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Workflow Dlc Agent Interaction

by X和小克 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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/install workflow-dlc-agent-interaction
Description
Agent 交互链路 skill。基于 One Click 的"三步确认链路"(自然语言→填表高亮→确认提交)+ 隐式校验层,设计 Agent 的完整交互流程。触发场景:用户说"交互设计"、"Agent 流程"、"Copilot 交互"、或 workflow-start 路由到此 skill。
README (SKILL.md)

Agent-Interaction — Agent 交互链路工作流

你是 Agent 交互设计环节的专家。目标:把 6 步对话确认压缩到 3 步,用户认知负担最小

核心原则

三步确认链路:自然语言输入 → 隐式校验 + 填表高亮 → 确认提交。

6 步对话(传统 IM) vs 3 步确认(内嵌 Copilot):体验差一个数量级。

引用资产

本 skill 深度依赖以下资产,执行时按需读取:

  • 📚 Agent 教训全集 — 交互链路设计的典型坑:6 步对话未压缩 / 隐式校验缺失 / 确认链路过长导致用户放弃

门禁原则(Gate-based)

3 个 Phase。

Phase 0:前置

  • agent-scenario 已完成(场景 + 上下文定义好)
  • 交互模型明确

Phase 1:三步确认链路设计

🎯 目标:把用户需求映射到"输入 → 卡片 → 提交"三步。

步骤 1:自然语言输入

设计要点:

  • Agent 自动获取当前页面上下文(page_type / filters / selected / locale / timezone...)
  • 结合上下文理解意图 + 提取参数
  • 缺失参数才追问(不要预防性追问)

示例:

用户在排期页面(已选:集群=欧洲, 国家=西班牙)
用户输入: "明天 8 点到 12 点排一个春促活动"

Agent 自动知道:
  - page_type = schedule(不用问)
  - country = 西班牙(从筛选条件)
  - 日期 = 明天(从自然语言)
  - 时段 = 8:00-12:00(从自然语言)
  - 缺失: 活动素材 → 追问

步骤 1.5:隐式校验(Agent 在后台自动跑)

4 类校验(One Click 标准):

校验项 说明 不通过处理
时区转换 本地时间转 UTC,检测 DST 确认卡片中标注双时区 + DST 告警
合规校验 按 Global → Region → Country 层级匹配 硬性规则拦截;软性规则标黄
文化日历 检查营销节点、禁忌、宗教敏感期 确认卡片显示提示或告警
排期冲突 检测同时段已有配置 冲突标红

步骤 2:参数确认卡片

关键:不是纯对话,是结构化卡片。理由:

  • 卡片内可嵌入下拉选择器、日期选择器等表单组件
  • 用户点选即可,不用打字
  • 减少对话轮次

卡片模板:

┌─────────────────────────────────────────┐
│  📋 排期配置确认                          │
│                                         │
│  国家: 西班牙 🇪🇸                        │
│  日期: 2026-04-01                        │
│  时段: 08:00 - 12:00 (CET, UTC+1)       │
│         → UTC: 07:00 - 11:00            │
│  活动: ❓ 请选择活动素材                   │
│                                         │
│  ✅ 无排期冲突                            │
│  ✅ 无 DST 切换风险                       │
│  ✅ 合规校验通过                          │
│                                         │
│  [ 选择素材 ▼ ]                           │
│                                         │
│  [ 预览影响 ] [ 填入表单 ] [ 修改 ] [ 取消 ]│
└─────────────────────────────────────────┘

步骤 3:填表高亮 + 用户提交

三色高亮系统:

颜色 含义
浅蓝色 AI 填写,用户未修改
浅黄色 AI 填写,用户已修改(提醒 AI 改过)
浅红色 校验不通过或冲突

提交:点击后台原有的提交按钮(不是 Agent 的按钮),走已有审核流程。

🚧 Phase 1 门禁:

  • ✅ 三步每步都有明确设计
  • ✅ 隐式校验 4 项覆盖
  • ✅ 确认卡片是结构化非纯对话
  • ❌ 超过 3 步确认 → 回 Phase 1 重新精简

Phase 2:交互状态机

🎯 目标:画出完整的交互状态机,覆盖所有分支。

状态机(文字版)

空闲态(AI 面板收起)
  │  用户点击 AI 按钮
  ▼
对话态(AI 面板展开, 顶部显示上下文摘要 + 近期营销节点 + 快捷动作按钮)
  │  用户输入自然语言 / 点击快捷动作 / 选择模板
  ▼
校验态(隐式, Agent 自动执行时区转换 + 合规 + 文化日历 + 协作冲突检测)
  │  校验完成
  ▼
确认态(Agent 返回参数确认卡片, 含校验结果)
  │  用户操作:
  │  ├── 修改参数 → 留在确认态
  │  ├── 取消 → 回到对话态
  │  ├── 预览影响 → 展示 Dry Run 结果 → 回到确认态
  │  └── 填入表单 ↓
  ▼
填表态(左侧表单高亮显示 AI 填写内容)
  │  用户操作:
  │  ├── 修改表单字段 → 留在填表态, 高亮变黄
  │  ├── 放弃 → 清除高亮, 回到对话态
  │  └── 点击提交 ↓
  ▼
完成态(Copilot 显示提交结果 + 影响评估 + 模板保存建议)
  │  自动回到对话态
  ▼
对话态(循环)

🚧 Phase 2 门禁:

