Build TOC Current Reality Trees — connect Undesirable Effects via sufficient-cause
不说虚话——S7907 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S7907 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:我们服装厂最近三个月交货延误率从5%升到18%,帮我画一棵现状树,把工人流失、面料到货慢和订单激增这几个不良效应的因果关系连起来分析。
# 交货延误率上升——现状树(CRT)分析
交货延误率从约5%升至约18%,即当前树根。
```
订单激增 → 排产超负荷 → 加班 → 疲劳 → 工人流失 → 产能缺口 → 延误
↑ ↓
面料到货慢 → 停工换款 → 效率下降 ←—— 新人低效 ← 补招培训
↑ ↓
└———————— 延误引发客户催单/插单 → 排产更混乱 ←——————————┘
```
1. 三因不是并列,而是互相放大:订单激增是需求侧压力,工人流失与面料慢是供给侧短板,三者共同挤压“有效产能”这一中间变量。
2. 真正瓶颈需现场确认:建议统计近三个月延误订单中,缺料、缺人、排产冲突各占比多少(用区间或排序即可),锁定首要约束。
3. 可能存在隐藏UDE:延误→客户罚款/流失→利润下滑→无力加薪留住工人,形成闭环恶化。
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7907 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱,走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:



以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7907」;交代任务背景与要求,current-reality-tree即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代