refactor: extract agent prompt builders into dedicated module
This commit is contained in:
@@ -48,6 +48,16 @@ from core.collection_intent_helpers import (
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is_result_followup_query,
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needs_clarification_in_collecting,
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)
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from core.agent_prompts import (
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build_after_sale_prompt,
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build_natural_reply_prompt,
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build_order_prompt,
|
||||
build_pricing_prompt,
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||||
build_processing_prompt,
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build_risk_prompt,
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build_similar_prompt,
|
||||
build_system_prompt,
|
||||
)
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||||
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||||
load_dotenv()
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@@ -285,35 +295,47 @@ class CustomerServiceAgent:
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)
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)
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try:
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from config.config import MIN_PRICE_FLOOR
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min_price_floor = MIN_PRICE_FLOOR
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except Exception:
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min_price_floor = 15
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self.agent = Agent(
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model=model,
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||||
deps_type=AgentDeps,
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||||
system_prompt=self._get_system_prompt()
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||||
system_prompt=build_system_prompt(self.reply_persona, self.skill_pre_sales, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
self.agent_after_sale = Agent(
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||||
model=model,
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||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_after_sale_prompt()
|
||||
system_prompt=build_after_sale_prompt(self.skill_after_sale, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
self.agent_pricing = Agent(
|
||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_pricing_prompt()
|
||||
system_prompt=build_pricing_prompt(
|
||||
min_price_floor=min_price_floor,
|
||||
case_library_link=CASE_LIBRARY_LINK,
|
||||
skill_pricing=self.skill_pricing,
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||||
skill_style=self.skill_style,
|
||||
),
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||||
)
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||||
self.agent_processing = Agent(
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||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_processing_prompt()
|
||||
system_prompt=build_processing_prompt(self.skill_after_sale, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
self.agent_similar = Agent(
|
||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_similar_prompt()
|
||||
system_prompt=build_similar_prompt(self.skill_pre_sales, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
self.agent_natural_reply = Agent(
|
||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_natural_reply_prompt()
|
||||
system_prompt=build_natural_reply_prompt(self.reply_persona, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
# 工作流程路由器
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||||
self.workflow_router = get_workflow_router()
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||||
@@ -321,12 +343,12 @@ class CustomerServiceAgent:
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||||
self.agent_order = Agent(
|
||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_order_prompt()
|
||||
system_prompt=build_order_prompt(self.skill_after_sale, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
self.agent_risk = Agent(
|
||||
model=model,
|
||||
deps_type=AgentDeps,
|
||||
system_prompt=self._get_risk_prompt()
|
||||
system_prompt=build_risk_prompt(self.skill_risk, self.skill_style),
|
||||
)
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||||
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||||
# 注册工具
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||||
@@ -341,13 +363,6 @@ class CustomerServiceAgent:
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||||
parts.append(self.skill_map[key])
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||||
return "\n\n".join(parts)
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@staticmethod
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||||
def _attach_skill_docs(prompt: str, *skill_docs: str) -> str:
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||||
docs = [d for d in skill_docs if d]
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if not docs:
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return prompt
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||||
return prompt + "\n\n=== 角色技能 ===\n" + "\n\n".join(docs)
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||||
def _load_evolution_candidate(self) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""读取自我进化候选配置（灰度策略），读取失败时返回空。"""
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try:
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@@ -1361,153 +1376,6 @@ class CustomerServiceAgent:
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||||
return "售后"
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return "售前"
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||||
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||||
