SpecQ 攻单情报包 — 電子化学品販売スキル v1.2 は何をしますか？
バージョン：v1.2 | 更新日：2026-06-24 | 新規：クロスプラットフォーム導入ガイド（OpenClaw / WorkBuddy）
📦 導入ガイド
OpenClaw
本スキルは OpenClaw MCP に対応しています：
openclaw skills install daizehua-wq/specq-intel-sales
MCP サーバーアドレス：http://119.91.223.127:8001/mcp（HTTP SSE、X-API-Key 設定済み）
WorkBuddy（Tencent デスクトップエージェント）
WorkBuddy 左側の「スキル」パネルで specq-intel-sales を検索してインストールします。
インストール後、以下の文章を WorkBuddy にコピーして送信すると、自動で MCP 接続を設定します：
SpecQ MCP サーバーを設定してください：https://github.com/daizehua-wq/Specq-mcp から specq_mcp_client.py をローカルにダウンロードし、~/.workbuddy/mcp.json を作成して specq 設定を追加。コマンド：python specq_mcp_client.py。環境変数：SPECQ_MCP_URL=http://119.91.223.127:8001/mcp、SPECQ_MCP_API_KEY=あなたのキーを入力。その後 pip install mcp httpx を実行。
適用シナリオ
電子化学品の営業担当者 / プリセールスエンジニアが顧客訪問前に、構造化された案件情報パッケージを迅速に入手します。
トリガー条件
ユーザーが以下のいずれかの情報を提供するとスキルが起動します：
| トリガーモード | 例 |
|---|---|
| 3項目指定 | “XX めっき液の情報パッケージを作って。顧客は深南回路、彼らは粗さを気にしている” |
| 履歴照会 | “深南回路とは以前どのような話をした？” |
| フィードバック | “深南回路は成約しました” / “失注しました、価格が高いと言われた” |
| マルチタスク | “3つの情報パッケージを作って：深南+めっき銅、景旺+エッチング液、鵬鼎+無電解銅” |
依存 MCP サーバー（5 つの Tool）
| Tool | 入力 | 出力 | 説明 |
|---|---|---|---|
specq_memory | action, query/content/category... | メモリ操作結果 | v1.1 新規：3層メモリ |
specq_generate_intel | product, application, scenario | 8モジュール情報パッケージ Markdown | コア生成 |
specq_extract_insights | customer_id（任意）, limit | 構造化インサイト JSON | 暗黙知抽出 |
specq_log_visit | customer_id, content, visit_date, visit_type | 訪問記録 ID | 訪問データ蓄積 |
specq_feedback | product, application, outcome, lesson, accuracy_notes | フィードバック記録 | 成約クローズ |
v1.1 ワークフロー（3層メモリ対応）
ユーザー入力
↓
① 作業メモリチェック（specq_memory.get_plan）
├─ 未完了タスクあり → プロンプト：“前回の XX が未完了です。続けますか？”
└─ 新規タスク → 続行
↓
② 長期メモリ呼び出し（specq_memory.recall）
→ 該当顧客/製品の過去訪問、失注記録、嗜好をセマンティック検索
↓
③ 3項目抽出（product / application / scenario）
→ 3項目が不足している場合 → 質問
↓
④ 暗黙知注入（extract_insights + メモリ呼び出し結果）
├─ 暗黙知あり → 情報パッケージに注入
└─ 暗黙知なし → [経験による推測] とマーク
↓
⑤ 情報パッケージ生成（specq_generate_intel）
↓
⑥ 8モジュール情報パッケージを出力
【履歴メモリ】（独立コンテキストブロック）
- 2026-06-20 訪問：粗さに注目、競合は安美特
- 2026-05-15 失注：価格が20%高いと不満
【今回の情報パッケージ】（8モジュール）
...（データソース付き）...
