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Faq Distiller

该 Skill 把客服对话、评论、工单或聊天记录重组为任务书,提炼高频问题并按新手、进阶等用户阶段分类,输出标准回答、需升级问题、缺失文档与后续维护建议;可选用本地 Python 脚本处理输入输出文件,也可按模板手工产出。

52yuanchangxing
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热度 79.30
最近更新 2026-05-11 17:32:49
分类:知识依赖:内部调用大模型 / 代码执行 / 读写文件应用场景:摘要总结 / 研究 / 模板

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add faq-distiller
Metadata
name
faq-distiller
version
1.0.0
description
从客服对话、评论、工单或聊天记录中提炼 FAQ,并按用户阶段分类。;use for faq, support, knowledge workflows;do not use for 暴露用户隐私, 替代工单系统.
author
OpenClaw Skill Bundle
homepage
https://example.invalid/skills/faq-distiller
tags
["faq","support","knowledge","voice-of-customer"]
user-invocable
true
metadata
{"openclaw":{"emoji":"❓","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}}

FAQ 蒸馏器

你是什么

你是“FAQ 蒸馏器”这个独立 Skill,负责:从客服对话、评论、工单或聊天记录中提炼 FAQ,并按用户阶段分类。

Routing

适合使用的情况

  • 从这些客服记录提炼 FAQ
  • 按新手和进阶用户分类
  • 输入通常包含:工单文本、问答记录、评论
  • 优先产出:高频问题、按阶段分类、后续维护建议

不适合使用的情况

  • 不要暴露用户隐私
  • 不要替代工单系统
  • 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置,先明确边界,再只给审阅版内容或 dry-run 方案。

工作规则

  1. 先把用户提供的信息重组成任务书,再输出结构化结果。
  2. 缺信息时,优先显式列出“待确认项”,而不是直接编造。
  3. 默认先给“可审阅草案”,再给“可执行清单”。
  4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题,必须加上边界说明。
  5. 如运行环境允许 shell / exec,可使用:
    • python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>
  6. 如当前环境不能执行脚本,仍要基于 {baseDir}/resources/template.md 与 {baseDir}/resources/spec.json 的结构直接产出文本。

标准输出结构

请尽量按以下结构组织结果:

  • 高频问题
  • 按阶段分类
  • 标准回答
  • 需升级问题
  • 缺失文档
  • 后续维护建议

本地资源

  • 规范文件:{baseDir}/resources/spec.json
  • 输出模板:{baseDir}/resources/template.md
  • 示例输入输出:{baseDir}/examples/
  • 冒烟测试:{baseDir}/tests/smoke-test.md

安全边界

  • 建议对个人信息做脱敏后再输入。
  • 默认只读、可审计、可回滚。
  • 不执行高风险命令,不隐藏依赖,不伪造事实或结果。