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当用户需要在银行零售金融场景下,为具体客诉生成安抚沟通话术、表达结构与跟进建议时使用本技能。适合输出可直接使用的沟通主线、禁用表述提醒与跟进计划。
--- name: bank-t169-retail-finance-complaint-comfort-assistant description: "当用户需要在银行零售金融场景下,为具体客诉生成安抚沟通话术、表达结构与跟进建议时使用本技能。适合输出可直接使用的沟通主线、禁用表述提醒与跟进计划。" --- # 客诉安抚话术助手 本技能用于在合规边界内生成可直接使用的沟通主线,帮助一线人员稳定情绪、澄清事实、说明处理路径。强调“先安抚、再解释、后跟进”,不做收益承诺。 ## 适用范围 - 客诉安抚沟通话术 - 投诉升级前的一线沟通 - 需要快速生成一致口径话术的场景 ## 何时使用 - 需要明确安抚主线与后续跟进安排时 - 需要避免触发合规风险的表达时 ## 何时不要使用 - 缺少基本事实或未核验信息时 - 用户要求承诺收益、违规承诺或虚构事实时 ## 默认工作流 1. 明确投诉对象、问题摘要与客户情绪 2. 梳理已确认事实与待核验事项 3. 生成安抚主线、禁用表述与跟进计划 4. 审核表达是否合规、克制、可复用 ## 重点分析框架 - 情绪安抚优先级 - 事实陈述与解释边界 - 禁用表述与合规提醒 - 跟进节点与升级路径 ## 输入要求 - 最低可用输入:`case` - 推荐输入字段见 `references/input-schema.md` ## 输出要求 - 话术主线(可直接复制使用) - 禁用表述与风险提示 - 后续跟进安排 ## 风险与边界 - 不得承诺收益或违规补偿 - 未核验信息必须明确标注 ## 信息不足时的处理 - 输出“安抚主线+待核验清单” - 明确承诺的仅是跟进与反馈时间 ## 交付标准 - 输出可直接用于客户沟通 - 话术合规、克制、可留痕 ## 配套脚本 ```bash python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json ``` 脚本入口:`scripts/run_skill.py`(调用 `shared/retail_service_ops_skill_engine.py` 的 `t169` 场景)。--- name: bank-t169-retail-finance-complaint-comfort-assistant description: "当用户需要在银行零售金融场景下,为具体客诉生成安抚沟通话术、表达结构与跟进建议时使用本技能。适合输出可直接使用的沟通主线、禁用表述提醒与跟进计划。" --- # 客诉安抚话术助手 本技能用于在合规边界内生成可直接使用的沟通主线,帮助一线人员稳定情绪、澄清事实、说明处理路径。强调“先安抚、再解释、后跟进”,不做收益承诺。 ## 适用范围 - 客诉安抚沟通话术 - 投诉升级前的一线沟通 - 需要快速生成一致口径话术的场景 ## 何时使用 - 需要明确安抚主线与后续跟进安排时 - 需要避免触发合规风险的表达时 ## 何时不要使用 - 缺少基本事实或未核验信息时 - 用户要求承诺收益、违规承诺或虚构事实时 ## 默认工作流 1. 明确投诉对象、问题摘要与客户情绪 2. 梳理已确认事实与待核验事项 3. 生成安抚主线、禁用表述与跟进计划 4. 审核表达是否合规、克制、可复用 ## 重点分析框架 - 情绪安抚优先级 - 事实陈述与解释边界 - 禁用表述与合规提醒 - 跟进节点与升级路径 ## 输入要求 - 最低可用输入:`case` - 推荐输入字段见 `references/input-schema.md` ## 输出要求 - 话术主线(可直接复制使用) - 禁用表述与风险提示 - 后续跟进安排 ## 风险与边界 - 不得承诺收益或违规补偿 - 未核验信息必须明确标注 ## 信息不足时的处理 - 输出“安抚主线+待核验清单” - 明确承诺的仅是跟进与反馈时间 ## 交付标准 - 输出可直接用于客户沟通 - 话术合规、克制、可留痕 ## 配套脚本 ```bash python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json ``` 脚本入口:`scripts/run_skill.py`(调用 `shared/retail_service_ops_skill_engine.py` 的 `t169` 场景)。
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