Yufluent Clawhub Publish Yufluentcn Chat Assist

跨境电商客服辅助，基于买家消息和订单上下文智能生成符合亚马逊、Shopify、TikTok政策的专业回复草稿。

跨境客服回复助手

为 Amazon / Shopify / TikTok Shop 买家站内信/客服消息生成 可直接粘贴发送的回复正文。ClawHub / OpenClaw 云端模式 — Harness chat_reply + messaging-guard 在 Yufluent 服务端执行；本机只需 TOKENAPI_KEY（tk-*）与 requests。

本技能 不连接卖家后台、不自动发送消息、不查询真实物流 API；order_context 由你提供摘要，模型不会虚构已核实的状态。

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快速开始（3 步，60 秒）

1. 注册获取 API 密钥 → https://claw.changzhiai.com/login （新用户即送体验积分，无需绑卡）
2. 设置环境变量：export TOKENAPI_KEY=*** 或写入 .env 文件
3. 运行：参照下方 Examples 示例执行 python scripts/run.py ...

还没注册？前往 https://claw.changzhiai.com/login 免费获取密钥。

OpenClaw 与 Yufluent（必读）

OpenClaw 对话与技能调用共用同一 tk-*。接入见 https://claw.changzhiai.com/app/openclaw 。

层	走哪里	干什么
OpenClaw 对话	Yufluent /v1/chat/completions（同一 tk-*）	收集买家原文与订单上下文、调 run.py、人工微调后发送
客服正式输出	POST /v1/skills/chat-assist/run（同一 tk-*）	Harness + 平台规则 → 回复正文

Agent 硬性规则：

1. 禁止用对话模型自行撰写完整客服回复（尤其是含退款/赔偿承诺的句子）。
2. 必须通过 python scripts/run.py ...（或 POST /v1/skills/chat-assist/run）获取输出。
3. 对话模型仅用于：确认平台与语言、收集 message / order_context、提醒卖家审核、建议转人工场景。
4. 只需 TOKENAPI_KEY，不要要求用户另配厂商 LLM Key。

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Instructions（Agent 工作流）

1. 确认平台：amazon | shopify | tiktok（决定模板与 messaging 规则）。
2. 确认回复语言 --lang：默认与买家消息一致；卖家指定时用 zh|en|es|de|fr|ja。
3. 收集输入：
   • message（必填）：买家原文，原样粘贴，不要改写成第三人称。
   • order_context（强烈建议）：订单号、物流单号、当前状态摘要、卖家授权政策（如「可补发」）。
   • product（可选）：SKU/品名，便于对齐 Listing。
4. 调用（必须 — 云端）：

   bash

   python scripts/run.py \
     --message "Where is my package? Order #123-4567890" \
     --platform amazon \
     --lang en \
     --product "Wireless Earbuds Pro" \
     --order-context "Shipped 2026-05-20, tracking 1Z999, in transit US"
   

5. 交付：将 stdout 回复正文交给卖家；提醒删除不实承诺、按平台按钮发送。
6. 计费：402 余额不足；401 密钥无效。

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买家消息输入格式

字段	CLI / API	说明
买家消息	--message / message	必填；支持多行；保留买家原语言
订单/物流	--order-context / order_context	建议格式见下表
产品	--product / product	关联 ASIN/SKU 或商品名
平台	--platform	amazon | shopify | tiktok，默认 amazon
语言	--lang	输出语言；未指定时 Harness 结合买家消息与 locale

order_context 推荐写法（一行或短段落）

text

Order #123-4567890 | Shipped 2026-05-20 | Tracking 1Z999AA10123456784 | In transit to US

片段	示例
订单号	Order #123-4567890
物流状态	Delivered / In transit / Delayed — carrier investigation
卖家授权	Seller authorized: replacement once / No refund without return

未提供时 Harness 填「（买家未提供订单号）」—— 回复会以「为您核实」为主，避免编造物流细节。

常见场景（Agent 推断平台与语气）

场景	回复策略要点
物流查询	共情 + 说明已记录单号 + 引导查 tracking / 承诺跟进时效（不承诺具体送达日）
未收到/丢件	请照片/地址确认 + 转核实 + 按授权提及补发/退款流程
质量/损坏	致歉 + 要订单号与照片 + 不预判责任
退款/退货	引用平台 RMA 步骤；无授权时 不承诺金额
售前咨询	规格/库存中性说明 + 链到 Listing（Amazon 避免站外营销外链）
差评/威胁	保持专业；不要求改评；引导站内解决

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输出说明

• 纯文本回复正文（非 JSON）：无标题、无「以下是回复」类前缀。
• 长度通常 2–5 句（由 messaging-guard 约束）。
• 须 人工审核 后再在 Seller Central / Shopify Inbox / TikTok 商家后台发送。

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平台差异（简要）

平台	注意
Amazon	Buyer-Seller Messaging；避免站外联系与营销外链
Shopify	可提及店铺政策，勿编造条款原文
TikTok Shop	注意 SLA 表述，避免绝对送达日期

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与其他技能联动

需求	技能
批量评论洞察后再回信	yufluentcn-review-intel → 本技能
改 Listing 减少售前咨询	yufluentcn-ecommerce-listing
关键词/描述与买家问法对齐	yufluentcn-seo-pro
独立站运营话术策略	yufluentcn-shopify-operator

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环境变量

变量	必填	说明
TOKENAPI_KEY	是	tk-*
TOKENAPI_BASE_URL	否	默认 http://localhost:8080/v1

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触发词

• "回复这条买家消息"
• "客服怎么回" / "写个英文回复"
• "订单到哪了" / "refund request"
• "包裹破损怎么回"
• "TikTok 买家催发货"

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Examples

Amazon — 物流（英文）

bash

python scripts/run.py \
  --message "Where is my order? It's been 10 days." \
  --platform amazon \
  --lang en \
  --order-context "Order #111-2223333, shipped May 18, tracking in transit" \
  --product "USB-C Hub 7-in-1"

Shopify — 退款咨询（中文）

bash

python scripts/run.py \
  --message "想退货，不喜欢颜色" \
  --platform shopify \
  --lang zh \
  --order-context "Order #1042, delivered May 20, 30-day return policy applies" \
  --product "北欧实木餐椅"

TikTok — 售前（英文）

bash

python scripts/run.py \
  --message "Does this fit iPhone 15?" \
  --platform tiktok \
  --lang en \
  --product "MagSafe Phone Case"

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合规声明

• 回复须符合各平台 Buyer-Seller Messaging 与当地消费者法规。
• 不得索要站外联系方式、引导删改差评、未经授权承诺退款/赔偿。
• 卖家对发送内容负最终责任；本技能输出仅为草稿。

Harness 合规护栏：harness/scenes/chat_reply/policies/messaging-guard.md

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版本记录

版本	日期	变更
v1.1.0	2026-06-14	SKILL.md added quickstart registration guide; 401/402 error messages now in Chinese with register links
v0.3.0	2026-05-28	按 ad-optimize 结构扩展：工作流、输入格式、场景表、示例与合规
v0.2.0	—	Harness chat_reply 三平台模板
v0.1.0	—	初始云端薄客户端