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ManageUp

让 AI 写出老板看得懂、能决策的中文职场汇报

npm MCP License: MIT Website

🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English

大模型写的报告为什么不好？因为它没有你的数据，也不知道中文职场里“老板需要拿它做决策”。ManageUp 的核心思路：先收集事实，再组织成结论、进展、风险、需要决策。

ManageUp 是一个面向中文职场的 AI Skill / MCP-style workflow 项目。它不是一组泛泛的提示词，而是把“大厂汇报结构”和“向上管理表达”固化成可复用的 AI 工作流：让 AI 先追问事实、识别空话、补齐风险和决策请求，再输出老板能直接判断状态和采取行动的汇报。

ManageUp 现在提供两种交付形态：

  • manage-up-mcp：已经发布到 npm 的 MCP Server，适合 Claude Desktop、Cursor 等支持 MCP 的客户端
  • skills/：原始 Skill 仓库，适合仍然使用本地 skills 目录的 Agent 编辑器

它们都解决同一个问题：大模型写的职场报告太虚，老板看完不能决策。

不只是工程师——产品经理、市场、销售、运营、HR，所有白领都要写报告给老板。但大模型写出来的报告充满了"积极推进"、"取得了一定进展"、"表现出色"这类空话。老板看完不知道你做了什么、做到了什么程度、需要他做什么。

ManageUp 通过一套反空话方法论 + 8 种职场沟通技能，教 AI 写出有数据、有结论、有风险判断、有决策请求的报告、邮件和管理沟通材料。

核心方法论：五大原则

原则 核心理念 空话示例 ManageUp 示例
BLUF 结论先行 第一句话就是结论 "本周团队在多方面开展工作..." "项目提前 2 天，但支付模块有阻塞项需决策"
数据锚定 每个判断挂钩具体数据 "取得了一定进展" "完成率从 60% 提升至 85%"
So-What 测试 每段话回答"老板看完会怎样" "与产品团队沟通" "与产品对齐了 SSO 方案，结论是用 OAuth 2.0"
行动导向 明确老板需要做什么 "请领导关注" "需要周五前决策是否增加 1 名后端"
校准语言 消灭模糊词 "尽快"、"部分用户" "3/25 前"、"12% 的付费用户（约 3,400 人）"

技能列表

技能 用途 适用场景
manage-up-core 核心方法论 所有报告的基础
weekly-report 周报 / 月报 最高频的报告类型
project-update 项目进展汇报 含红绿灯状态和风险矩阵
performance-review 绩效自评 / 述职 高风险，直接影响评级和晋升
proposal 提案 / 资源申请 含 ROI 分析和不行动的代价
meeting-summary 会议纪要 聚焦决策和行动项
quarterly-review 季度复盘 / QBR 含记分卡和根因分析
upward-email 向上汇报邮件 升级风险、催决策、会后跟进
one-on-one-prep 1:1 沟通准备 资源争取、反馈、职业发展讨论

大厂汇报风格

技能 公司 核心框架
style-bytedance 字节跳动 OKR 对齐、KR 进度追踪、飞书风格
style-alibaba 阿里巴巴 双轨制（业绩 + 价值观）、述职、复盘
style-tencent 腾讯 产品指标驱动、数据先说、环比趋势
style-google Google OKR 0.0-1.0 评分、GRAD、Impact 叙事
style-amazon Amazon Leadership Principles、6-pager、Forte
style-microsoft Microsoft Connects、Model/Coach/Care、Growth Mindset

每个技能都包含：

  • SKILL.md — 完整的技能指令（触发场景、输入模板、报告模板、反空话规则、质量检查清单）
  • examples.md — 真实场景的输入/输出对比示例

安装

Cursor / Claude Desktop MCP 配置

<<<<<<< HEAD 如果你的 AI 客户端支持 MCP，优先使用 npm 安装版。当前真实 npm 包名是 manage-up-mcp，可执行命令是 manage-up-mcp，Node.js 需要 18 或更高版本。

如果你的 AI 客户端支持 MCP，优先使用 npm 版 manage-up-mcp。

  1. 全局安装：

d906e66 (docs: fix relative showcase paths and add github npm publish action)

npm install -g manage-up-mcp
  1. 在 MCP 配置中注册这个命令：

Cursor 推荐使用全局配置文件 ~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "manage-up-mcp": {
      "command": "manage-up-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