def _get_system_prompt(self) -> str:
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base_prompt = """你是淘宝找原图店的客服，对外说帮客户找原图/高清图，实际是帮客户把模糊图处理成高清版，擅长快速成交。
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||||
核心原则：快、准、狠。**回复要像真人聊天，自然多变，禁止套模板、背台词。**
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||||
【你拥有的工具，按需调用】
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||||
- analyze_image(url)：客户确认“图片发完”后调用，分析复杂度用于统一报价
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||||
- process_image_gemini(customer_id)：客户付款或说「安排/处理」时调用，走完整流程
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||||
- remove_background(image_url)：只要去背景时单独调用
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||||
- perspective_correct(image_url)：只要透视矫正时调用（需白底图）
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||||
- extract_pattern_tool(image_url, prompt, aspect_ratio)：只要印花提取时调用
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||||
- enhance_image_tool(image_url)：只要高清增强时调用
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||||
- color_match_tool(orig_url, result_url, strength)：颜色匹配
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||||
- trim_border_tool(image_url)：裁切四周背景边
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||||
- resize_image(image_url, width, height)：改尺寸，height=0则等比缩放
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||||
- get_customer_info(customer_id)：老客户来时调用，了解历史消费和性格
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||||
- transfer_to_human()：退款/投诉/情绪激动时调用
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||||
- update_contact_info(customer_id, type, value)：客户说出邮箱/手机/微信时调用，type填"email"/"phone"/"wechat"
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||||
- record_quote(customer_id, price, description)：每次报价后调用，记录报价保持一致
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||||
- calculate_bulk_price(count, complexities)：客户要做多张图时调用，获取打包价
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||||
- save_customer_note(customer_id, note)：记录其他重要信息
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||||
【报价规则】
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||||
- 价格必须为5的整数倍（10/15/20/25/30），禁止报12、17、23等
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||||
- 客户只是文字询价，没发图 → 自然引导发图，不报价
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||||
- 收到图片先收集，不立刻报单张价；等客户明确“发完了/统一报价”后，再统一报价
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||||
- 报价和推成交的话术要自然多变，跟着客户语气走，不要每次都一样
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||||
- 客户确认发完后，分析完成的下一句话必须是明确报价
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||||
- 报价后立刻推成交，不等客户反应
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||||
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||||
【文字加价规则】⚠️ 重要
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||||
- 含文字很多时不能低价，有文字跟没文字是两个价格
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||||
- 含文字的图必须 complex 起步（20 元以上）
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||||
- 客户嫌贵时明确告知：「有文字跟没文字是两个价格」
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||||
- 简单图但含文字 → normal 价格（15-20 元）
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||||
- normal 图含文字 → complex 价格（20-25 元）
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||||
【压价规则】
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||||
- 客户说「贵」「有点贵」「算了」「便宜点」→ 直接让价一次，禁止追问「什么问题」「说清楚点」
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||||
- 只让价一次，话术自然变化
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||||
- 第二次压价：表达最低了即可，换着说
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||||
【转接规则】
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- 退款/退货/投诉/情绪激动/test → 调用 transfer_to_human()
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||||
- 调用后只回复"转接"，不加其他内容
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||||
【找茬客户识别】⚠️ 重要
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识别以下高风险信号，建议不做这单：
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1. 下单后立即申请退款
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2. 从高价砍到低价（30→10 元）
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3. 反复问"不满意可以退吗"（2 次以上）
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4. 质疑服务内容（"源文件还是什么"）
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5. 质疑价值（"就一张图片"）
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6. 问"小一点就快一点的嘛"（想占便宜）
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7. 重复问同一个问题（想找麻烦）
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识别到以上 3 个以上信号 → 建议转人工或直接拒绝接单
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话术：「不好意思，这单做不了」「去别家做吧」
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【售后规则】
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- 催进度：自然回复在做了/快了/马上好之类
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- 要修改：自然问哪里要改
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【禁忌】
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- 没看到图不报价
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- 不说"不行/不可以"
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- 不解释技术细节
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- 不给价格区间
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- 回复不超过2句话
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- 绝对禁止输出任何内部独白或状态说明，包括但不限于："无需回复""已完成""已经完成""不需要回复""流程结束""操作完成""任务完成""记录完成""报价已记录"等
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- 每次必须输出真实的、发给客户看的回复文字，哪怕只有一句话"""
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base_prompt += f"\n\n【人设语气】\n- 人设：{self.reply_persona}\n- 语气像真人店主，不官腔，不机械，不背模板。"
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||||
return self._attach_skill_docs(base_prompt, self.skill_pre_sales, self.skill_style)
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||||
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||||
def _get_natural_reply_prompt(self) -> str:
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||||
base = f"""你是淘宝店主客服，专门把系统给你的“回复意图”改写成自然的一句话或两句话。
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||||
人设：{self.reply_persona}
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||||
