Install
openclaw skills install @zenobiazizi/cs-conversation-qc客服会话质检技能。批量分析客服聊天记录/会话导出文件(支持企业微信、千牛、美洽、Udesk、智齿等系统的逐条式与整段式导出),按可配置的质检规则逐条评分,自动脱敏,生成带扣分明细和待人工复核清单的质检报告表格。适用场景:客服质检、会话质检、聊天记录检查、客服考核、服务质量检查、服务质量评估、抽检客服记录,以及用户提供客服会话/聊天记录并希望评估坐席服务质量的任务(此类任务即使未出现"质检"字样也属于本技能的适用范围)。本规则包面向中文会话设计。
openclaw skills install @zenobiazizi/cs-conversation-qc对批量客服会话记录进行自动化质检:解析导出文件 → 脱敏 → 按规则逐条评分 → 输出质检报告 + 待人工复核清单。
用户会提供以下形式之一的会话数据:
先查看文件前 20 行,判断导出属于哪种结构(两种都必须支持):
A. 逐条式:一行一条消息,有独立的「会话 ID / 消息方向 / 消息内容 / 时间戳」列。不同系统列名不同(如"发送方/sender/角色/消息来源"),按语义对应。
B. 整段式(真实系统更常见):一行一个会话,整通对话压在一个"聊天记录/会话内容/消息详情"单元格里,消息之间以换行或分隔符相连,角色和时间以内嵌标记出现,如 [2026-07-01 10:12] 买家:xxx、客服(10:13):xxx、访客 2026-07-01 10:12:03\nxxx。此时需要先在单元格内做二次解析:识别该导出的内嵌标记模式(取 2-3 个会话样本归纳出角色标记、时间格式、消息分隔规律),再按此模式把每个会话拆回「角色 + 时间 + 内容」的消息序列。同一文件内模式通常一致,归纳一次全局复用;遇到无法匹配模式的片段,整会话转入"未处理清单"而非硬拆。
无论哪种结构,不确定列含义或内嵌格式时,向用户展示一小段原文确认一次,不要猜测后静默处理。
如果用户没有提供文件,主动说明支持的格式,并提示可以先用 examples/sample-conversations.csv 体验效果。
references/rules-default.md 是否存在且首行以"# 通用客服质检规则包"开头。若文件缺失、为占位内容或非本技能原始规则,不得使用任何替代规则静默执行——明确告知用户"当前安装不完整(附属规则文件缺失),将使用内联精简规则执行;建议通过 openclaw CLI 或 SkillHub 重新安装以获得完整规则包",然后使用下方内联规则继续。rules-custom.md,优先使用用户规则;未覆盖的维度沿用默认规则补齐。内联精简规则(附属文件缺失时的兜底,完整版见 references/rules-default.md)——总分 100,五个维度扣分:
按会话(同一会话 ID 的全部消息)为单位处理。每个会话:
会话量较大时(>200 条会话),先向用户说明预计处理方式,建议分批或抽样(如按 10% 随机抽样 + 全部差评关联会话),由用户选择。
输出一个 Excel 文件(若环境不支持则用 Markdown 表格),包含三个部分(Excel 中为三个工作表):
Sheet1 质检明细:会话ID | 坐席 | 日期 | 总分 | 扣分项汇总 | 各维度得分 Sheet2 扣分证据:会话ID | 坐席 | 维度 | 扣分 | 证据句(脱敏) | 发生时间 Sheet3 待人工复核:会话ID | 坐席 | 疑似问题 | 相关句(脱敏) | 建议复核要点
报告约束:
生成报告后、交给用户前,逐条核对以下三笔账,任何一条不平都要先修正再交付:
报告开头附一段摘要(不超过 150 字):本次质检会话数、平均分、扣分最集中的前 3 个维度、待复核条数。
rules-custom.md 覆盖,参考 references/rules-guide.md 的写法。references/rules-default.md — 通用质检规则包(维度、分值、判定标准),执行第 2 步时阅读。references/rules-guide.md — 用户自定义规则的编写指南,用户想改规则时引导其阅读。examples/sample-conversations.csv — 示例会话数据,用户想先体验时使用。examples/sample-report.md — 示例报告,向用户展示输出长什么样时引用。