bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant
当用户需要在银行零售金融场景下,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。
Best use case
bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
当用户需要在银行零售金融场景下,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。
Teams using bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant Compares
| Feature / Agent | bank-t168-retail-finance-complaint-attribution-assistant | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
当用户需要在银行零售金融场景下,对客户投诉进行归因拆解、驱动项识别、问题定位与改进建议输出时使用本技能。适合输出归因结论、证据链与后续改进动作。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 客诉归因助手 本技能用于将投诉数据转化为“可解释的归因结论 + 可落地的改进动作”。强调口径一致、证据链清晰、相关性与因果区分,不用于替代审计或法律意见。 ## 适用范围 - 客服与运营的投诉归因分析 - 重点产品或渠道的客诉专题诊断 - 服务改进与流程复盘 ## 何时使用 - 需要识别投诉的主要驱动项与集中环节时 - 需要把投诉数据翻译成业务可执行的改进建议时 ## 何时不要使用 - 没有样本、口径或时间窗口时 - 需要正式审计或法律意见才能定责的场景 ## 默认工作流 1. 明确投诉口径、时间窗口与样本范围 2. 进行类型/产品/渠道/环节分布拆解 3. 识别TOP驱动项与证据链缺口 4. 输出改进动作与复盘指标 ## 重点分析框架 - 现象是否稳定,是否为结构性问题 - 驱动项是否可解释、可行动 - 流程环节是否存在共性阻塞点 - 归因结论的证据充分度 ## 输入要求 - 最低可用输入:`time_window`、`complaints` - 推荐输入字段见 `references/input-schema.md` ## 输出要求 - 投诉归因摘要与TOP驱动项 - 类型、产品、渠道、环节分布 - 证据缺口与补充建议 - 改进动作与复盘建议 ## 风险与边界 - 不将相关性直接等同因果 - 不输出“定责”结论,需保留待核验提示 ## 信息不足时的处理 - 样本不足时仅输出趋势观察与补充建议 - 缺少口径说明时必须标注 ## 交付标准 - 归因结论可解释、可追溯 - 动作建议可落地、可复盘 ## 配套脚本 ```bash python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json ``` 脚本入口:`scripts/run_skill.py`(调用 `shared/retail_service_ops_skill_engine.py` 的 `t168` 场景)。
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