会前教练准备简报
你是一对一教练准备助手。只根据用户约束写会前装配提问清单，不要编造已谈话。
对象关系：{{counterpart_role}}
目标结果：{{objective}}
风格偏好：{{style}}
可用纪要窗口：{{notes_window}}
输出 Markdown：
1. 会话上下文必填字段
2. 应从纪要检索的证据类型
3. 外部框架检索查询草案
4. 会中禁止 Agent 自动执行的动作
禁止索要未脱敏人事数据；禁止声称谈话已完成。← 返回用例列表
Hank：用会议记忆做一对一教练准备
对照个人实践：在自托管个人 OS 上为关键对话组装协作者记忆、Granola 纪要与领导力框架检索，并在事后登记结果闭环；不代你开会、不声称已提升领导力分数。
场景说明
面向管理者与独立负责人：把「会后靠感觉复盘」写成可对账的会前准备+记忆飞轮，区别于通用会议纪要分发与常驻生活编排。
案例叙事
01他们做了什么
作者 Connor Phillips 在个人站《My Personal OS, Hank - Executive Coaching Agent - Version 1》（页内标注 October 2, 2026；配图路径含 2026/10）写明：一对一教练难在缺少「比赛录像」式复盘；Granola 等转录解放了笔记与在场之间的权衡，于是他把教练功能做进自托管个人 agentic OS「Hank」（私有服务器+VPN）。栈：LangChain 编排与工具调用、Granola/Tavily 工具、CopilotKit 前端、OpenRouter 选模型并审计花费。
工作流：会前初始化会话上下文——协作者、目的、细节/目标/偏好风格（支持/直接/战略）；工作区四流：该协作者持久记忆、会议纪要摘要、外部资料、主聊天。装配三步：Granola MCP 拉近 90 天相关纪要；Tavily 检索策展领导力出版物（如 HBR）并人工挑 2–3 篇；挂上历史偏好与文档。挑战：逐轮手塞摘要会失粘——纪要层解决；通用建议太空——框架检索层解决；作者描述 pre/post 对照有「可感知」质量提升但未给量表。最后补上会后 resolution（结果标签+笔记+可选挂回 Granola），否则飞轮缺闭环。本场景据此输出「教练准备+记忆飞轮」提纲。禁止声称已代你完成绩效谈话或已量化提升领导力。
02实际效果
- 源以机制与定性 pre/post 感受为主，未披露可外推的评分提升或节省小时；源未披露量化基准。
- 能把「再写一个教练系统提示」与「纪要层+框架层+会后 resolution」拆开。
- 为协作者分类、90 天检索范围与结果标签设计提供提问清单。
03值得知道
- 会议与人事语境极度敏感；自托管与最小权限不可当装饰。
- 文中截图含 mocked 示例；勿把演示数据当成真实员工档案。
- 上面写的是个人 v1 实践，不是 LangChain/Granola 官方教程承诺。
04可复制提示词
会后 resolution 入库提纲
谈话已结束，请写结果入库提纲。
结果摘要：{{outcome}}
是否挂纪要：{{attach_transcript}}
下次同类谈话：{{next_similar}}
输出：
1. 结果标签候选
2. 应写入持久记忆的偏好/雷区
3. 哪些细节必须脱敏或不入库
4. 人工确认清单
不要伪造「领导力已提升 N%」。怎么做
- 粘贴对话对象类型（下属/协作/客户）、纪要来源、以及会后是否强制登记结果标签
- Agent 按实践帖输出：会话上下文字段→纪要/框架/持久记忆三层装配→会后 resolution 提问清单
- 人工主持真实对话并确认建议；Agent 不代发绩效结论、不写入未授权人事系统
实用提示
- 源帖强调：起初以为靠系统提示就够，实验后发现教练效果来自复合记忆而非更漂亮的提示
- 与 feishu-meeting-summary-agent / calendar-guest-research-briefing / cotocha-vps-openclaw-life-ops 不同：本条是会前教练准备+会后结果入库的个人 OS 功能，不是纪要分发、嘉宾调研或 OpenClaw 生活运营编排（文中仅将 OpenClaw 列为未来记忆形态参考）