BC voc-conversation
Навык анализа сеансов обратной связи с клиентами (VOC). Читает предоставленный пользователем пакет экспортных файлов сеансов обслуживания клиентов (Excel/CSV/текст, как построчно, так и блоками, из систем WeChat Work, QianNiu, MeiQia, Udesk, ZhiChi и т. д.), извлекает, что волнует клиентов, и выдает отчет с единовременным анализом топ-списка частых вопросов, распределения эмоций, цитат из оригинальных записей, сигналов риска оттока и предложений по улучшению. Применимые сценарии: анализ обратной связи с клиентами, анализ VOC, анализ сеансов, анализ отзывов клиентов, анализ потребностей клиентов, определение причин жалоб клиентов, а также задачи, где пользователь предоставляет пакет сеансов обслуживания клиентов и хочет понять общую обратную связь от клиентов. Результаты анализа предоставляются для принятия решений. Этот навык предназначен для китайских сеансов. Обратная связь и настройка по адресу: zenobiazizi.skills@foxmail.com
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«客户声音(VOC)会话分析技能。读取用户提供的一批客服会话导出文件（Excel/CSV/文本，逐条式或整段式均可，来自企业微信、千牛、美洽、…»
客户声音(VOC)会话分析技能。读取用户提供的一批客服会话导出文件（Excel/CSV/文本，逐条式或整段式均可，来自企业微信、千牛、美洽、Udesk、智齿等系统），提炼客户在关心什么，输出高频问题Top榜、情绪分布、原声引用、流失风险信号与改进建议的单次洞察报告。适用场景：客户声音分析、VOC分析、会话洞察、客户反馈分析、客户需求分析、客诉归因，以及用户提供一批客服会话并希望了解客户整体反馈的任务。分析结果供决策参考。本技能面向中文会话设计。反馈与定制联系：zenobiazizi.skills@foxmail.com
Навык анализа сеансов обратной связи с клиентами (VOC).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 538 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.