refactor: migrate workflow to v2 core and archive legacy modules
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101
legacy/features/price_negotiation_with_registration.md
Normal file
101
legacy/features/price_negotiation_with_registration.md
Normal file
@@ -0,0 +1,101 @@
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# 压价引导注册功能
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## 功能说明
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当客户觉得价格太贵时，AI 客服会分两步应对：
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### 第一步：直接让价
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- 只让价一次
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- 不低于底线价格
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- 话术自然多变
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### 第二步：引导客户自己去注册
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如果让价后客户还是嫌贵，引导客户**自己去注册 xinhui.cloud**获取新用户余额。
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## ⚠️ 核心要求
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1. **每个话术都必须带网站地址 xinhui.cloud**
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2. **强调客户自己去弄**（自己去操作/自己下单/自己弄）
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3. 语气直接，不要软
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4. 不要说具体金额
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## 触发条件
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客户消息包含以下关键词：
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- "贵"
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- "有点贵"
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- "太贵了"
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- "便宜点"
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- "少点"
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- "打折"
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## 话术示例（每个都带网站）
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### 让价话术
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- "那给你少点，XX 吧"
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- "最低 XX 了"
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- "给你个优惠价 XX"
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- "看你诚心要，XX 给你"
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### 注册引导话术（让价后仍嫌贵时使用）
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**每个话术都必须包含 xinhui.cloud 网址！**
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1. 「嫌贵就去 xinhui.cloud 注册个号，自己有余额可以弄」
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2. 「xinhui.cloud 去注册下，新用户送体验金，自己弄便宜」
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3. 「去 xinhui.cloud 注册个账号，里面有余额，自己下单划算」
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4. 「自己上 xinhui.cloud 注册，新人有福利，比直接找我便宜」
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5. 「xinhui.cloud 去注册个号，自己充值有优惠，自己弄吧」
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6. 「嫌贵就自己去 xinhui.cloud 弄，注册送余额，比找我划算」
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7. 「xinhui.cloud 注册个号，自己充值自己弄，便宜些」
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8. 「去 xinhui.cloud 注册，里面有余额可以用，自己操作吧」
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## 对话示例
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```
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客户：这个多少钱？
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AI: 20 元
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客户：太贵了，便宜点吧
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AI: 那给你少点，15 吧
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客户：还是有点贵
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AI: 嫌贵就去 xinhui.cloud 注册个号，自己有余额可以弄
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```
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或：
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```
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客户：有点贵啊
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AI: 最低 15 了
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客户：还是贵
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AI: xinhui.cloud 去注册下，新用户送体验金，自己弄便宜
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```
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## 注意事项
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1. ⚠️ **每个话术都必须带 xinhui.cloud 网址**
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2. ⚠️ **强调"自己去弄""自己操作""自己下单"**
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3. 不说具体余额金额
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4. 每次选择不同话术变体
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5. 只在让价后仍嫌贵时使用
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6. 语气直接，不要软
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## 代码位置
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- 技能文档：`/skills/customer-service/customer-skill.md`
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- Agent 代码：`/core/pydantic_ai_agent.py` 第 1745 行
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## 测试方法
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```bash
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# 启动 AI 客服系统
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systemctl start ai-cs
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# 查看日志
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journalctl -u ai-cs -f
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```
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模拟客户消息："太贵了，便宜点吧"
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||||
预期 AI 回复：先让价，如仍嫌贵则引导客户自己去 xinhui.cloud 注册
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||||
129
legacy/features/risk_customer_detection.md
Normal file
129
legacy/features/risk_customer_detection.md
Normal file
@@ -0,0 +1,129 @@
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||||
# 找茬客户识别功能
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||||
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## 功能说明
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识别高风险找茬客户，建议 AI 客服不做这单，直接拒绝或转人工。
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---
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## 🚨 高风险信号（识别 3 个以上→拒绝接单）
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| 信号 | 示例 | 风险等级 |
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|------|------|----------|
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||||
| **下单后立即申请退款** | 刚拍下就退款 0.88 元 | 🔴 高 |
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||||
| **从高价砍到低价** | 30 元砍到 10 元 | 🔴 高 |
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||||
| **反复问退款（2 次+）** | "不满意可以退吗"×2 | 🔴 高 |
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| **质疑服务内容** | "源文件还是什么" | 🟡 中 |
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||||
| **质疑价值** | "就一张图片" | 🟡 中 |
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||||
| **想占便宜** | "小一点就快一点的嘛" | 🟡 中 |
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||||
| **重复问同一问题** | 同样的问题问 2 次+ | 🔴 高 |
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## 应对策略
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### 识别到 3 个以上高风险信号
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**直接拒绝接单**
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**话术示例**：
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- 「不好意思，这单做不了」