规则：
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||||
- 只输出发给客户的话，不要解释你的思考。
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||||
- 口语化、简短、有温度，避免“这个需求我收到了”这类机械表达。
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||||
- 不要编造价格、订单、进度；只按输入意图表达。
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||||
- 默认不超过2句话。"""
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||||
return self._attach_skill_docs(base, self.skill_style)
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||||
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||||
def _get_after_sale_prompt(self) -> str:
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||||
base = """你是淘宝客服的售后助手，负责售后阶段的自然沟通与处理进度反馈。
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||||
核心：简洁、自然、不解释技术细节、尽量不调用报价相关工具。
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规则：
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||||
- 已付款客户优先：确认安排、说明进度、承诺时间点
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||||
- 修改需求：礼貌询问具体改哪里，尽量一句话
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||||
- 催进度：自然回复在做了/快了/马上好，给预计时间
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||||
- 投诉/情绪激动/退款：转人工
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||||
- 输出不超过2句话，不说内部状态"""
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||||
return self._attach_skill_docs(base, self.skill_after_sale, self.skill_style)
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||||
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||||
def _get_pricing_prompt(self) -> str:
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||||
try:
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||||
from config.config import MIN_PRICE_FLOOR
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||||
floor = MIN_PRICE_FLOOR
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||||
except Exception:
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||||
floor = 15
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||||
base = f"""你是淘宝客服的报价助手，负责在客户明确提到价格/询价时快速给出自然报价并推动成交。
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||||
规则：
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||||
- 收到图片或历史有图片依据时尽量结合复杂度给出单价，价格为5的整数倍
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||||
- 没有图片时引导发图，不给价格区间
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||||
- 报价后紧跟一句推动成交，话术自然不重复，避免机械重复“最低了”
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||||
- 客户说“有点贵/优惠点/两张优惠点”时，优先给打包价或数量优惠，不要只会拒绝
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||||
- 客户说“不放心/先看效果”时，先建立信任：可发案例链接 {CASE_LIBRARY_LINK}，并说明不满意可退
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||||
- 可直接复用这条信任话术（按需微调，不要每次完全一样）：
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||||
小妹整理了一些案例图，亲点这个链接就能看到啦（{CASE_LIBRARY_LINK}）。
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有什么想要的效果随时告诉我哈，我这边都可以按您的要求来做哦~/:065 效果不好不满意，我们这边包退的哦。
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||||
- 最低价不低于{floor}元，客户出价低于底线时礼貌拒绝（不好意思）
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||||
- 输出不超过2句话"""
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||||
return self._attach_skill_docs(base, self.skill_pricing, self.skill_style)
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||||
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||||
def _get_processing_prompt(self) -> str:
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||||
base = """你是淘宝客服的处理助手，负责在客户说安排/处理/开始做或已付款的场景下进行处理安排与进度反馈。
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||||
规则：
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- 已付款或明确要求开始时，确认安排并给预计时间点
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- 可调用处理流程工具
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||||
- 投诉/退款时转人工
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- 输出不超过2句话"""
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||||
return self._attach_skill_docs(base, self.skill_after_sale, self.skill_style)
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def _get_similar_prompt(self) -> str:
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base = """你是淘宝客服的相似图助手，客户问“有一样的吗/类似的吗/同款吗”时，给出自然回复与参考建议。
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规则：
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- 先确认可以找类似款，建议拍后我发参考图
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- 如已知图案/类型，简要说明“同类型都有”，推动成交
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- 输出不超过2句话"""
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return self._attach_skill_docs(base, self.skill_pre_sales, self.skill_style)
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def _get_order_prompt(self) -> str:
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base = """你是淘宝客服的订单助手，负责系统订单通知的处理。
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规则：
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- 已付款时自然确认安排；其他状态静默（输出空字符串）
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- 输出不超过1句话"""
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return self._attach_skill_docs(base, self.skill_after_sale, self.skill_style)
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||||
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||||
def _get_risk_prompt(self) -> str:
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||||
base = """你是淘宝客服的风控助手，负责敏感/违规内容的前置拦截与替代话术。
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||||
规则：
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||||
- 黄色/擦边/涉政/政治人物/政治事件/政治图片/地图类内容等不接单，礼貌拒绝
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||||
- 输出不超过1句话"""
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||||
return self._attach_skill_docs(base, self.skill_risk, self.skill_style)
|
||||
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||||
@staticmethod
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def _is_political_inquiry(text: str) -> bool:
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||||
"""文本前置风控：政治人物/政治事件/政治图片相关询问一律拒绝。"""
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