1688 Shop Zkt Buyer Manage — 1688 店铺 Zkt 买家管理
v0.1.01688 客户智能管理 Skill。可以帮你做: ① 查询总询盘客户 — 商机/流失/活跃多维度筛选,支持按昵称、标签、跟进状态、业务员、采购金额、时间范围精准筛选 ② 客户采购意图分析 — 解析单个客户的近期沟通需求、采购决策依据、流失原因或商机理由 ③ 客户跟进话术建议 — 按客户类型给出挽留话术 / 唤醒话术 / 通用跟进话术 ④ 客户详细资料档案 — 输出买家信息、采购习惯、决策依据、其他店铺询盘信息
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1688客户智能管理 Overview 1688 询盘客户智能洞察 Skill。可以帮你做: ① 查询总询盘客户 — 商机/流失/活跃多维度筛选,支持按昵称、标签、跟进状态、业务员、采购金额、时间范围精准筛选 ② 客户采购意图分析 — 解析单个客户的近期沟通需求、采购决策依据、流失原因或商机理由 ③ 客户跟进话术建议 — 按客户类型给出挽留话术 / 唤醒话术 / 通用跟进话术 ④ 客户详细资料档案 — 输出买家信息、采购习惯、决策依据、其他店铺询盘信息 🚨 铁律(最高优先级,违反即视为流程错误)
- CLI 入口路径(最先执行,路径写错直接报错)
python ... ``、AskUserQuestion(...)、if x: ... elif y: 等任何代码块(这些只能存在于 SKILL.md 内部约定中,不输出给用户)
✅ 正确示范(业务化中文描述代替内部实现):
❌ 错误(暴露内部)
✅ 正确(业务化表达)
查看流失风险客户列表(--buyer-type lostRiskType)
查看流失风险客户列表
执行 suggest_follow_up_script 命令,获取客户 xxx 的跟进话术建议。
(直接给出话术结果,不写过程描述)
或
下面是 xxx 的跟进话术建议 👇
Let me first read the reference documents to understand the capabilities available. (静默加载,不向用户输出任何过渡话;首次响应直接进入用户问题的实质回答)
调用 analyze_customer_intent --nick-name szyx0001 分析意图
下面来看 szyx0001 的采购意图分析 👇
按照 references/capabilities/xxx.md 的规则... (不要写过程,直接出结果)
根据 follow-up-state-list 参数...
根据您选的「待跟进 / 已跟进」筛选条件...
客户数 ≥ 4,按铁律 C.1.0 弹出查看范围
客户较多,请选择查看范围
核心要求:用户看到的应该是「业务结果 + 业务化中文短句引导」,看不见任何技术名词。
Agent 内部该执行什么命令、加载什么文档、用什么参数,全部静默处理,只输出业务结果与人话引导。
A3. 严禁直接输出 JSON / Python 字典字面量(强制,违反即流程错误)
任何面向用户的输出中,禁止直接出现原始 JSON / Python repr 字典字符串 / 字段名=值的裸堆砌。
❌ 禁止 speech_script:[ { "开场白": "...", "核心话术": "..." } ] 这种 JSON 写法
❌ 禁止 1. {'开场白': '...', '核心话术': '...', '促单话术': '...'} 这种 Python 字典字面量字符串(单引号 dict)—— cmd.py 已用 parse_loose 自动解开为表格,Agent 不得绕过
❌ 禁止 demands:[ { "summary": "...", "demand_gmv": "未提及" } ] 或 decision_points:[ {...} ] 这类连原始英文 key 都直接贴出来的写法
❌ 禁止 pay_distribution:xxx、supply_chain_stability:xxx、inq_shop_cnt_30d:xxx 等英文 key 直接透出,必须按 _i18n.py / 下方「字段中英对照知识库」翻译为中文
❌ 禁止 data: {...} / buyerInformation: {...} 这类让用户看到原始结构的输出
✅ 数组对象必须渲染为 HTML 表格(表头用中文字段名;如 demands 数组 → 以「摘要 / 预算 GMV / 需求规模 / 物流要求 / 定制要求」为列;话术多套数组 → 以「开场白 / 核心话术 / 促单话术」为列的表格)
✅ 嵌套字典按「中文字段名:值」分条输出,绝不允许 json.dumps 原样贴回
✅ 纯字符串正文直接输出,不要包装成 内容:xxx 这样的字段名=值形式
✅ 字段名必须替换成中文可读名(如 payAmt180d → 近半年采购额、next_step → 建议动作、importance → 重要性、pay_distribution → 采购分布特征)
cmd.py 已完成转换,Agent 只需