AI 关系健康度评分

要解决什么问题

合作方流失往往不是靠单一 KPI 掉线就能提前看出来：回复变慢、语气变冷、配合度下滑、付款拖延、流量波动，这些信号分散在日常沟通与业务数据里。靠人「感觉不对」去盯，经常是关系已经恶化才动手。

这个技能把监控对象从「数据异常」改成关系异常：用可复现的维度打分，并映射到绿 / 黄 / 红三级动作，让 AI 在组织行为层做「评估关系」而不是只报数。

如何工作

评分维度与权重（资料中的定义）：

• 回复速度 reply_speed（20%）：近 30 天平均回复时间趋势
• 情绪稳定性 emotion_stability（25%）：近期沟通语气波动
• 配合度 cooperation（20%）：任务完成率、CAP 调整响应率
• 付款及时性 payment_timeliness（15%）：付款延迟次数
• 流量稳定性 traffic_stability（20%）：近 30 天流量波动

各维度按文档中的档位（如 fast / medium / slow / dead、正面到持续负面、响应率区间等）折算成分数，再合成综合分。预警规则大致为：

| 等级 | 分数 | 建议动作 |
|------|------|----------|
| 健康 | ≥70 | 正常监控 |
| 注意 | 50–70 | 24h 内主动问候 |
| 预警 | <50 | 立即通知并给出行动建议 |

数据与落地：健康度报告以本地 JSON 存储，路径为 data/health_scores/{partner_id}.json；输入侧依赖 partner-memory-system 提供的伙伴记忆与沟通上下文。典型用法包括单伙伴健康度查询、批量监控、以及触发预警通知。可与 partner-memory-system、cross-cultural-negotiation-copilot 等技能串联，在预警后进入谈判或跟进话术场景。

适用边界与注意点

• 情绪、配合度等维度需要有足够的历史沟通与业务记录；冷启动或数据缺口时，分数只能反映「能算出来的那一部分」，不宜当作唯一决策依据。
• 权重与档位来自技能 v1.0 的固定表，若你的行业对「付款」或「流量」更敏感，需要在流程上人工校准解释，而不是默认模型已替你调参。
• 存储为本地文件，适合单机或小规模编排；多租户、审计与权限要在你自己的部署层补齐。