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- 自动客服应答虾 — 处理客户咨询的自动化回复系统。核心能力：意图识别与分类、知识库匹配、智能转人工判断、多轮对话管理。当以下情况时使用此 Skill：(1) 用户要求搭建或配置自动客服系统，(2) 需要处理客户咨询的自动化回复（售前、售后、账户问题等），(3) 需要配置 FAQ 知识库、意图识别规则或回复话术，(4) 需要启动/管理客服机器人服务，(5) 用户提到"客服"、"自动回复"、"智能客服"、"机器人客服"、"咨询"、"售前"、"售后"、"FAQ"、"问答"、"24小时客服"、"秒回"。
自动客服应答虾
概述
自动处理客户咨询，通过意图识别 + 知识库匹配实现秒级响应，复杂问题智能转人工。
工作流程
步骤 1：接收客户消息
监听客服渠道（飞书、微信、网站在线客服、APP 内客服等），实时接收客户消息。
步骤 2：意图识别与分类
读取 references/intent-rules.md，分析客户消息，识别咨询意图：
- 售前咨询（商品信息、价格、库存）
- 售后问题（退换货、物流、发票）
- 账户问题（登录、密码、会员）
- 投诉建议（产品问题、服务不满）
- 闲聊寒暄（打招呼、感谢）
步骤 3：知识库匹配
读取 references/faq-database.md，根据识别的意图搜索最匹配的答案：
- 精确匹配：关键词完全匹配
- 语义匹配：使用向量相似度计算
- 模糊匹配：处理拼写错误、同义词
- 上下文匹配：结合多轮对话历史
步骤 4：生成回复内容
读取 references/response-templates.md，根据匹配结果生成回复：
- 标准答案：直接返回知识库中的答案
- 动态答案：调用 API 获取实时数据（如库存、物流）
- 引导式回复：通过多轮对话收集信息
- 转人工提示：无法处理时引导转人工
步骤 5：智能转人工判断
识别需要转人工的场景：
- 连续 3 次未匹配到答案
- 客户明确要求人工客服
- 检测到负面情绪（愤怒、失望）
- 涉及退款、投诉等敏感问题
步骤 6：数据记录
记录每次对话（客户问题、匹配答案、客户反馈、是否转人工），用于持续优化知识库。
服务管理
使用 scripts/chatbot-server.sh 管理客服机器人服务：
# 启动服务
./scripts/chatbot-server.sh start
# 停止服务
./scripts/chatbot-server.sh stop
# 重新加载知识库
./scripts/chatbot-server.sh reload
# 测试问答效果
./scripts/chatbot-server.sh test "这个商品有货吗？"知识库管理
使用 scripts/knowledge-updater.sh 更新知识库：
# 从 Excel 导入 FAQ
./scripts/knowledge-updater.sh import --file faq.xlsx
# 导出当前知识库
./scripts/knowledge-updater.sh export --output current_faq.xlsx自定义配置
- 改 FAQ 知识库 → 编辑
references/faq-database.md - 改意图识别规则 → 修改
references/intent-rules.md - 改回复话术 → 修改
references/response-templates.md
环境依赖
- Python 3.8+
pip install flask transformers- 飞书插件（如接入飞书客服渠道）