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- 「去别家做吧」
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- 「这单接不了，你找别人吧」
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||||
**不要**：
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||||
- ❌ 不要解释原因
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- ❌ 不要讨价还价
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||||
- ❌ 不要妥协
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## 真实案例分析
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### 案例：高风险找茬客户
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**对话记录**：
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```
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客户：这个原图有吗
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AI: 没问题，拍下安排。
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客户：拍啦
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[客户立即申请退款 0.88 元]
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客户：太贵了，10 元
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AI: 30
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[退款成功]
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客户：要多久？
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客户：300×50cm
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AI: 1 个小时
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客户：小一点就快一点的嘛
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客户：20 可以吗
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AI: [不回应]
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客户：25
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客户：源文件还是什么？
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客户：就一张图片
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||||
客户：不满意可以退吗
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||||
客户：不满意可以退吗（第 2 次问）
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||||
AI: 去别家做吧
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```
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**风险信号识别**：
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1. ✅ 下单后立即申请退款
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2. ✅ 从 30 砍到 10 元
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3. ✅ 质疑价值（"就一张图片"）
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4. ✅ 想占便宜（"小一点就快一点"）
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||||
5. ✅ 重复问退款（2 次）
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**结论**：5 个高风险信号 → **拒绝接单** ✅
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## 代码位置
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- Agent 代码：`/core/pydantic_ai_agent.py` - 找茬客户识别规则
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- 技能文档：`/skills/customer-service/customer-skill.md` - 客服话术指南
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## 测试方法
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### 模拟高风险客户
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```bash
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# 启动 AI 客服
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systemctl start ai-cs
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# 查看日志
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journalctl -u ai-cs -f
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||||
```
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||||
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||||
**模拟对话**：
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```
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客户：20 可以吗
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AI: 最低 30
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客户：25
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||||
客户：不满意可以退吗
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||||
客户：不满意可以退吗（第 2 次）
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```
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||||
**预期 AI 回复**：
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- 「不好意思，这单做不了」
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||||
- 「去别家做吧」
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---
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## 注意事项
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1. **识别 3 个以上信号才拒绝**：不要误伤正常客户
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||||
2. **话术简洁**：不要解释原因
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||||
3. **态度坚定**：不要妥协
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||||
4. **不调用报价工具**：直接拒绝
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## 与转人工的区别
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| 情况 | 处理方式 |
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|------|----------|
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||||
| 退款/投诉/情绪激动 | 转人工 |
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||||
| 找茬客户（3 个+信号） | 直接拒绝 |
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||||
| 敏感内容 | 直接拒绝 |
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|
||||
45
legacy/features/self_evolution_mvp.md
Normal file
45
legacy/features/self_evolution_mvp.md
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
# 自我进化 MVP（可控版）
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||||
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||||
目标：让客服 agent 持续变聪明，同时避免“自动改坏线上”。
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## 1. 已落地能力
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||||
- 失败样本采集：从 `db/chat_log_db/chats.db` 抽取近 N 小时客服问答对。
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||||
- 离线评测：自动识别高风险未转人工、低置信度兜底、慢回复等问题。
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||||
- 改进建议生成：输出可执行的模块级 proposal（prompt/router/workflow）。
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||||
- 发布门禁：结合运行指标（`config/.runtime_metrics.jsonl`）判断是否允许发布候选版本。
|
||||
- 候选产物：通过门禁后写入 `config/evolution_candidate.json`，用于 5% 灰度。
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||||
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||||
## 2. 运行方式
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||||
```bash
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||||
python scripts/evolution_cycle.py --hours 24 --publish
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```
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||||
默认即读取线上 MySQL（`--source mysql`）。连接信息来自 `.env` 的 `MYSQL_*`。
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||||
常用参数：
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||||
- `--max-customers 200`
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||||
- `--max-messages-per-customer 80`
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||||
- `--runtime-hours 24`
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||||
- `--policy-path config/evolution_policy.json`
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||||
## 3. 产物说明
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||||
运行后会在 `evolution/artifacts/` 生成：
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- `samples_*.jsonl`：评测样本
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||||
- `eval_report_*.json`：评测摘要与门禁结果
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||||
- `proposals_*.json`：改进建议列表
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||||
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||||
