用途
Next-step tracker 解决的是销售通话中“说过要发的东西没人记得发”的问题:把每次录制的销售通话里双方做出的具体承诺记录下来,追踪是否兑现,并在每个工作日早晨把当天到期或已逾期的承诺发到 Slack。
主要能力
- 记录新承诺:读取 cadence/log/calls/ 下由 call-capture 写入的通话记录,把双方做出的每一项具体承诺连同原文引用和截止日期登记到 commitments 模型。同一通话条目、同一承诺只保留一行。
- 凭证据关闭承诺:对每条未关闭记录,查询 gtm_activities 模型中该客户在通话之后出现的邮件、会议、备注或任务,或后续通话条目中明确说明已完成的记录;只有匹配时才关闭,并引用对应记录。“大概发了”不算兑现,保持打开。
- 发布到期提醒:把当天到期或已逾期的未关闭承诺合并为一条 Slack 消息,按负责人分组,逾期项优先。客户方做出的承诺以“需要跟进的事项”形式呈现,而不是替客户完成任务。
- 只读仓库:不会修改通话记录、不会每个早晨开 PR;唯一写入是承诺台账和每天一次的 Slack 消息。证据模型 gtm_activities 与 gtm_accounts 均以只读方式使用。
使用方式
- 安装:在包含 cargo.json 的项目目录中执行
cargo-ai project add cookbook/next-step-tracker,示例写入 infra/next-step-tracker/,流程写入 .claude/skills/next-step-tracker/。尚无项目时可先执行cargo-ai project init <dir> --cookbook next-step-tracker && cd <dir> && npm install。 - 与已有资源对齐:若项目已有 GitHub、Slack 或 Anthropic 连接器,或已有 gtm_accounts 模型,改写导入指向现有资源并删除副本,避免同 slug 冲突。
- 确认存在通话日志:在默认分支执行
ls cadence/log/calls/,为空则需先安装 call-capture,否则追踪器每天运行都会找不到内容。 - 配置 Slack 频道:如工作区无 Slack 连接器,执行
cargo-ai project add connector/slack;在 infra/agents/tracker.ts 中将 channelId 设为 C… 形式的频道 ID(从连接器的频道自动补全获取),并邀请机器人入频道。消息格式参考 references/nudge.md。 - 适配:按用途顺序调整——不应改动的部分需先说明风险再改;可改动的部分可主动建议;必问项仅限 channelId、TRACKER_TIMEZONE 与 cron 等真正在运营者脑中的信息,其余应通过查询推导。把改动及原因记录在副本的 ## Decisions 小节。
- 校验与规划:在技能目录执行
node --import tsx evals/contract.mjs,然后在项目根执行npm run check && cargo-ai project plan;确认cargo-ai project check输出的 agent 绑定到仓库且无多余子目录;展示 diff,获得明确同意后再执行cargo-ai project deploy。 - 验证:用
cargo-ai ai message create手动触发一次,逐条核对“完成标准”;再次触发时不应新增记录也不应发消息。
适用场景
适合有销售通话录制与日志沉淀、使用 Slack 做团队协作、希望减少承诺遗漏与逾期跟进遗漏的销售团队。可通过 crm-backed 变体对接 HubSpot、Salesforce、Attio 中已有的邮件、会议、备注与任务数据,而提示词无需改动。
限制
- 依赖 call-capture 产生的通话日志格式(带日期的 frontmatter 与 Actions 复选框),其他目录或格式会被视为空日志。
- gtm_activities 为空时无法关闭任何承诺,提醒会逐日累积直至被静音;需通过 sequencer webhook、play 或
cargo-ai storage record create-bulk填充数据。 - channelId 锁定在 postMessage 上,因为消息引用客户原话,避免发到客户共享频道。
- 时区与 cron 需一致,且 cron 应排在 call-capture 之后,否则“今天到期”会错位。
- 证据读取为工作区模型上的 SQL 查询,不计费;每条提醒的 slack.postMessage 费用需在执行 plan 前用
cargo-ai orchestration action list postMessage --kind connector --integration-slug slack查询确认;主要经常性成本为每个工作日一次 harness 运行的 LLM token 费用。 - 具体收费、价格与效果数据暂未提供。