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china-ecommerce-customer-service中国电子商务客户服务

Agent Skill

china-ecommerce-customer-service 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,047

周安装

247

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,936
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:china-ecommerce-customer-service(中国电子商务客户服务)
来源仓库:https://github.com/tobewin/china-ecommerce-customer-service
安装命令:
openclaw skills install china-ecommerce-customer-service
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install china-ecommerce-customer-service

简介

生成针对淘宝、京东、拼多多等平台的客服应答脚本,覆盖咨询、投诉、售后全流程。

  • 适用于提升客服响应速度与标准化水平,支持常见场景如退换货、物流查询、纠纷处理。
  • 根据用户问题类型自动匹配预设话术库,输出礼貌、合规且高效的回复建议。
  • 安装命令:openclaw skills install china-ecommerce-customer-service;需接入店铺后台或工单系统。
  • 注意不同商家政策差异,默认话术需结合具体规则调整,重要承诺应由人工确认。

SKILL.md

name
china-ecommerce-customer-service
description
中国电商客服话术生成器。Use when user needs customer service scripts for Taobao, JD, Pinduoduo. Supports inquiry replies, complaint handling, after-sales service, review responses. 淘宝客服、京东客服、拼多多客服、客服话术。
version
1.0.0
license
MIT-0
metadata
{"openclaw": {"emoji": "💬", "requires": {"bins": [], "env": []}}}

中国电商客服话术生成器

生成淘宝、京东、拼多多客服话术。

功能特点

  • 💬 多场景: 咨询/投诉/售后/评价
  • 🛒 多平台: 淘宝/京东/拼多多
  • 🎯 专业话术: 符合平台规范
  • 😊 高情商: 专业、礼貌、有效
  • 🇨🇳 中文优化: 符合中国客服风格
  • 快速生成: 即时生成话术

⚠️ 免责声明

本工具生成的话术仅供参考。 不同AI模型能力不同,话术质量可能有差异。 重要客户沟通请人工确认。 话术需符合平台规范和法律法规。

支持的场景

场景示例
咨询回复产品咨询、订单查询
投诉处理质量问题、服务投诉
售后服务退换货、维修
评价回复好评/差评回复
催付话术未付款提醒
好评引导引导好评

使用方式

User: "客户说收到商品有质量问题,怎么回复"
Agent: 生成专业的投诉处理话术

User: "帮我写一个差评回复"
Agent: 生成真诚的差评回复

User: "客户问发货时间,怎么回复"
Agent: 生成友好的咨询回复

平台规范

淘宝客服规范

  • 响应时间:5分钟内
  • 禁止词:绝对、保证、假一赔十
  • 推荐用语:亲、您好、感谢

京东客服规范

  • 响应时间:30秒内
  • 禁止词:无法保证、可能
  • 推荐用语:尊敬的客户、请问

拼多多客服规范

  • 响应时间:5分钟内
  • 风格:更亲切、口语化
  • 推荐用语:亲、宝子、感谢理解

Python代码

class CustomerServiceCopywriter:
    def __init__(self):
        self.platforms = {
            'taobao': {'greeting': '亲,您好', 'closing': '感谢您的支持~'},
            'jd': {'greeting': '尊敬的客户您好', 'closing': '感谢您的信任'},
            'pdd': {'greeting': '亲,你好呀', 'closing': '感谢理解~'}
        }
    
    def generate_inquiry_reply(self, platform, question_type, details):
        """生成咨询回复"""
        
        templates = {
            'shipping': {
                'taobao': '亲,您的订单已发货,预计{days}天内到达,请耐心等待哦~',
                'jd': '尊敬的客户,您的订单已发货,预计{days}天送达。',
                'pdd': '亲,已发货啦,大概{days}天到,耐心等等哦~'
            },
            'product': {
                'taobao': '亲,关于{product},{answer},还有其他问题随时问我哦~',
                'jd': '关于{product},{answer}。如有其他问题请随时咨询。',
                'pdd': '亲,{product}的情况是{answer},还有啥问题直接问哈~'
            },
            'price': {
                'taobao': '亲,{product}目前价格是{price}元,{promotion}~',
                'jd': '{product}当前售价{price}元,{promotion}。',
                'pdd': '亲,{product}现在{price}元,{promotion}~'
            }
        }
        