当 `--publish` 且门禁通过时：
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||||
- 写入 `config/evolution_candidate.json`
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||||
- 状态标记为 `ready_for_gray_5_percent`
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||||
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||||
## 4. 下一步建议
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||||
- 把 `scripts/evolution_cycle.py` 加入每日定时任务（例如凌晨 2 点）。
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||||
- 在灰度层接入 `evolution_candidate.json` 的版本号，按店铺或客户哈希做 5% 放量。
|
||||
- 将 proposal 落地为具体 patch 后，先跑 `tests/` 回归，再扩大流量。
|
||||
158
legacy/features/text_surcharge.md
Normal file
158
legacy/features/text_surcharge.md
Normal file
@@ -0,0 +1,158 @@
|
||||
# 文字加价功能
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||||
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||||
## 功能说明
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||||
当识别到图片含有很多文字时，AI 客服系统会自动提高报价，不能低价。
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**核心原则**：有文字跟没文字是两个价格！
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## 价格规则
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||||
### 含文字很多时
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| 原复杂度 | 原价区间 | 加价后 | 加价后区间 |
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||||
|---------|---------|--------|----------|
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||||
| simple | 10-15 元 | → normal | 15-20 元 |
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||||
| normal | 15-20 元 | → complex | 20-25 元 |
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||||
| complex | 20-25 元 | 保持不变 | 20-25 元 |
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||||
| hard | 25-30 元 | 保持不变 | 25-30 元 |
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||||
### 判断标准
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**含文字很多**（需要加价）：
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- ✅ 图片里有大量小字
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- ✅ 需要精细保留文字清晰度
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- ✅ 文字需要清晰化处理
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||||
**不含文字或文字很少**（不加价）：
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- ❌ 图片干净，没文字
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- ❌ 只有零星几个大字
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---
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## 代码修改
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### 1. image_analyzer.py
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文件：`/root/ai_customer_service/ai_cs/image/image_analyzer.py`
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**修改位置**：第 528-542 行
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||||
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||||
```python
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||||
# 【重要】含文字很多时，不能低价，必须 complex 起步（20 元以上）
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||||
# 有文字跟没文字是两个价格
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||||
if has_text == "yes":
|
||||
if complexity == "simple":
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||||
# 简单但含文字 → 提升到 normal 价格
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||||
price_min, price_max = self.PRICE_MAP["normal"]
|
||||
reason = "含文字，需精细处理"
|
||||
elif complexity == "normal":
|
||||
# normal 含文字 → 提升到 complex 价格
|
||||
price_min, price_max = self.PRICE_MAP["complex"]
|
||||
reason = "含文字，需精细处理"
|
||||
# complex/hard 保持原价，已经够高
|
||||
```
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||||
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||||
### 2. pydantic_ai_agent.py
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||||
文件：`/root/ai_customer_service/ai_cs/core/pydantic_ai_agent.py`
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||||
**修改位置**：第 863-869 行
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||||
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||||
```python
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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」
|
||||
- 简单图但含文字 → normal 价格（15-20 元）
|
||||
- normal 图含文字 → complex 价格（20-25 元）
|
||||
```
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||||
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||||
### 3. customer-skill.md
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||||
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||||
文件：`/root/ai_customer_service/ai_cs/skills/customer-service/customer-skill.md`
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||||
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||||
**新增章节**：⑫ 文字加价规则
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---
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||||
## 对话示例
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### 示例 1：简单图但含文字
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```
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客户：[发送一张含文字的图片]
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||||
AI: 图里有不少字，要精细处理，20 元
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||||
客户：这么贵
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||||
AI: 有文字的图跟没文字的价格不一样，已经是最低价了
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例 2：normal 图含文字
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||||
|
||||
```
|
||||
客户：这个多少钱？
|
||||
AI: 25 元
|
||||
客户：太贵了
|
||||
AI: 含文字的图要精细处理，成本更高，跟没文字的价格不一样
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 示例 3：客户问为什么贵
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||||
|
||||
```
|
||||
客户：这个为什么比那个贵？
|
||||
AI: 这个图含文字，需要精细处理，有文字跟没文字是两个价格
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 话术要点
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||||
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||||
### 必须包含的信息
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||||
1. ✅ 明确告知「有文字跟没文字是两个价格」
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||||
2. ✅ 说明「文字需要精细处理」
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||||
3. ✅ 强调「已经是最低价」
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||||
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||||
### 常用话术
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||||
- 「有文字跟没文字是两个价格」
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||||
- 「文字处理要精细，成本高」
|
||||
- 「含文字的图都这个价」
|
||||
- 「文字越多越贵」
|
||||
- 「已经是最低价了，含文字的都这样」
|
||||
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---
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||||
## 测试方法
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||||
### 测试步骤
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1. **准备测试图片**
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- 一张含有很多小字的图片
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||||
- 一张干净的图片（对比）
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||||
2. **发送给 AI 客服**
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||||
```bash
|
||||
systemctl start ai-cs
|
||||
journalctl -u ai-cs -f
|
||||
```
|
||||
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||||
3. **验证报价**
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||||
- 含文字图片：应该报价 20 元以上
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||||