↓
⑦ 長期メモリに書き込み（specq_memory.save）
→ category=intel, content=今回の情報パッケージ要約
↓
⑧ 作業メモリ更新（specq_memory.set_plan）
→ 現在のタスクを完了とマーク
↓
⑨ ⚠️ 必ずリマインド：“顧客訪問後、結果を教えてください。記録します。”
分岐シナリオ
シナリオ A：新規顧客（履歴データなし）
- 長期メモリ呼び出しが空 → 直接 generate_intel を呼び出す
- モジュール 4/5/6 に
[経験による推測、営業データによる裏付けなし]とマーク
シナリオ B：既存顧客（メモリデータあり）
- まず recall → 過去訪問 + 失注記録を呼び出し
- 独立コンテキストブロック【履歴メモリ】に注入
- 情報パッケージモジュール 4/5/6 には実際のデータソースを表示
シナリオ C：履歴照会のみ
- recall → 履歴メモリを構造化して表示
- 表示後、質問：“この情報をもとに情報パッケージを生成しますか？”
シナリオ D：成約フィードバック
- feedback → クローズを記録
- 同時に save(category="feedback") で長期メモリに書き込み
- outcome: won（成約）/ lost（失注）/ follow_up（フォロー中）
シナリオ E：マルチタスク（v1.1 新規）
- get_plan で進捗確認 → どこまで進んだかを把握
- set_plan でタスクリストを設定/更新
- 中断からの復帰：ユーザーが“続けて”と言う → get_plan → どこから再開すべきか把握
Memory 分類体系
| category | トリガータイミング | 内容例 | 保持ポリシー |
|---|---|---|---|
visit | log_visit 実行後自動書き込み | “XX顧客を訪問、YY指標に注目” | 永久 |
feedback | feedback 実行後自動書き込み | “XX製品失注、理由：価格が20%高い” | 永久 |
intel | generate_intel 実行後自動書き込み | “XX顧客向けYY情報パッケージを生成” | 180日 |
insight | extract_insights による構造化発見 | “深南回路の粗さ感度：高” | 180日 |
preference | ユーザーの明示的な嗜好 | “David は競合比較を最初に見るのが好き” | 永久 |
出力仕様
情報パッケージ（8モジュール）
| モジュール | 内容 | データソース |
|---|---|---|
| 1. 製品概要 | 製品定義、コア機能、適用工法段階 | 公開資料 + knowledge.db |
| 2. 技術指標比較 | 主要パラメータ vs 競合/業界標準 | 公開資料 + 暗黙知 |
| 3. 競合状況 | 主要競合、シェア、差別化要因 | 公開資料 |
| 4. 顧客注目指標 | 当該顧客/業界の重点技術指標 | 暗黙知 / [経験による推測] |
| 5. 獲得機会 | 現在の顧客への売り込み窓口 | 暗黙知 / [経験による推測] |
| 6. 導入障壁 | 過去の失注理由、技術的障壁 | 暗黙知 / [経験による推測] |
| 7. アクション提案 | 訪問トーク、デモ重点、価格戦略 | LLM 総合生成 |
| 8. 参考ソース | 各モジュールのデータソース + 信頼度 | 自動マーク |
履歴メモリ（独立コンテキストブロック）
情報パッケージ生成時、出力の先頭に履歴メモリブロックを付加します：
【履歴メモリ】
- 2026-06-20 深南回路訪問：粗さ注目（Ra<0.3μm）、競合安美特
- 2026-05-15 失注：価格が20%高いと不満、次回価格譲歩を提案
重要ルール
- メモリ優先：会話開始時は必ず recall を呼び出し、メモリがある場合は省略不可
- ソース透明性：各モジュールにデータソースを明記。暗黙知はソースを、推測は
[経験による推測]とマーク - フィードバック必須リマインド：情報パッケージ出力後は必ずフィードバックを促す
- パラメータ不足時の質問：3項目が不足している場合は質問し、推測しない
- 秘密保持：情報パッケージに顧客の実名は含めず、業界タグで匿名化
- 作業メモリの保持：マルチタスク時は進捗を記録し、ユーザーが“続けて”と言ったら復元可能
MVP 境界
対応範囲：
- シナリオ A/B/C/D/E すべてカバー
- 3層メモリの自動読み書き
- 純 Markdown 出力
非対応：
- 複数回の対話によるニーズ深掘り（単一対話優先）
- 情報パッケージの飛書/メールへの自動プッシュ
- 競合のリアルタイム価格
- メモリのマージ/重複除去