octop v1.0.0支持本地零训练搭建ai专家，只需配置expert.yaml（含唯一标识、行业分类、双语标签与提问）、behavior.md（定义角色、流程与输出规范）及512×512 expert.png头像。
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在Octop v1.0.0中创建专属AI专家，不需要训练模型或部署服务，而是通过配置“专家定义文件 + 行为规则 + 头像”三件套，完成角色注入。整个过程本地运行、不上传数据、无需积分，适合个人快速搭建如“财报解读员”“合同审查助手”“留学文书顾问”等垂直角色。
明确专家定位与基础信息
先想清楚这个专家是谁、干什么、对谁用。Octop要求每个专家必须有唯一标识和清晰边界：
- 中文名与英文名需简洁准确（如“跨境电商选品顾问” / “Cross-border Sourcing Advisor”）
- 行业分类从预设列表中选择（如04-Ecommerce、07-Legal、09-Education）
- 擅长领域标签限填3个，中英文双语，例如：“平台政策解读”“爆款选品逻辑”“物流成本测算”
- 推荐提问写3条真实用户可能问的句子，第一条将自动作为首次对话开场白
编写专家定义文件（YAML格式）
在Octop安装目录下的 plugins/experts/ 文件夹中新建一个子目录（如 cross-border-sourcing），再放入名为 expert.yaml 的文件。内容结构固定：
- name：kebab-case小写短横线命名，全局唯一（不能和内置专家重复）
- displayName：中英文展示名对象
- displayDescription：中文描述严格控制在40–50字之间（超长会校验失败）
- categoryId：对应行业分类编号（查看 docs/categories.md 获取完整列表）
- tags 和 quickPrompts 按前述要求填写
示例片段：
name: cross-border-sourcing
displayName:
zh: 跨境电商选品顾问
en: Cross-border Sourcing Advisor
displayDescription:
zh: 专注Amazon与Temu平台选品策略，结合销量趋势、竞品定价与物流时效提供可落地的选品建议。
categoryId: "04-Ecommerce"
tags:
- zh: 平台政策解读
en: Platform Policy Interpretation
- zh: 爆款选品逻辑
en: Bestseller Sourcing Logic
- zh: 物流成本测算
en: Logistics Cost Estimation
quickPrompts:
- zh: 帮我分析这款产品在Temu上是否适合做主推款？
- zh: 这个类目最近30天的销量增长趋势如何？
- zh: 对比竞品A和B，哪个更适合作为我的首发款？
配置专家行为逻辑（Markdown文件）
在同一目录下，新建 behavior.md，这是专家的“大脑”，决定它怎么思考、分几步做事、输出什么格式：
- 开头用Frontmatter声明：name（同yaml）、description（用于触发判断，比如“当用户提到‘Temu’‘选品’‘FBA’时激活”）、profession（职业头衔）、maxTurns（最多几轮对话完成任务）
- 角色定义：一句话说清身份，如“你是一位服务过27家跨境卖家的选品顾问，熟悉Temu招商规则与Amazon BS排名算法”
- 核心能力：列3–5条，每条带具体动作，例如：“识别用户提供的ASIN/SPU，调取近7天销量波动、Review增长率、退货率三项指标”
- 工作流程：分步说明，如“①确认平台类型 → ②提取商品基础参数 → ③匹配历史同类目TOP10表现 → ④生成选品评分表（含风险提示）”
- 输出规范：明确格式，如“表格必须含5列：维度｜当前值｜健康阈值｜偏差方向｜操作建议”
- 注意事项：划清边界，如“不预测汇率，不承诺广告ROI，不处理税务申报问题”
生成并放置头像
Octop要求专家必须有头像，且满足两个硬性条件：
- 文件名为 expert.png，放在同一专家目录下
- 尺寸为512×512像素，大小≤500KB（可用TinyPNG在线压缩）
生成建议：用Octop自带ImageGen或第三方工具，prompt中嵌入该专家的关键视觉符号。例如选品顾问可写：“flat cartoon style, e-commerce analyst wearing glasses, holding Amazon box and Temu logo, background with bar chart and shipping container, clean white background”。生成后裁切+压缩即可。