- 干净图片：正常报价 10-15 元
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||||
### 预期结果
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- ✅ 含文字图片自动加价
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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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- ✅ 价格必须为 5 的整数倍
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---
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||||
## 注意事项
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1. **只针对小字**：大字不加价
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||||
2. **价格必须为 5 的倍数**：15/20/25/30
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||||
3. **明确告知客户**：不要偷偷加价
|
||||
4. **坚持原则**：客户嫌贵也要说明原因
|
||||
|
||||
137
legacy/features/tuhui_upload.md
Normal file
137
legacy/features/tuhui_upload.md
Normal file
@@ -0,0 +1,137 @@
|
||||
# 图绘上传功能
|
||||
|
||||
## 功能说明
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AI 客服处理完图片后，上传到图绘平台并定价，告诉客户「这个图片是找到的」，然后问客户要下载还是购买。
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## ⚠️ 重要话术
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**必须说**：
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- ✅ 「找到了！图片已经上传到图绘平台了」
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- ✅ 「你是要下载还是直接购买？」
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- ✅ 「价格 XX 元」
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**不要说**：
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- ❌ 「处理好了」
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- ❌ 「修复好了」
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||||
- ❌ 「AI 修复的」
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||||
## 使用流程
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1. **客户发图** → AI 客服收到图片
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2. **图片处理** → 调用图片处理工具
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3. **上传图绘** → 调用 `upload_to_tuhui_platform()` 工具
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||||
4. **返回话术** → 「找到了！...你是要下载还是购买？」
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||||
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||||
## 对话示例
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### 示例 1：标准流程
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```
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客户：[发送图片]
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AI: 收到了，稍等...
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[AI 调用图片处理工具]
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[AI 调用 upload_to_tuhui_platform 工具]
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||||
AI: 找到了！图片已经上传到图绘平台了，作品 ID: 123
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||||
AI: 你是要下载还是直接购买？价格 20 元。
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```
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||||
### 示例 2：客户选择下载
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```
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||||
AI: 找到了！图片已经上传到图绘平台了
|
||||
AI: 你是要下载还是直接购买？价格 20 元。
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||||
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客户：下载
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||||
AI: 好的，拍下后就可以下载了
|
||||
```
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||||
|
||||
### 示例 3：客户选择购买
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||||
```
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||||
AI: 你是要下载还是直接购买？价格 20 元。
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||||
|
||||
客户：购买
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||||
AI: 好的，拍下就行，付款后发你高清原图
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```
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||||
### 示例 4：客户问在哪里
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||||
```
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客户：弄好了吗
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||||
AI: 找到了，已经上传到图绘平台了
|
||||
AI: 作品 ID: 123，你是要下载还是购买？
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||||
```
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## 配置说明
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### .env 配置
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```bash
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# 图绘平台配置
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TUHUI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8002
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TUHUI_PHONE=17520145271 # 图绘账号手机号
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TUHUI_PASSWORD=zuowei1216 # 图绘账号密码
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TUHUI_DEFAULT_PRICE=20 # 默认定价（元）
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```
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### AI Agent 工具
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```python
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@self.agent.tool
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async def upload_to_tuhui_platform(
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ctx: RunContext[AgentDeps],
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image_path: str,
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title: str,
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price: int = 20
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) -> str:
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"""将处理好的图片上传到图绘平台并定价"""
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# 返回：「找到了！图片已经上传到图绘平台了，作品 ID: 123。你是要下载还是直接购买？价格 20 元。」
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```
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## 代码位置
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- 上传服务：`/services/service_tuhui_upload.py`
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- Agent 工具：`/core/pydantic_ai_agent.py` 第 220 行
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- 客服话术：`/skills/customer-service/customer-skill.md` 第⑭节
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## 注意事项
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1. ⚠️ **必须说「找到了」**，不要说「处理好了」
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2. ⚠️ **必须问「要下载还是购买」**
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3. ⚠️ **必须说价格**
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4. ✅ 图片是"找到的"，不是"处理的"
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5. ✅ 客户可以选择下载或购买
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## 测试方法
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```bash
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# 1. 配置图绘账号
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vi /root/ai_customer_service/ai_cs/.env
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# 2. 重启 AI 客服
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systemctl restart ai-cs
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# 3. 查看日志
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journalctl -u ai-cs -f
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# 4. 发送图片测试
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# 观察日志中的上传结果和话术
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```
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