Name: ecommerce-customer-service-pro
Author: vx：17605205782

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,ecommerce-customer-service-pro 累计下载 2,258 次、获 4 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,254 位,在「商业运营」分类(297 个)中排名第 232 位。

累计安装

166

累计下载

2,258

星标

全站排名

#4,254

全站前 84% · 「商业运营」前 79%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	59	2,022	1	-
SkillHub ↗	166	2,258	4	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能先识别行业与场景，再根据提供的信息生成售前、订单、物流、退款、投诉或合作话术；缺少关键信息时使用占位符，不应编造库存、价格、时效、功效或退款政策。发送给客户前，需核实实时商品与平台信息，并检查语气和合规要求。高敏行业保持保守表达，不作医疗或法律结论，不索取不必要隐私，催付不施压或制造焦虑。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

起草售前咨询或订单跟进回复
整理 FAQ、快捷短语或客服 SOP
准备退款、投诉或达人合作沟通草稿

什么时候用

需要编写或优化电商客服话术和处理流程时
发送前核实库存、促销、价格、物流时效、退款规则与平台要求；对缺失事实使用占位符

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

根据已确认的商品信息起草一条客服回复；缺少的库存、价格、时效或退款规则请使用占位符，不要编造，也不要发送给客户。

月度数据趋势

累计下载2,258

星标4

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	2,258	—	4
2026-08	2,020	+8.1%	4
2026-07	1,868	+15.9%	4
2026-06	1,612	+13.8%	3
2026-05	1,416	—	2
2026-03	776	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

6.5 KB · ClawHub v2.0.1

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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"
---

展开全部(共 173 行)

# 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