Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

member-complaint-agent(会员投诉 Agent)

member-complaint-agent 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

member-complaint-agent 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,015。

总安装 4,823周安装 203GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,689核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

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:member-complaint-agent(会员投诉 Agent)
来源仓库:https://github.com/qwqcode/member-complaint-agent
安装命令:
openclaw skills install member-complaint-agent
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 member-complaint-agent

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

member-complaint-agent 专注于会员投诉与客户服务的流程化处理。适用于处理客诉、退款、续费异常等客户服务场景的线性化操作模型。可自动生成客服草稿并根据风险等级进行分类处理建议。通过 clawhub 安装后可直接集成至 OpenClaw 进行任务分派与跟踪。

使用前请核实其对接的实际业务系统及可能产生的外部通信行为。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install member-complaint-agent;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

member-complaint-agent 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install member-complaint-agent。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

member-complaint-agent 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

member-complaint-agent 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

member-complaint-agent 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

member-complaint-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,823 次,近一周安装 203 次,下载 1,689 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

member-complaint-agent 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
member-complaint-agent

会员投诉 Agent · 本页

4,823—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
member-complaint-agent
description
Handle member/customer complaint workflows with a Linear-centered operating model. Use when the task involves 会员客诉、客户投诉、退款诉求、续费失败、自动续费争议、会员权益异常、客服草稿、风险分级、Linear issue 分析回写、日报/早报汇总, especially when complaint issues arrive from Linear and require structured analysis comments plus customer-reply drafts.

Member Complaint Agent

Overview

Turn complaint issues into a structured case analysis and a usable reply draft.

Default operating model for this skill:

  • treat Linear as the only action surface
  • treat Feishu or other chat channels as read-only display unless the user explicitly asks otherwise
  • parse deterministic metadata with rules first
  • use AI for intent, risk, tone, and drafting

Do not promise compensation, refunds, exceptions, or timelines unless the user provides the exact policy.

Linear-Centered Workflow

1. Intake from Linear issue

When the source is a Linear issue, extract these fields first if present:

  • issue id / issue url
  • raw customer message
  • member identifier
  • membership tier
  • metadata tags like platform, vendor, app version, device model, os version, product line
  • links to logs, profile page, or feedback page

Keep a clean separation between:

  • raw facts from the issue
  • deterministic parses from metadata
  • AI judgments

2. Deterministic metadata parse

Parse these with rules, not AI, whenever they are available in metadata:

  • platform: iOS / Android / other
  • vendor: Apple / OPPO / HONOR / Xiaomi / Vivo / Huawei / unknown
  • app version
  • device model
  • OS version
  • product line or package

Examples:

  • [PLUS会员][iOS][5.8.1(136138)][iPhone 12 Pro Max][26.2][plus]
  • [android][5.3.10 (1571, honor)][HONOR ANY-AN00][13 (33)][plus]

If metadata is ambiguous, say it is ambiguous instead of guessing.

3. Complaint analysis

Use AI for these judgments:

  • primary intent
  • subtype
  • emotion intensity
  • risk level
  • whether SOP should be referenced
  • whether escalation is needed
  • what missing information would improve handling

Use this v1 taxonomy unless the user provides a more specific business taxonomy:

  • refund-request
  • auto-renew-dispute
  • renewal-failure
  • membership-rights-issue
  • product-bug-or-function-failure
  • service-attitude-complaint
  • expectation-mismatch
  • other

Typical mappings:

  • 还是想退了 -> refund-request
  • 我的账号不能续费了 -> renewal-failure

4. SOP routing

When a complaint is channel-dependent, route by parsed platform/vendor before drafting:

  • iOS / Apple related purchase or refund issues -> Apple/iOS SOP
  • Android + vendor-specific billing/renewal issue -> vendor SOP when available
  • no SOP available -> say SOP not loaded and avoid inventing steps

Treat SOPs as authoritative only when the user has actually provided them.

5. Write back two Linear comments

Default output is two comments, not one.

Comment A: AI analysis comment

Use this structure:

【AI客诉分析】
- 客诉类型:
- 子意图:
- 情绪强度:低 / 中 / 高
- 风险等级:低 / 中 / 高 / 升级
- 渠道识别:
- 会员信息:
- 是否命中SOP:是 / 否 / 待确认
- 是否建议升级:是 / 否
- 判断依据:
  1.
  2.
  3.
- 待补充信息:
  1.
  2.
Comment B: customer reply draft

Use this structure:

【对客回复草稿】
您好,

...

【客服发送前检查】
- 需补充变量:
- 禁止承诺项:
- 建议时效:

Keep the customer draft short, calm, and directly usable by support staff.

6. Daily digest mode

When asked for a daily report / morning brief from complaint issues, summarize:

  • total issue count
  • intent distribution
  • platform/vendor distribution
  • unresolved issues older than 12 hours
  • high-risk issues
  • top recurring causes
  • ratio of refund / rights-related complaints if available

Do not fake metrics if the underlying issue list is incomplete.

Output Rules

Separate fact from judgment

Always label the difference between:

  • confirmed facts from issue content
  • inferred classification
  • recommended action

Prefer minimum-safe drafting

If the case touches refunds, legal risk, privacy, or public escalation:

  • acknowledge the issue
  • summarize what is known
  • recommend next step
  • avoid final commitments unless backed by policy

Guardrails

  • Do not invent refund policy or channel rules.
  • Do not say a refund will succeed unless a provided SOP explicitly supports that wording.
  • Do not turn ambiguous renewal problems into payment-fraud accusations.
  • Do not present metadata guesses as facts.
  • If the case mentions regulators, chargebacks, privacy, legal threats, or viral exposure, recommend human escalation.
  • If a required SOP is missing, say what is missing.

References

Read references/complaint-playbook.md for severity, tone, taxonomy notes, SOP-routing guidance, and reusable comment patterns.

平台分布

OpenClaw

90.64%
按下载量换算1,531

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills