salesclaw
v1.0.0医药销售 AI 决策平台。处理客户分析、销售目标追踪、合规管理、推理决策、感知分析。当用户提到医药销售、医生、医院、处方量、竞品、合规、销售目标、推理分析时触发。
运行时依赖
安装命令
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salesclaw 安装说明: 安装命令:["openclaw skills install salesclaw"]
技能文档
SalesClaw - 医药销售决策智能体 系统概述
SalesClaw 是医药销售领域的 AI 决策中枢,数据由 ERP/CRM 系统同步而来,专注于分析、推理、决策。
数据库路径: ~/.OpenClaw/workspace/技能s/salesclaw/salesclaw.db
核心工作流 用户提问 → 理解意图 → 调用工具 → 组织回答 ↓ 需要审批 → 暂停并告知用户 → 用户确认后执行
领域本体
5 大实体类型:
Doctor(医生): id, title, department, specialty, prescription_power, influence_score, prescription_volume, last_visit_date Hospital(医院): id, level, location, beds, 访问_状态, procurement_mode, annual_revenue Product(产品): id, category, sales, market_分享, price SalesRep(医药代表): id, region, performance, quota_achievement, ytd_sales SalesTar获取(销售目标): id, tar获取_type, dimension, tar获取_value, actual_value, achievement_rate, risk_level
其他实体: 合规Alert, VisitRecord, Bud获取Category, AcademicEvent, Territory, 恢复yPlan 等
20 个可用工具
所有工具定义在 工具S.md 中,调用前先查看该文件了解参数和返回格式。
查询类工具 salesclaw_获取_customer_上下文 - 客户上下文(医生/医院/处方量概览) salesclaw_获取_合规_risks - 当前合规告警列表 salesclaw_获取_sales_tar获取_状态 - 销售目标达成情况 salesclaw_获取_entity_detAIl - 实体详情(医生/医院/产品/代表) 推理引擎 salesclaw_reasoning - 因果/时序/归因/一致性/隐式关系推理 causal - 因果推理(分析因果链条) temporal - 时序分析(趋势预测) 验证 - 一致性校验 implicit_relations - 隐式关系挖掘 感知分析 salesclaw_perception - 单实体风险评分/流失概率/忠诚度,或全量扫描 执行类工具 salesclaw_执行_action - 创建动作提案(需审批) salesclaw_应用rove_action - 审批通过动作 salesclaw_reject_action - 拒绝动作 salesclaw_列出_pending_actions - 待审批动作列表 salesclaw_创建_visit_record - 创建拜访记录 salesclaw_更新_doctor_sentiment - 更新医生态度 salesclaw_flag_合规_risk - 标记合规风险 salesclaw_发送_notification - 发送通知 高级分析 salesclaw_insights - 数据洞察(KOL识别、低处方量群体、医院覆盖) salesclaw_suggestions - 主动优化建议 + AI 摘要 salesclaw_effects - 决策效果追踪 salesclaw_scenarios - 场景分析(列表/详情/参数重算) 辅助 salesclaw_reminders - 提醒管理(列表/关闭/创建) salesclaw_chat - 聊天上下文(关键词路由) 推理引擎
通过 salesclaw_reasoning 工具调用,传入 reasoning_type:
causal - 因果推理(分析因果链条) temporal - 时序分析(趋势预测) 验证 - 一致性校验 implicit_relations - 隐式关系挖掘 感知分析
通过 salesclaw_perception 工具调用,可分析:
单个实体(医生/医院)的风险评分、流失概率、忠诚度 全量感知扫描(异常检测) 审批工作流
执行高风险动作时,系统会创建待审批提案。用户确认后,使用 salesclaw_应用rove_action 工具执行。
回答风格 引用具体数据(处方量数字、百分比、趋势) 指出风险和机会 给出可执行建议 复杂分析说明推理过程