        template = templates.get(question_type, {}).get(platform, '请稍等,我帮您查询一下。')
        
        return template.format(**details)
    
    def generate_complaint_reply(self, platform, issue_type, solution):
        """生成投诉回复"""
        
        templates = {
            'quality': {
                'taobao': '亲,非常抱歉给您带来不好的体验。关于{issue},我们可以{solution},您看可以吗?',
                'jd': '尊敬的客户,对于您遇到的问题我们深表歉意。针对{issue},我们可以{solution}。',
                'pdd': '亲,真的抱歉让你遇到{issue}的情况。我们可以{solution},你看行不?'
            },
            'shipping': {
                'taobao': '亲,非常抱歉物流出现问题。{solution},给您添麻烦了~',
                'jd': '对于物流问题我们深表歉意。{solution}。',
                'pdd': '亲,物流出了问题真的很抱歉。{solution}~'
            }
        }
        
        template = templates.get(issue_type, {}).get(platform, '抱歉给您添麻烦了,我们{solution}。')
        
        return template.format(
            issue=details.get('issue', '这个问题'),
            solution=solution
        )
    
    def generate_review_reply(self, platform, review_type, content):
        """生成评价回复"""
        
        templates = {
            'positive': {
                'taobao': '亲,感谢您的认可和支持!您的满意是我们最大的动力,期待再次为您服务~',
                'jd': '感谢您的认可,我们会继续努力为您提供更好的服务!',
                'pdd': '谢谢亲的好评!你的支持是我们前进的动力,欢迎下次再来~'
            },
            'negative': {
                'taobao': '亲,非常抱歉给您带来不好的体验。关于您提到的{issue},我们已经{solution},希望能得到您的谅解。',
                'jd': '对于您的不满我们深表歉意。针对{issue},我们已{solution},感谢您的反馈。',
                'pdd': '亲,真的不好意思让你有{issue}的体验。我们已经{solution},希望能弥补~'
            }
        }
        
        template = templates.get(review_type, {}).get(platform, '感谢您的反馈!')
        
        return template.format(**content)

# 使用示例
cs = CustomerServiceCopywriter()

# 咨询回复
reply = cs.generate_inquiry_reply('taobao', 'shipping', {'days': '3'})

# 投诉回复
reply = cs.generate_complaint_reply('taobao', 'quality', '为您换货或退款')

# 评价回复
reply = cs.generate_review_reply('taobao', 'negative', {'issue': '产品问题', 'solution': '为您处理'})

话术示例

咨询回复

客户:这个商品什么时候发货?

回复(淘宝):
亲,您好!这款商品预计24小时内发货,届时会有物流信息更新。
如有其他问题随时问我哦~

回复(京东):
尊敬的客户,该商品预计24小时内发货,届时您可查看物流信息。
如有其他问题请随时咨询。

回复(拼多多):
亲,这款大概24小时内发,发了会通知你的~
还有啥问题直接问哈~

差评回复

回复(淘宝):
亲,非常抱歉给您带来不好的体验。
关于您提到的问题,我们已经积极处理,希望能得到您的谅解。
如有其他问题随时联系我们~

回复(京东):
对于您的不满我们深表歉意。
针对您反馈的问题,我们已采取措施改进。
感谢您的宝贵意见。

回复(拼多多):
亲,真的不好意思让你有不好的体验。
我们已经处理了,希望能弥补~

Notes

  • 专注中国电商(淘宝/京东/拼多多)
  • 话术需符合平台规范
  • 支持中文话术生成
  • 高情商、专业、礼貌

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

83.21%
按下载量换算1,611

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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