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cs-autoresponder

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.NET 9.0

多渠道客服自动回复系统,支持FAQ匹配、升级处理和每日摘要。

🎧 CS Auto-Responder

功能概述

🎧 CS Auto-Responder是一项面向实际任务的技能,主要用于고객사용 CS 자동응답 스킬. 멀티채널 고객是一项围绕特定任务主题设计的实用技能。它会根据用户给出的目标、输入材料和运行环境,组织必要的处理步骤,调用适合的工具或接口,并把执行结果整理成便于检查和继续使用的形式。

核心要点

  • 使用时需要先确认任务范围、关键参数、依赖条件与期望输出,再依照技能定义的流程逐步执行,避免遗漏重要信息。
  • 该技能适合纳入可重复的自动化工作流,也可用于单次任务处理;
  • 完成后应核对结果的完整性、准确性和可用性,并根据实际反馈调整配置、输入或后续步骤。

使用与执行

涉及外部服务、账号权限和敏感数据时。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

🎧 CS Auto-Responder

面向客户的客服自动应答技能。支持多渠道客户咨询接入,并提供基于 FAQ 的自动应答、问题升级(Escalation)及每日摘要报告。

核心功能

  1. 多渠道接入 — 支持从 KakaoTalk Alimtalk、Instagram DM、电子邮件等渠道检测客户咨询
  2. FAQ 匹配 — 基于客户专属 FAQ 数据库(JSON 格式),进行语义层面的意图匹配 → 自动生成应答
  3. 问题升级(Escalation) — 检测到复杂问题或客户不满时,通过 Discord / KakaoTalk 向店主发送告警
  4. 应答语气定制 — 生成符合客户品牌调性的应答内容(如正式、友好、轻松等)
  5. 日志记录 — 完整保存所有客服对话日志(按天归档)
  6. 仪表盘摘要 — 提供每日客服运营摘要(总咨询量、自动处理率、升级数量)

初始配置

1. 创建客户配置文件

cd {baseDir}
cp config/template.json config/客户名.json

编辑 config/客户名.json:

  • clientId: 唯一标识 ID
  • name: 客户名称
  • channels: 需要对接的渠道(kakao、instagram、email)
  • tone: 应答语气(formal、friendly、casual)
  • escalationTarget: Discord 频道 ID 或 KakaoTalk 号码
  • faqPath: FAQ 数据库文件路径

2. 创建 FAQ 数据库

cp config/faq-template.json config/客户名-faq.json

在 JSON 数组中添加 FAQ 条目:

[
  {
    "id": "faq001",
    "question": "营业时间是几点?",
    "keywords": ["营业时间", "几点", "何时", "运营"],
    "answer": "我们工作日营业时间为 10:00–22:00,周末为 12:00–20:00。",
    "category": "运营信息"
  }
]

使用方法

启动渠道监控

node {baseDir}/scripts/monitor.js --config config/客户名.json

后台运行(推荐使用 pm2):

pm2 start {baseDir}/scripts/monitor.js --name cs-mufi -- --config config/客户名.json
pm2 logs cs-mufi

手动响应测试

node {baseDir}/scripts/respond.js 
  --config config/客户名.json 
  --channel instagram 
  --user "iam.dawn.kim" 
  --message "请告知营业时间"

生成每日仪表盘摘要

node {baseDir}/scripts/dashboard.js --config config/客户名.json --date 2026-02-18

输出示例:

📊 CS 仪表盘 - MUFI 自助拍照亭 (2026-02-18)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
总咨询量:47 件  
自动处理:38 件(80.9%)  
问题升级:9 件(19.1%)

按类别统计:  
  • 运营信息:18 件  
  • 价格/预约:15 件  
  • 技术问题:9 件  
  • 投诉/退款:5 件  

按渠道统计:  
  • Instagram DM:28 件  
  • KakaoTalk:13 件  
  • 电子邮件:6 件  

平均响应时间:3.2 秒  
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

手动触发问题升级

node {baseDir}/scripts/escalate.js 
  --config config/客户名.json 
  --channel instagram 
  --user "angry_customer" 
  --message "我要退款" 
  --reason "退款请求"

目录结构

cs-autoresponder/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── monitor.js       # 渠道监控主循环
│   ├── respond.js       # FAQ 匹配与自动应答
│   ├── escalate.js      # 问题升级通知
│   └── dashboard.js     # 每日摘要仪表盘
├── lib/
│   ├── channels.js      # 渠道适配器(mock API)
│   ├── matcher.js       # 语义驱动的 FAQ 匹配逻辑
│   └── logger.js        # 对话日志记录
├── config/
│   ├── template.json    # 客户配置模板
│   └── faq-template.json # FAQ 数据库模板
└── logs/
    └── YYYY-MM-DD/      # 按日期划分的对话日志(按 clientId 分类)

渠道适配器(Mock 版本)

当前以 mock API 方式运行。上线生产环境时,请修改 lib/channels.js 实现真实对接:

  • KakaoTalk: Kakao Alimtalk API
  • Instagram: 复用 tools/insta-cli/v2.js
  • 电子邮件: Himalaya 或 Gmail API

语义匹配逻辑

lib/matcher.js 当前采用简易关键词匹配策略:

  1. 将客户咨询消息转为小写
  2. 与 FAQ 中定义的 keywords 字段做子串匹配
  3. 计算匹配得分(命中多个关键词时加权提升得分)
  4. 若得分 ≥ 0.6,则执行自动应答;否则触发问题升级

建议在生产环境中切换为 OpenAI Embeddings 或 Claude 实现更精准的语义匹配。

问题升级(Escalation)触发条件

满足以下任一条件即触发问题升级:

  • FAQ 匹配得分 < 0.6
  • 检测到负面关键词(如“退款”、“投诉”、“生气”、“失望”、“最差”)
  • 客户明确要求“负责人”、“人工”、“店主”等
  • 同一客户连续发起 3 次及以上咨询

日志格式

logs/YYYY-MM-DD/{clientId}.jsonl(每行一条 JSON 记录):

{"timestamp":"2026-02-18T12:34:56.789Z","channel":"instagram","user":"iam.dawn.kim","message":"营业时间?","response":"工作日 10–22 点营业","faqId":"faq001","score":0.85,"escalated":false}
{"timestamp":"2026-02-18T12:40:11.123Z","channel":"kakao","user":"010-1234-5678","message":"我想退款","response":null,"faqId":null,"score":0.0,"escalated":true,"reason":"退款关键词"}

注意事项

  • 语气一致性:请严格遵循各客户配置的 tone 参数
  • 隐私保护:禁止在日志中存储敏感信息(如身份证号、银行卡号)
  • 响应时效:FAQ 匹配目标响应时间 ≤ 3 秒
  • 升级疲劳防范:过度的问题升级易引发人工处理疲劳 → 需持续优化 FAQ 覆盖度

扩展性支持

  • 基于 OpenAI Embeddings 的语义匹配
  • 对话上下文保持(会话管理)
  • A/B 测试(响应语气实验)
  • 多轮对话支持
  • 自动 FAQ 学习(高频问题识别)
  • 客户满意度调研(响应后星级评分)

Note: 本技能基于 mock API 构建。上线生产环境时,需对接真实渠道 API。

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