<<<<<<< HEAD MCP Server 当前提供这些工具：

  • generate_weekly_report：生成结论先行、数据驱动的周报 / 月报
  • generate_performance_review：生成以影响和证据为核心的绩效自评
  • generate_proposal：生成带 ROI、资源和决策截止的提案 / 资源申请
  • check_anti_fluff：检查“积极推进”“进展顺利”等空话并给出替代表达

如果你想先做本地验收或查看日志、telemetry 和兼容客户端配置，见 ManageUp MCP Server 本地安装与使用指南。

如果你的环境里 manage-up-mcp 不在 PATH，也可以写绝对路径：

/opt/homebrew/bin/manage-up-mcp
  1. 重启 Cursor，或刷新 MCP 配置。正常情况下 Cursor 会列出 4 个工具：
  • generate_weekly_report
  • generate_performance_review
  • generate_proposal
  • check_anti_fluff

如果你想先做本地验收、查看日志和 telemetry、或配置其他客户端，见 ManageUp MCP Server 本地安装与使用指南。

d906e66 (docs: fix relative showcase paths and add github npm publish action)

Skills 仓库（兼容旧方式）

如果你的工具还不支持 MCP，仍然可以继续使用 skills/ 目录方式安装。

Cursor

将技能复制到 ~/.cursor/skills/ 目录（全局可用）：

git clone https://github.com/stevenchouai/manage-up.git
cp -r manage-up/skills/* ~/.cursor/skills/

或者只安装到当前项目：

git clone https://github.com/stevenchouai/manage-up.git
cp -r manage-up/skills/* .cursor/skills/

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/stevenchouai/manage-up.git
cp -r manage-up/skills/* ~/.claude/skills/

OpenAI Codex CLI

mkdir -p ~/.codex/skills
git clone https://github.com/stevenchouai/manage-up.git
cp -r manage-up/skills/* ~/.codex/skills/

其他 AI 编辑器

ManageUp 技能基于 Agent Skills 开放标准（SKILL.md），理论上兼容所有支持该标准的工具。将 skills/ 目录下的文件夹复制到对应工具的技能目录即可。

Skills 安装的完整兼容说明见 docs/install.md。

使用方法

安装 MCP 后，只需在客户端里用自然语言告诉 AI 你要写什么报告：

帮我写周报，这周做了这些事：
- 完成了登录模块重构
- 修了 8 个 bug
- DAU 从 12000 涨到 14500

AI 会自动调用对应的 ManageUp 工具，先问你补充必要的数据，再生成结构化的报告。

如果你直接提供了足够的信息，AI 会直接生成报告而不再追问。

如果你想先快速感受差别，再决定是否安装，先看 docs/showcase.md。

Before / After 示例

ManageUp 最直观的价值是把“流水账、情绪化、空话式表达”改成老板能用来判断状态的材料：

  • 周报：从“本周积极推进多个事项”变成“完成了什么、指标变化、阻塞项、下周决策点”
  • 项目风险升级：从“对方一直拖，风险很大”变成“风险状态、业务影响、可选方案、需要谁在何时决策”
  • 绩效自评 / 向上管理：从“我表现出色、积极协作”变成“目标完成度、可验证影响、复盘和下一周期承诺”

完整对比见 examples/before-after.md。

为什么大模型写的报告不好？

问题 原因 ManageUp 的解法
空话太多 AI 没有你的数据，只能用模糊词填充 强制先收集数据再写作
没有结构 AI 不知道老板想看什么格式 每种报告有专业模板
不知道重点 AI 把所有事情平铺直叙 BLUF 原则：结论先行
缺少行动项 AI 只描述不建议 每份报告必须有决策请求
语言虚浮 AI 偏爱华丽辞藻 禁用词表 + 校准语言规则

市场与独创性

AI skills、企业知识助手和职场自动化工具已经很多，但 ManageUp 的切入点更窄，也更适合传播：它专门解决中文职场里的“向上汇报质量”问题。

ManageUp 的差异化：

  • 中文职场语境：处理“同步一下”“请领导关注”“推进中”这类中文职场常见表达，而不是直接套英文 business writing 模板
  • 大厂汇报结构：内置周报、项目进展、绩效自评、提案、会议纪要、1:1 准备，以及字节、阿里、腾讯、Google、Amazon、Microsoft 风格
  • 帮管理者决策：输出不止是更顺的文案，而是把结论、进展、风险、影响、选项和需要决策的事项放到同一条链路里
  • Skill + MCP 双形态：既能作为 skills/ 目录被 Agent 编辑器读取，也能通过 npm 安装为 manage-up-mcp，进入支持 MCP 的客户端工具流
  • 反空话约束：明确要求没有数据就追问或留空，不用“显著提升”“持续优化”这类词替代事实

