多平台售后时效分诊工作流

把抖店、小红书等平台导出的售后记录统一分层，生成临期、人工复核和异常升级队列。

电商店铺运营

技能数量

16,306
下载量

                    ¥99.00                                    
参考价 · 登录确认

12,539
销量

购买前，先确认这些

我的已购工作流

以下摘录自发布者现有说明，不代表平台已完成运行验证。完整交付范围、限制与验收要求请继续阅读原文。

交付内容

三个独立技能目录，每个包含 _meta.json、SKILL.md、agents/openai.yaml、脚本、示例和 README。三步可重复运行：字段标准化、规则分诊、人工交接审计；输入错误、重复单号、超时和证据缺口都有明确输出。验收时应看到多平台字段被统一，临期或高风险记录进入人工队列，最终输出包含去重数量、责任人和 evidence_gap。不包含平台账号、密钥、API 额度、ERP 或物流订阅、自动退款、自动拒绝、发消息、代运营和持续维护。

需要准备

已脱敏的售后 JSON 或 CSV 导出店铺自己的处理截止时间、金额阈值、风险关键词和责任人映射目标平台、售后类型和人工确认边界

运行与安装说明

使用 Python 3.10 或更高版本，解压并进入对应技能目录。先运行标准化，再把输出交给分诊和交接审计；每一步也可以单独运行。在测试数据上检查状态、时效、金额和风险队列，再由授权人员在真实平台执行任何不可逆动作。

费用、服务与边界

脚本只处理买家有权使用且已经脱敏的本地数据，不读取凭据、不联网、不绕过平台限制。平台状态、售后规则、时效和责任边界可能随平台、类目、店铺协议和地区变化，买家应自行核对最新规则。AUTO_CANDIDATE 只是离线规则候选，不代表可以自动批准退款；所有高风险、金额异常、证据缺失和不可逆动作必须人工确认。套餐不承诺零漏单、固定节省比例、收入、销量、平台合规或售后结果。

安装准备与故障排查确认材料、运行环境与额外费用后再购买。阅读完整说明

工作流详情

# 多平台售后时效分诊工作流

**3个实用技能 · 3步完成 · 每一步都能单独使用**

面向同时经营多个电商平台、需要处理退款退货和换货申请的商家，把脱敏的售后导出记录统一成可复核字段，再按处理截止时间、物流节点、金额和争议原因生成保守的分诊队列，最后形成责任人、证据缺口和优先级清单。套餐只生成数据和人工处理建议，不登录店铺、不调用平台接口、不批准或拒绝退款、不发消息、不修改订单；真实动作必须由有权限的商家在目标平台复核。

3个可下载技能 · 每个技能可单独运行

## 3步自动化工作流

### 🔵 1 多平台售后记录标准化

技能文件：`aftersales-record-normalizer`

**解决什么：** 抖店、小红书、ERP 和 CSV 导出的字段名称、时间格式和状态值不一致，难以进入同一套售后规则。

**你会得到：** `normalized.json`，包含统一的订单号、售后单号、状态、金额、申请时间、截止时间、物流节点、平台和错误摘要。

**↓ 本步结果自动进入下一步**

### 🟢 2 售后时效规则分诊

技能文件：`aftersales-sla-triage`

**解决什么：** 售后单多、临近截止时间容易遗漏，争议单和标准单混在一起，人工无法快速排队。

**你会得到：** `triage.json`，按配置规则输出 `AUTO_CANDIDATE`、`HUMAN_REVIEW`、`ESCALATE` 或 `NO_ACTION`，并保留每条判断理由和 `auto_execution=false`。

**↓ 本步结果自动进入下一步**

### 🟠 3 售后人工交接审计

技能文件：`aftersales-handoff-audit`

**解决什么：** 分诊后的事项还缺少责任人、证据缺口和去重后的交接顺序，容易重复处理或无人跟进。

**你会得到：** `audit.json`，包含临期队列、责任人、证据缺口、缺失字段、去重数量和可复盘摘要。

**↓ 本步结果形成最终交付**

## 实际示例

脱敏样例包含一条抖店未发货仅退款和一条小红书退货退款记录。第一步把中英文及中文字段转成统一格式；第二步以示例规则计算距截止时间、金额和物流风险，临期单进入高优先级，较高金额或等待签收单进入人工复核；第三步去重并按平台或店铺映射责任人。示例只用于验证脚本行为，不代表真实店铺成果、平台命中率或节省比例。

## 适合谁

多平台店铺的售后负责人、客服主管、ERP 实施人员、品牌电商运营和需要做售后灰度规则的服务商。

## 买家只需提供

- 已脱敏的售后 JSON 或 CSV 导出
- 店铺自己的处理截止时间、金额阈值、风险关键词和责任人映射
- 目标平台、售后类型和人工确认边界

## 使用方式

1. 使用 Python 3.10 或更高版本，解压并进入对应技能目录。
2. 先运行标准化，再把输出交给分诊和交接审计；每一步也可以单独运行。
3. 在测试数据上检查状态、时效、金额和风险队列，再由授权人员在真实平台执行任何不可逆动作。

## 交付与验收

- 三个独立技能目录，每个包含 `_meta.json`、`SKILL.md`、`agents/openai.yaml`、脚本、示例和 README。
- 三步可重复运行：字段标准化、规则分诊、人工交接审计；输入错误、重复单号、超时和证据缺口都有明确输出。
- 验收时应看到多平台字段被统一，临期或高风险记录进入人工队列，最终输出包含去重数量、责任人和 `evidence_gap`。
- 不包含平台账号、密钥、API 额度、ERP 或物流订阅、自动退款、自动拒绝、发消息、代运营和持续维护。

## 服务说明

脚本只处理买家有权使用且已经脱敏的本地数据，不读取凭据、不联网、不绕过平台限制。平台状态、售后规则、时效和责任边界可能随平台、类目、店铺协议和地区变化，买家应自行核对最新规则。`AUTO_CANDIDATE` 只是离线规则候选，不代表可以自动批准退款；所有高风险、金额异常、证据缺失和不可逆动作必须人工确认。套餐不承诺零漏单、固定节省比例、收入、销量、平台合规或售后结果。

包含技能

以下为套餐组成，实际执行顺序请按上方工作流说明。安装所需环境、账号与外部服务费用请在购买前确认。

售后人工交接审计 aftersales-handoff-audit

把售后分诊结果整理成去重的人工交接队列、责任人和证据缺口摘要。

多平台售后记录标准化 aftersales-record-normalizer

将抖店、小红书及自定义 CSV 或 JSON 售后记录统一为可分诊字段，输出校验错误和字段覆盖摘要。

售后时效规则分诊 aftersales-sla-triage

按售后状态、截止时间、物流节点、金额和风险原因生成可自动候选、人工复核和异常升级队列。