Ai customer support
Skill findscripter/everything-skills/05-business/ai-customer-support
类书式 AI Agent 技能大典 · 精选/中文化/互见成网的 500+ 开源技能，可作为 Claude Code 插件市场一键安装。A curated, cross-referenced encyclopedia of 500+ open-source agent skills.
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill ai-customer-supportAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
当需要用 AI 自动化做客户支持时使用；产出对话机器人流程、工单路由/SLA 升级规则、情感分析与 CSAT/NPS 监控、全渠道与知识库自助方案；不适用于无 AI/自动化诉求的纯人工话术或与客服无关的任务；触发词：客户支持、客服机器人、情感分析、工单路由、CSAT、全渠道
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
4.5 KB, as published. Nobody here has run it
何时使用
当你要用 AI 与自动化提升客户支持体验时使用，典型场景：
- 设计对话机器人/IVR 流程，处理订单查询、退换货、技术排障等高频问题。
- 搭建智能工单路由、自动分类打标、SLA 监控与自动升级。
- 引入情感分析做实时情绪监控、负面预警与主动外联。
- 建设知识库自助、动态 FAQ、决策树排障，提升自助解决率。
- 打通邮件/在线聊天/社媒/电话的全渠道，保持上下文连续。
- 跟踪 CSAT、NPS、CES，做客户旅程摩擦点分析与流失预警。
不该用（负边界）：
- 任务与客户支持无关（如纯营销文案、后端架构）。
- 仅需一两句人工回复话术、无任何自动化/AI 系统设计诉求。
- 涉及落地环境的真实联调、合规审查或上线验证——本技能产出方案，不替代环境内测试与专家评审。
步骤
- 明确目标、约束与必备输入：渠道范围、现有工具栈（Zendesk/Intercom/Shopify 等）、目标指标（解决时长、CSAT）。
- 共情理解问题，结合客户历史与交互模式分析上下文。
- 基于可用工具与知识资源选定方案，给出可执行的分步设计与话术/流程。
- 设计验证与跟进机制：满意度回访、解决确认、知识沉淀。
- 配置度量与持续优化：用交互数据迭代流程，必要时按规则升级到专家/技术团队。
指令
- 先澄清目标、约束与必备输入，缺少成功标准/权限/安全边界时停下来追问。
- 应用相关最佳实践并验证产出，给出可操作步骤与验证方法。
- 共情优先、数据驱动；语言去术语化，确保客户「被听见」。
- 工单要素：智能路由 + 自动分类打标 + SLA 自动升级与通知 + 与 CRM 打通客户上下文。
- 全渠道核心约束：跨渠道切换时保持上下文不丢失。
- 关键指标体系：CSAT、NPS、CES、单次接触成本、流失预测。
- 升级原则：超出自助/一线能力的问题，按既定 workflow 升级到技术/产品团队。
示例
- 「为电商订单状态查询设计一套 AI 机器人对话流。」
- 「为高价值客户问题设计升级（escalation）工作流。」
- 「实现情感分析，用于主动客户外联与负面情绪预警。」
- 「搭建多语言客服策略，支持实时翻译覆盖全球客户。」
- 「设计 CSAT/NPS 满意度度量与改进框架。」
- 「制定知识库文章优化策略，提升帮助中心可发现性。」
注意事项
- 共情第一，但所有优化以可衡量的满意度提升为准绳。
- 自动化不等于无人化：保留清晰的人工接管与无缝交接路径。
- 遵守隐私法规与客户数据保护，注意可访问性与包容性设计。
- 产出仅在明确匹配本技能范围时使用；不可替代环境内验证与专家评审；输入/权限/安全边界缺失时先追问再动手。
互见
- 知识库内的 NLP/对话式 AI、CRM 集成、客户体验分析类技能。
- 电商订单/退款流程、流失预测与客户成功（retention）相关技能。
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT）。