适用人群

ManageUp 不只是给工程师用的。所有需要向上沟通的人都可以用：

  • 工程师 / 技术负责人
  • 产品经理
  • 市场 / 运营
  • 销售
  • 项目经理
  • HR / 行政
  • 任何需要向上汇报、发管理邮件或准备 1:1 的白领

贡献

欢迎提交 Pull Request 贡献新的报告技能或改进现有技能。贡献指南：

  1. 每个技能一个文件夹，包含 SKILL.md 和 examples.md
  2. 遵循 manage-up-core 的五大原则
  3. 必须包含反空话规则和质量检查清单
  4. 示例必须包含"空话版 vs ManageUp 版"的对比

开始贡献前，建议先阅读 CONTRIBUTING.md 和 docs/quality-roadmap.md，并运行：

./scripts/validate-skills.sh

详细规范见 CONTRIBUTING.md。

质量保障

仓库现在包含一套基础质量门禁：

  • bash scripts/validate-skills.sh 会检查每个 skill 是否包含必需文件和关键章节
  • GitHub Actions 会在 push / pull request 时自动运行校验
  • 可以通过 git tag 自动发布 npm 包
  • manage-up-core 现在也包含示例，便于理解方法论本身如何落地

如果你准备新增 skill，建议先跑一次：

bash scripts/validate-skills.sh

如果你想先快速感受效果，再决定是否安装，先看 docs/showcase.md。

发布 npm

如果你维护的是 MCP 包，推荐使用 git tag 驱动发布。

本仓库支持以下发布模型：

  1. 修改代码并提交
  2. 更新 package.json 版本号
  3. 创建并推送 tag，例如 v1.1.1
  4. GitHub Actions 校验 tag 与 package.json 版本一致
  5. CI 自动执行 npm publish

手动发布最小命令：

npm publish --access public --otp <6-digit-otp>

自动发布工作流见 .github/workflows/publish-npm.yml。

License

MIT

English

Make AI write reports your boss actually wants to read

ManageUp is an AI Agent Skill Warehouse that solves one problem: LLM-generated workplace reports are too vague and generic.

Every white-collar professional — engineers, product managers, marketers, salespeople, operations — writes reports for their boss. But AI-generated reports are filled with fluff like "made good progress", "demonstrated strong leadership", and "will continue to drive growth". The boss finishes reading and doesn't know what you did, how well you did it, or what they need to do.

ManageUp provides an anti-fluff methodology + 8 workplace communication skills that teach AI to write reports, emails, and manager-facing materials with real data, clear conclusions, and actionable items.

Skills

Skill Purpose
manage-up-core Core methodology (5 anti-fluff principles)
weekly-report Weekly / Monthly status reports
project-update Project progress with RAG status
performance-review Performance self-assessments
proposal Proposals & resource requests with ROI
meeting-summary Meeting minutes focused on decisions & action items
quarterly-review Quarterly business reviews (QBR)
upward-email Upward status and escalation emails
one-on-one-prep 1:1 prep with managers and skip-levels

Company Reporting Styles

Skill Company Core Framework
style-bytedance ByteDance OKR alignment, KR tracking, Lark style
style-alibaba Alibaba Dual-track (KPI + Values), promotion reviews
style-tencent Tencent Product-metric-driven, data-first, WoW trends
style-google Google OKR 0-1.0 scoring, GRAD, impact narratives
style-amazon Amazon Leadership Principles, 6-pager, Forte reviews
style-microsoft Microsoft Connects, Model/Coach/Care, growth mindset

Quick Install (MCP)

npm install -g manage-up-mcp

Register this command in your MCP client:

manage-up-mcp

For Cursor, the recommended global config is:

{
  "mcpServers": {
    "manage-up-mcp": {
      "command": "manage-up-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

For MCP setup details and telemetry, see ManageUp MCP Server 本地安装与使用指南.

Legacy Skills Install (Cursor)

git clone https://github.com/stevenchouai/manage-up.git
cp -r manage-up/skills/* ~/.cursor/skills/

For other editors, see docs/install.md.

About

你是一个P6工程师，每天都在研究怎么给老板汇报才能让老板高兴，从而陷入了自我质疑。但当你下载了这个skill，你发现汇报变得如此简单

stevenchouai.github.io/manage-up

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