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AI 智能客服

AI 智能客服

企业运营 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_15d05850/ai-cs。

技能介绍

解决什么问题

线上客服常见痛点是模型会凭记忆回答价格、库存、退款、合同等公司事实,造成错误承诺。这个技能把客服行为约束到本地 llm-wiki 知识库,适合接入 OpenClaw 或 Hermes 运行时,并通过企业微信、Web、API 等渠道返回可追踪的客服决策。

工作方式

技能先读取 SCHEMA.md、index.md 和 log.md,理解产品域、支持规则和最近变更;随后根据用户消息分类意图,检索产品、价格、故障、订单、发票、退款等页面,再决定直接回答、追问、引导回业务范围或转人工。输出包含面向客户的简短回复和内部决策对象,方便渠道适配器隐藏内部字段、记录内容缺口。对敏感凭证、支付、合同、安全事件保持边界:不索取密码、验证码、卡号等,不承诺折扣、发货或赔偿。

适用边界

它不是企业微信 webhook 实现,不负责签名、加解密、幂等或消息投递;这些应由渠道适配器完成。也不适合医疗、法律、投资等无关咨询。若知识库缺失、页面冲突或问题影响购买、账单、法务、安全,应转人工而不是让模型自由发挥。

使用场景

  • 在企业微信客服会话中,根据本地知识库回答价格、套餐和使用步骤。
  • 把客户报错、登录失败和验证码问题分类,检索故障页并给出下一步。
  • 对退款、合同、折扣和发货承诺判断风险,并生成转人工说明。
  • 将无关咨询礼貌引导回公司产品和服务范围,避免模型乱答。

适合人员

  • 负责企业微信客服回复策略、要求答案必须来自知识库的客服运营。
  • 要设计 OpenClaw/Hermes 客服工作流、避免模型乱承诺的产品工程师。
  • 需要把本地 llm-wiki 接入 Web 或 API 渠道、输出可审计决策的后端工程师。
  • 要处理售后咨询边界、决定何时追问或转人工的客服主管。