skills/skills.netease.im/skill-privatisation

skill-privatisation

SKILL.md

特定客户问题分析整理 (Skill Privatisation)

Overview

这是一个自动化的流程性 Skill,用于从七鱼客服系统中拉取过去指定天数的会话记录,筛选出特定客户(匹配用户或群名),并对这些会话进行智能分析,最终生成两份报告:

  1. 常规问题总结:按客户分组,以"问题 + 解决方式"形式输出所有会话内容。
  2. 私有化客户跟进清单:从私有化相关会话中,提取出尚未解决或需要重点跟进的问题,按标准格式逐条列出,便于后续跟进。

Workflow

当用户触发此 Skill 时,请严格按照以下步骤执行:

步骤 1:确认运行参数

检查用户的消息中是否已经包含 appKeyappSecretdays 这三个参数:

  • 已提供:直接进入步骤 2,无需再次询问。
  • 未提供:一次性询问用户提供以下三项信息,然后进入步骤 2:
    • 七鱼的 appKey
    • 七鱼的 appSecret
    • 需要分析的天数(整数,例如 3、7)

关键原则:参数齐全就立刻执行,不要重复确认。

步骤 2:拉取并筛选会话数据

参数就绪后,立即运行内置的 Python 脚本:

uv run scripts/fetch_qiyu_data.py <appKey> <appSecret> <days>

说明:该脚本会自动调用七鱼 API 获取指定天数内的会话和消息记录,筛选规则为:userNamefromGroup 同时包含"云信"且包含"私有化",或同时包含"云信"且包含"vips"(大小写不敏感)。筛选结果保存到当前目录下的 filtered_chats.json 文件中。

步骤 3:问题分析

3a. 常规问题总结(所有会话)

  1. 读取脚本生成的 filtered_chats.json 文件。
  2. 针对每个用户/群名,将其名下所有会话记录合并作为一个整体来阅读和理解,不要逐条会话单独分析。
  3. 跨会话归纳出该客户在这段时间内遇到的独立问题,每个独立问题只出现一次。
    • 若同一个问题在多条会话中反复被提及或追问,只归并为一条,并综合所有会话的信息来描述其解决进展。
    • 要求:以"问题 + 解决方式"的形式输出。
    • 注意:不需要标注日期或时间。

3b. 私有化客户跟进清单(仅私有化会话)

  1. filtered_chats.json 中读取会话历史记录,同样将同一客户的所有会话作为整体来分析。

  2. 在阅读这些会话时,重点判断以下情形,提取需要写入跟进清单的问题:

    • 问题尚未解决(客户仍在等待、问题没有明确结论)
    • 问题需要重点跟进(例如:客户反馈严重 bug、性能异常、数据丢失、紧急需求等)
    • 有明确的下一步动作但尚未完成的事项
  3. 提取前的关键判断原则(严格遵守)

    • 必须先理解问题是什么,再提取:不能把任何一条聊天消息直接当作"问题描述"。每一条被提取的问题,AI 都必须先读懂整段上下文,用自己的语言归纳出具体的技术问题现象。
    • 以下类型的消息,不属于"问题",严禁提取
      • 纯催促/沟通性消息,例如"情况怎么样了呢"、"时间排的怎么样了"、"周一前部署好"、"很急,协调下资源"
      • @某人的通知或提醒,但没有描述任何技术问题
      • 对某一已解决问题的简单确认或感谢
      • 单独的代码片段、URL 链接或日志,没有说明是什么问题
      • 引用/回复他人消息,但本身没有提出新问题
    • 同一个问题只提取一次:若同一技术问题在多条消息中反复被追问或催促,只归并为一条,综合所有上下文来描述其进展。
  4. 对每条需要跟进的问题,按如下要求逐条提取信息:

    • 客户名称必须且只能来自该会话在 filtered_chats.json 中对应的顶层 key(即群名或用户名字段本身),去掉"云信"、"私有化"等通用修饰词后作为客户名。严禁使用聊天记录正文中出现的任何第三方公司名、举例名称或比较对象,即便正文中多次提到某个公司名,也不能将其作为客户名称。
    • 问题描述:用自己的语言简洁描述具体的技术问题现象(1~2句话)。严禁直接复制聊天原文作为问题描述;必须基于对上下文的理解,概括出"客户遇到了什么问题",要求读者一眼能看出是什么技术问题。
    • 原因分析:若聊天记录中有明确提及原因或初步判断,摘录或概括填入;否则填"暂不明确",不可推断或捏造。
    • 当前动作:聊天记录中已明确提到的已采取或计划采取的行动;若聊天中未提及任何动作,填"待跟进",不可自行补充未出现的内容。

步骤 4:输出 Markdown 文件

生成两个独立的 Markdown 文件

文件一:常规问题总结

  • 文件名:云信私有化问题总结.md
  • 按用户/群名分节,每节列出该客户的"问题 + 解决方式"。

文件二:私有化客户跟进清单

  • 文件名:私有化客户跟进清单.md
  • 每条跟进项使用以下固定格式输出,条目之间用 --- 分隔:
客户名称:<客户名>
问题描述:<问题现象>
原因分析:<原因或"暂不明确">
当前动作:<已采取或计划的行动>

示例

客户名称:平安银行
问题描述:服务器混录文件伴音丢失,单录不正常
原因分析:客户端怀疑是硬件aec异常导致
当前动作:联系用户通过服务器下发的配置,打开软件aec再观察看下

若分析后没有发现需要跟进的问题,则在文件中注明"本周期内无需重点跟进的私有化问题"。

最后告知用户两个文件已生成,并展示跟进清单的预览内容。

Bundled Resources

  • scripts/fetch_qiyu_data.py: 用于调用七鱼 API 批量导出、下载、解压并筛选会话数据的 Python 脚本。
Installs
1
First Seen
Apr 16, 2026