可视化构建对话机器人与智能体的平台——这是 Botpress 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇不讲概念，直接给能复制修改的模板，以及每个模板该怎么填。

模板怎么用

每个模板都由三部分组成：背景（你是谁、要做什么）、约束（格式、篇幅、禁止事项）、验收（怎样算合格）。把方括号里的内容换成你自己的信息即可。

模板 1：机器人转人工规则

适合：现有机器人对话记录。

分析这些对话，总结机器人应该转人工的 6 种情况，并写成可配置的规则和触发话术。

填写提示：要求它在不确定处标注，而不是自行补全；验收看「规则可直接配置」。

模板 2：回复草稿

适合：一张客户投诉工单。

为这张工单起草回复：先确认客户遇到的问题，说明我们会怎么处理和时间预期，不承诺政策以外的补偿，语气诚恳。

填写提示：把你最看重的一条要求放在最前面；验收看「没有超出政策的承诺」。

模板 3：质检抽查

适合：一批客服对话。

按「问题是否解决 / 态度 / 信息准确 / 流程合规」四项对这些对话打分，列出典型问题和改进话术。

填写提示：把你最看重的一条要求放在最前面；验收看「打分有具体依据」。

模板维护

  • 给每个模板编号并记录修改日期。
  • 保留一份「效果好」的示例输出作为对照。
  • 团队共用时注明适用场景和负责人。

补充练习

工单分类

输入：一批未分类的工单。

按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。

验收标准：识别出集中反馈。

知识库补全

输入：最近一个月的工单记录。

分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。

检查点：覆盖了真实高频问题。

满意度分析

准备材料：一批满意度评价和留言。

把评价留言归类为主要原因，统计各类数量，摘录有代表性的原话，并给出 3 条改进建议。

检查点：原话被准确摘录。

常见问题：客户反感机器人

开场说明是 AI 助手，并提供随时转人工的入口。

常见问题：回复语气生硬

提供优秀人工回复样例作为风格参考。

常见问题：知识库过时

建立更新责任人和定期复查机制。

概念补充：工单

记录客户问题与处理过程的单据。

概念补充：意图识别

判断用户想办什么事，决定后续回复流程。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Botpress 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Botpress 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Botpress 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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