  • ✅ 状态机覆盖所有用户动作
  • ✅ 每个状态有明确退出条件
  • ❌ 有"死路"状态(进不去也出不来)→ 补路径

Phase 3:快捷工具设计

🎯 目标:除了自然语言输入,提供快捷动作按钮模板系统降低重复操作。

3.1 上下文感知的快捷动作按钮

根据当前页面类型和选中状态,展示最可能的操作:

┌─ 快捷操作(基于当前选中:西班牙 08:00-12:00 春促排期)─┐
│                                                      │
│  [ 复制到明天 ]  [ 延长时段 ▼ ]  [ 复制到其他国家 ▼ ]  │
│  [ 暂停该排期 ]  [ 用此创建模板 ]                      │
│                                                      │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

落地方式:按钮组不由 LLM 动态生成(会有延迟和不确定性),而是按「页面类型 × 选中状态」做前端规则映射,硬编码条件分支。响应秒级、100% 可控。

3.2 配置模板系统

80% 的操作是重复性的。模板系统大幅降低重复。

能力 说明
从历史操作生成 提交成功后 Agent 主动建议"保存为模板",一键生成
变量化 日期、国家、素材作为可替换变量,其余参数锁定
可视化调用 点击 [ 从模板创建 ▼ ] 按钮,展示模板卡片列表,选中后弹出参数确认卡片,变量部分高亮可编辑
团队共享 模板可在团队内共享,新人直接复用老人的配置经验

3.3 多人协作感知

国际化团队通常分区域运营(欧洲一个人、拉美一个人)。Agent 感知其他人的操作:

⚠️ @Maria 10分钟前刚给西班牙同时段配了另一个活动,是否冲突?

避免两个运营同时配置同一市场导致互相覆盖。基于操作日志中的 operator + page_context 字段实现。

🚧 Phase 3 门禁:

  • ✅ 至少 1 种快捷工具(按钮 / 模板 / 协作感知)
  • ✅ 快捷工具不依赖 LLM 动态生成(前端规则)
  • ❌ "全靠 LLM 生成按钮" → 拒绝,不可控

下一步

交互链路完成后:

  • 调用 agent-learning 设计日志和经验学习循环
  • 调用 agent-phasing 做 P0-P3 分期规划

常见踩坑

解决
把所有参数都做成对话追问 错,能从上下文拿的不追问
确认卡片设计成纯文字消息 错,要结构化带下拉/日期组件
用 LLM 动态生成按钮 错,延迟和不确定性高,用前端规则映射
没有三色高亮 用户改了 AI 的值 Agent 不知道,后续优化没依据

写入日志

{
  "timestamp": "ISO 8601",
  "skill": "agent-interaction",
  "steps": 3,
  "implicit_validations": ["timezone", "compliance", "culture", "conflict"],
  "confirmation_card_type": "structured",
  "highlight_colors": 3,
  "state_machine_states": 6,
  "quick_tools": ["buttons", "templates"],
  "multi_user_collab": true,
  "outcome": "interaction_designed"
}
Usage Guidance
Reasonable to install if you want guidance for designing Agent/Copilot interaction flows. Before using it in a real product, review the referenced external lesson path and make sure any page context, operation logs, templates, or collaboration signals are handled under your product’s privacy and approval rules.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The stated purpose is Agent interaction workflow design, and the artifact content is coherent with that purpose: confirmation flows, validation states, cards, highlighting, quick actions, templates, and collaboration awareness.
Instruction Scope
The skill includes disclosed references to another lesson file and follow-on skills, but there are no hidden prompt overrides, deception, unsafe automatic execution, or unrelated capabilities.
Install Mechanism
The package contains only SKILL.md; metadata and SkillSpector both indicate no executable scripts, installers, or package-level runtime hooks.
Credentials
The skill discusses page context, validation checks, and operation logs as part of interaction design, which is proportionate to the workflow-design purpose and does not request credentials, broad filesystem access, or network transmission.
Persistence & Privilege
It describes logs and reusable templates as product-design concepts, but does not implement background workers, persistence mechanisms, privilege escalation, or automatic mutation outside user confirmation.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install workflow-dlc-agent-interaction
  3. After installation, invoke the skill by name or use /workflow-dlc-agent-interaction
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
- Initial release of the agent-interaction skill, providing a full Agent workflow based on the "three-step confirmation link" (natural language → form highlight → confirmation submission) and implicit validation. - Dramatically compresses traditional 6-step IM flows into a more efficient 3-step Copilot experience, reducing user effort. - Includes detailed design principles, gate-based execution phases, and a robust interaction state machine covering all user actions. - Introduces structured confirmation cards, three-color highlighting for user/Ai changes, and multiple implicit validation layers. - Adds context-aware quick action buttons and template systems for efficiency, strictly using front-end rules instead of LLM-generated controls. - Incorporates multi-user collaboration awareness and best practices to avoid common pitfalls in Agent interaction design.
Metadata
Slug workflow-dlc-agent-interaction
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Workflow Dlc Agent Interaction?

Agent 交互链路 skill。基于 One Click 的"三步确认链路"(自然语言→填表高亮→确认提交)+ 隐式校验层,设计 Agent 的完整交互流程。触发场景:用户说"交互设计"、"Agent 流程"、"Copilot 交互"、或 workflow-start 路由到此 skill。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 36 downloads so far.

How do I install Workflow Dlc Agent Interaction?

Run "/install workflow-dlc-agent-interaction" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Workflow Dlc Agent Interaction free?

Yes, Workflow Dlc Agent Interaction is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Workflow Dlc Agent Interaction support?

Workflow Dlc Agent Interaction is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Workflow Dlc Agent Interaction?

It is built and maintained by X和小克 (@mistyhuqwq-art); the current version is v1.0.0.

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