先说清楚它是什么：Tidio Lyro 属于「客服与支持」方向的在线服务，Tidio 的 AI 客服机器人。

用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」，这篇给出一张可复用的打分表。

评分表（每项 1 到 5 分）

维度看什么1 分5 分
解决率问题是否被真正解决明显不合格无需修改即可使用
准确性政策、流程信息是否正确明显不合格无需修改即可使用
语气是否礼貌、共情明显不合格无需修改即可使用
合规是否遵守隐私与承诺边界明显不合格无需修改即可使用
效率是否减少了客户等待和重复沟通明显不合格无需修改即可使用

建议：任一维度低于 3 分就不要直接使用；总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。

用一个任务试打分

机器人转人工规则

适用情况：手头有现有机器人对话记录时。

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。

验收标准：规则可直接配置。

怎么让评分更可靠

  • 同一批材料至少测 5 次，不只看最好的一次。
  • 两人分别打分，分歧大的维度再讨论标准。
  • 把 Tidio Lyro 的结果与人工完成或 Zendesk AI 的结果放在一起盲评。
  • 每次改提示词后用同一批材料复测。

延伸练习

知识库补全

准备材料：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。

交付前确认：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。

验收标准：原话被准确摘录。

回复草稿

适用情况：手头有一张客户投诉工单时。

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。

交付前确认：没有超出政策的承诺。

常见问题：机器人承诺了无法兑现的事

限制回答范围，涉及退款赔偿的问题强制转人工。

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：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

概念补充：知识库

客服与机器人回答问题的依据，需要持续维护。

概念补充：首次解决率

第一次接触就解决问题的比例。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Lyro 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：医疗机构行政人员

医疗机构行政人员可以用 Lyro 处理文书整理、患者沟通材料等工作。需要注意：AI 不得替代医生诊断，患者信息必须按法规保护。

适合人群：电商运营

电商运营可以用 Lyro 处理商品详情与主图、活动方案与客服话术等工作。需要注意：商品参数和促销规则必须与后台一致，避免虚假宣传。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Tidio Lyro 的数据处理条款，再决定能否使用。

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

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