客服知识库内容构建器

它解决什么问题

客服工单里有相当一部分是重复问题：同一个「如何导出账单」被问了几百次，同一个「验证码收不到」占掉每天新增 ticket 的一大半。团队精力消耗在复制粘贴上，而不是修复真正的产品缺陷。

@user_fccf428b/content-knowledge-base-builder 面向的是知识库运营与客服自助化这条链路：从原始工单中识别高频、可文档化的问题，再产出能真正承接流量的文章，而不是一堆没人搜、没人看的静态页面。

核心能力

• FAQ 识别：从一批 support tickets 中聚类 recurring questions，区分「需要文档化」与「需要修产品」。
• 分步教程：输出带步骤编号的操作指南，并标注 screenshot placement，标明在哪一步插入截图。
• 视频脚本：对复杂流程生成 video script guidance，适合录屏或演示型帮助内容。
• 搜索优化：标题、摘要与正文围绕用户实际会搜索的措辞组织，提升站内与搜索引擎命中率。
• 自助拦截度量：生成 self-service deflection metrics，用数据回答「文档上线后工单有没有真的降」。

关键步骤

1. 将一段时间的工单输入，先做聚类与去重，产出候选问题清单。
2. 对每个候选问题，生成 FAQ section 与教程草稿，标注截图位。
3. 补上视频脚本与搜索关键词，形成可发布的成稿。
4. 跟踪 deflection rate，验证文档是否有效，再反向迭代内容。

适用边界

• 输出质量取决于工单数据的真实分布。样本里几乎没有某类问题，模型不会凭空造出有价值的选题。
• 截图位只是标记，需要人工补真实截图，不要指望交付一篇没有任何素材的「完整文章」。
• FAQ 识别不等于工单分类。目的是文档化，不能替代产品侧的 bug 优先级判断。
• 度量需要已有埋点或人工统计口径，技能只负责生成与建议，不提供追踪基础设施。