playwright E2E 测试全站覆盖（6/6 passes）
• LLM 驱动的自动标签分类

2. 🟡 飞书 CLI + 多维表格 Agent 操作流程

打通了「飞书 Agent → 飞书多维表格」的操作链路：

• 使用飞书 CLI 操作多维表格（Base）—— 搜索、建表、字段管理、记录读写
• 让 Hermes Agent 通过 lark-cli 直接操作飞书多维表格
• 验证了 Agent → 多维表格 → 数据记录 → 查询回传的完整闭环

遗留：大量 Skill 尚未封装——当前只是验证了底层可行性，距离「Agent 能自主完成多维表格的增删改查」还需要封装更多 lark-base skill。

3. 🧠 Skill 设计方法论学习

从两个来源深入学习 Skill 设计方法论：

来源 1：宝玉《怎么做好一个 Skill》（微信读书）

• Skill 是可迭代的模块——不是一次性脚本，像软件一样需要版本迭代
• Skill 可拆分：庞大 Skill 拆成「主 Skill + 多个 Step 子 Skill」
  • 主 Skill：定义整体流程、决策路由
  • 子 Skill：每个 Step 的具体执行逻辑
• 拆分好处：降低复杂度、提高可维护性、子 Skill 可独立复用

来源 2：腾讯技术工程 — Skill 架构文章

• Skill 设计遵循高内聚、低耦合的软件工程原则
• 子 Skill 可被不同主 Skill 组合复用
• 与 Hermes 的 profile 隔离 + sub-profile 概念天然吻合

实践应用：在 ark-seedream-car-preview skill 中，将 gen.py（生图）、feishu_sender.py（发送）、gen_and_send.py（一体化）拆分为三个独立步骤，便于按需组合。

4. 🟢 Hermes 英语学习 Agent 搭建

搭建了基于 Hermes 的初中英语学习 Agent：

• 目标：利用 AI 做英语辅导，探索副业可能性
• 当前状态：Agent 框架已搭建，基础对话和纠正能力已就绪
• 待探索：能否在飞书 / 微信上对外提供服务，能否形成付费模式

5. 🔵 Personal Website 重构

对个人网站进行全面重构，新增四条内容线：

内容同步：从 ~/Documents/CoyaPersonal/ 向 ~/Documents/Code/PersonalWebsite/ 同步 4 篇 AI 主题博客，均为 status: published。

6. 🧠 Claude Code 专家团设计 + Prompt-boost

专家团设计（dispatch 模式） 学习了 /dispatch 命令的设计思路——将需求分配给不同 sub-agent：

用户需求
  → Architect（架构师）：需求澄清 + spec + 任务拆解
  → Coder（实现者）：编码执行
  → Tester（测试者）：质量验证
  → Deployer（部署者）：发布上线

每个 sub-agent 掌握不同的 skill、有独立的执行流程。不是「一个 AI 做所有事」，而是「多个 AI 各司其职」。

Prompt-boost（借鉴阿里QQ提示词优化） 核心思路：不让 AI 直接从自然语言理解项目，而是先让它阅读项目文档，结合代码结构和自然语言描述，生成精确的开发提示词。

流程：

1. 定义 skill → 让它深度扫描仓库（技术栈 / 数据模型 / 组件 / 路由 / 命名约定）
2. 理解用户自然语言意图 → 消歧 → 匹配到项目中的具体文件路径
3. 输出结构化 Markdown Prompt（可直接执行）

已在 Personal Website 项目中实现 .claude/commands/prompt-boost.md。

💡 学到什么

• AI 辅助开发的效率是质的飞跃：LanHui-Web 从零到全栈 SaaS（多租户 + 认证 + i18n + E2E），一周 23 commits。这不只是「写得快」，而是「一个人能撑起一支团队」的能力跃迁。
• Skill 拆分 = 「整理」思维在 AI 层的落地：W-18 确立的「整理让 AI 能直接调用」和本周的「Skill 可拆分为主 + 子」是同一个思维在不同层面的应用。整理让信息可被 AI 调用，Skill 拆分让流程可被 AI 组合。
• 专家团设计 = 角色分工思维：Architect 设计不写代码、Coder 实现不越界、Tester 测试不修 bug——与企业管理的职责分离原则一致。每个角色专注于自己的 skill，而不是一个 AI 试图做所有事。
• Prompt-boost = 上下文工程：不是让 AI 猜你的项目，而是先给它完整的项目快照（CLAUDE.md + 项目结构 + 命名约定），再让它翻译自然语言。这是从「AI 工具」到「AI 协作者」的范式转变。

⚠️ 遇到的问题

• lark-base Skill 封装不完整：本周只验证了 Hermes → 多维表格 → 回传的可行性，距离「Agent 自主完成增删改查」还需要把每个原子操作都封装成 Skill
• 公众号首篇发布仍搁置（延续 W18）：品牌公众号需营销审核，本周未推进
• 官网方案书协作依赖未对齐（延续 W18）：demo 骨架已有，但视觉 / 品牌资产盘点后协作方对齐尚未完成
• 大本全量色卡收集（延续 W18）：降为二期任务，等中转站稳定后再批量跑

🕒 Time Log

📚 知识资产 / To Resource

📋 上周回顾（W-18）

• 中转站跑路模块修复完成 + 系统稳定性验证
• GEO 品牌基线测试 + 30 天方案团队汇报
• 官网 demo 骨架搭建（Next.js 前端）
• Hermes 工具链扩展：AgentKey MCP / WebClipper / GEO SKILL / 于磊 GEO FAQ 入库
• 最大收获：「整理是 AI 工作流的第一瓶颈」——直接驱动了 W19 的整理系统建设元目标

🎯 下周重点（W-20 预判）

🔴 P0：lark-base Skill 封装 + LanHui-Web 收尾

• 把已验证的 Hermes → 多维表格链路沉淀为完整 Skill 集（搜索 / 建表 / 字段管理 / 读写）
• LanHui-Web：跟进文章编辑 404、细化多租户权限模型

🟡 P1：Personal Website 内容沉淀

• 把 W19 的 LanHui-Web 23 commits 提炼为项目档案页（content/projects/lanHui-web.mdx）
• Skill 方法论学习 → 写一篇博客 / AI Tracker 条目

🧠 元目标：流程 SKILL 化（持续）

• W19 已完成：ark-seedream-car-preview 主 + 子拆分
• W20 目标：把「Obsidian → Personal Website 同步流程」沉淀为 Skill

📝 简历素材提取（Evidence）

本周高产出，含可直接用于求职的项目证据

• LanHui-Web（个人项目 / 主导）：一周从零搭建全栈 SaaS（Next.js 16 + 多租户 + 认证 + i18n + Playwright E2E 6/6 + LLM 自动标签），23 commits → 可作为「AI 辅助全栈开发」能力的代表作
• lark-base Agent 集成：打通 Hermes Agent → 飞书多维表格完整链路 → 可作为「AI Agent 与企业 SaaS 集成」代表作
• Claude Code 专家团设计 + /prompt-boost 落地：从理论学习到生产命令 → 可作为「AI 工作流工程化」代表作
• Personal Website 重构：四线内容架构（项目 / 简历 / 博客 / AI Tracker）全部就绪 → 可作为「内容系统设计」代表作