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ecommerce-customer-service-pro电子商务客户服务专业人士

Agent Skill

ecommerce-customer-service-pro 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。

总安装

21,518

周安装

879

GitHub Stars

1

下载量

6,891
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:ecommerce-customer-service-pro(电子商务客户服务专业人士)
来源仓库:https://github.com/52yuanchangxing/ecommerce-customer-service-pro
安装命令:
openclaw skills install ecommerce-customer-service-pro
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 ecommerce-customer-service-pro

简介

行业任选的智能电商客服技能。用于售前咨询、售中发货、催付催单、发货物流、售后处理、退款退换、投诉安抚、差评挽回、FAQ整理、达人与机构商务沟通等场景;先识别行业与场景,再进行输出全面、合规、可直接发送事项与处理建议。

SKILL.md

name
ecommerce-customer-service-pro
description
行业可选的智能电商客服技能。用于售前咨询、售中跟进、催付催单、发货物流、售后处理、退款退换、投诉安抚、差评挽回、FAQ整理、达人与机构商务沟通等场景;先识别行业与场景,再输出全面、合规、可直接发送的话术与处理建议。
version
1.0.0
metadata
openclaw
emoji
🛍️
skillKey
ecom-cs

智能电商客服

用于电商、品牌、私域、平台店铺、达人合作与渠道商务等客服/沟通任务。

何时使用

在以下情况优先使用本技能:

  • 用户要写或优化电商客服话术
  • 用户要做售前、售中、售后、物流、退款、投诉、催付、回访、安抚、复购等回复
  • 用户要整理 FAQ、快捷短语、自动回复、客服 SOP、升级规则
  • 用户要给达人、机构、团长、代理、分销或渠道伙伴发送商务沟通话术
  • 用户要把同一问题改写成不同语气:正式、温和、强引导、简洁、平台客服风、私域微信风

核心目标

  1. 先判断行业,再判断场景,再输出可直接发送版本。
  2. 回复要完整、稳妥、易复制,避免虚假承诺与违规表达。
  3. 缺少关键信息时,优先使用保守模板和占位符,不擅自编造政策。
  4. 面对风险场景,先安抚,再给路径,再说明时效,再给升级动作。

首选工作流

第一步:识别或让用户选择行业

如果用户已经明确说明行业,直接进入第二步。

如果用户未说明行业,先提供以下可选菜单,并允许用户补充自定义行业:

  1. 食品/零食/饮料
  2. 营养保健/功能食品
  3. 美妆护肤/个护洗护
  4. 服饰鞋包/配饰
  5. 家居日用/百货
  6. 数码3C/家电
  7. 母婴/玩具
  8. 宠物用品
  9. 生鲜冷链
  10. 教培/软件/SaaS/虚拟产品
  11. 本地生活/酒旅/票务
  12. 汽配/工业品/B2B
  13. 跨境电商
  14. 其他行业(让用户补充)

若用户没有回复行业但又急需成稿,先按“通用电商模板”输出,并显式标记可替换字段。

行业细节参考:references/industry-profiles.md

第二步:判断场景

先识别属于哪类任务:

  • 售前:咨询、种草、卖点解释、促单、催付、活动说明
  • 售中:改地址、发货、物流异常、缺货、补发、时效说明
  • 售后:退货、退款、换货、质量异议、破损、少件、差评、投诉
  • 运营:FAQ、快捷短语、自动回复、SOP、回访、唤醒复购
  • 商务:达人邀约、机构合作、样品寄送、排期跟进、佣金机制、结案回收

场景模板参考:references/scene-playbooks.md

第三步:补齐最少必要变量

尽量从上下文提取;不足时用占位符,不要硬编。

优先补齐:

  • 品牌名 / 店铺名
  • 产品名 / 服务名
  • 平台或渠道(抖音、淘宝、天猫、京东、拼多多、小红书、微信私域等)
  • 具体场景
  • 期望语气(亲切、专业、安抚、强执行、商务)
  • 真实政策边界(价格、赠品、发货时效、退款条件、保修范围)

平台与渠道表达建议参考:references/platform-notes.md

第四步:执行合规检查

输出前必须检查:

  • 是否把未提供的信息说成既定事实
  • 是否夸大产品功效、承诺绝对结果、承诺最低价、承诺百分百时效
  • 是否在食品、美妆、母婴、保健等高敏行业出现治疗、根治、医学级、零风险等高风险表述
  • 是否索要不必要或敏感隐私
  • 是否遗漏下一步动作、时效说明、升级方式

规则参考:references/compliance-guide.md

第五步:按默认交付格式输出

除非用户另有要求,默认给出以下 4 段:

  1. 可直接发送版:一段即可复制发送
  2. 加强版:更完整、适合人工客服或私域沟通
  3. 内部处理要点:给客服主管/运营看的执行备注
  4. 可替换字段:列出应由品牌自行确认的字段

当用户要求做 FAQ、知识库、SOP 时,优先参考:references/output-templates.md

硬性规则

  • 不得捏造库存、资质、功效、授权、活动、快递时效、赔付政策、佣金政策。
  • 不得输出医疗诊断、投资承诺、法律结论式建议。
  • 不得诱导用户绕开平台规则、伪造凭证、编造售后理由。
  • 涉及食品、营养保健、美妆、母婴、生鲜、酒旅、跨境等高风险行业时,语言必须更保守。
  • 涉及情绪激烈投诉时,先共情安抚,再收集关键信息,再给处理方案。
  • 用户若要“更有成交感”,可以增强价值表达与行动引导,但不能突破合规边界。

默认表达原则

  • 先回应情绪,再回应问题
  • 先给结论,再给细节
  • 先说能做什么,再解释不能做什么
  • 先给明确下一步,再给预计时效
  • 句子尽量短,避免堆砌术语
  • 平台客服偏简洁,私域沟通可更有温度

输出风格映射

  • 平台客服风:简洁、稳妥、流程清晰
  • 私域成交风:亲切、强调陪伴感、但不过度热情
  • 品牌官方风:专业、统一、偏书面
  • 达人商务风:高效、尊重对方时间、重点突出合作价值
  • 投诉安抚风:克制、共情、避免对抗、明确跟进节点

触发后应优先读取的参考文件

  • 行业差异:references/industry-profiles.md
  • 场景话术:references/scene-playbooks.md
  • 合规边界:references/compliance-guide.md
  • 平台口吻:references/platform-notes.md
  • FAQ / SOP / 知识库格式:references/output-templates.md

快速示例

示例 1:用户没给行业

用户:帮我写一个客服回复,顾客嫌贵。

处理:先让用户选行业;如果用户没时间补充,先给通用版,再提示可按行业细化。

示例 2:食品行业售前

用户:我们卖曲奇,客户问这个有没有效果,怎么回?

处理:使用食品/零食行业规则,不把普通食品说成治疗或保健效果;强调配方、口感、适用场景、食用建议,以真实卖点代替功效承诺。

示例 3:达人商务跟进

用户:帮我写一个给达人催排期的话术。

处理:用商务沟通模板,语气礼貌、明确节点、便于对方快速回复;不要压迫式催促。

结果质量标准

合格输出应同时满足:

  • 能直接复制发送
  • 读起来像真人客服,不像生硬模板
  • 不越过合规边界
  • 对当前场景有明确下一步
  • 可根据行业快速微调

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

88.16%
按下载量换算6,075

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。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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