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AI电商客服助手，支持订单查询、商品推荐、工单处理，可使用Playwright MCP自动操作电商后台查询真实订单状态。
电商客服助手
AI 驱动的电商客服机器人，自动识别客户意图，处理订单查询、商品推荐、投诉工单等场景。
触发条件
当用户说以下内容时启动此技能：
"客服回复"
"处理客户问题"
"订单查询"
"ecommerce support"
"帮我回复客户"
"生成客服话术"
依赖的 MCP 服务
MCP
用途
必需
playwright
自动登录电商后台查询订单
可选
supabase
存储订单/工单数据
可选
memory
保持对话上下文
可选
工作流程
┌─────────────────────┐
│ 客户消息输入 │
└──────────┬──────────┘
│
▼
┌─────────────────────┐
│ AI 意图识别 │
│ 分析客户需求 │
└──────────┬──────────┘
│
┌─────┼─────┬──────────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌───────┐┌───────┐┌───────┐┌───────┐
│订单 ││商品 ││投诉 ││常见 │
│查询 ││推荐 ││工单 ││问答 │
└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌───────┐┌───────┐┌───────┐┌───────┐
│Playwright│ AI ││创建 ││知识库 │
│查后台 ││分析 ││工单 ││匹配 │
└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘└───┬───┘
│ │ │ │
└────────┴────────┴────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ 生成客服回复 │
│ 保存对话记录 │
└─────────────────┘
执行步骤
步骤 1：接收客户消息
输入格式：
用户: 帮我回复这个客户：
"你好，我的订单123456怎么还没发货？已经3天了！"
或批量处理：
用户: 处理这些客服消息 [消息列表/文件]
步骤 2：AI 意图识别
意图分类：
意图
关键词
处理方式
订单查询
订单、发货、物流、到哪了
查询订单状态
退款退货
退款、退货、换货、不想要了
创建退货工单
商品咨询
有货吗、尺码、颜色、推荐
商品推荐
投诉建议
投诉、差评、不满意、垃圾
创建投诉工单
优惠活动
优惠券、满减、活动、便宜
活动信息
售后问题
坏了、质量问题、维修
创建售后工单
闲聊其他
你好、谢谢、在吗
常规回复
意图识别提示词：
分析以下客户消息的意图：
【客户消息】
{message}
【输出格式】
{
"intent": "order_query|refund|product_inquiry|complaint|promotion|after_sale|chat",
"confidence": 0.95,
"entities": {
"order_id": "123456",
"product_name": "",
"emotion": "negative|neutral|positive"
},
"urgency": "high|medium|low"
}
步骤 3：订单查询处理
方式 A：使用 Playwright MCP 查询真实订单
适用场景：需要查询电商后台真实订单状态
// Playwright MCP 操作步骤
1. 打开电商后台
browser_navigate({ url: "https://seller.taobao.com" })
// 或其他电商平台后台
2. 检查登录状态
- 如未登录，提示用户先登录
- 保存登录状态供后续使用
3. 进入订单管理
browser_click({ element: "订单管理" })
4. 搜索订单号
browser_type({
element: "订单搜索框",
text: "{order_id}"
})
browser_click({ element: "搜索" })
5. 获取订单状态
browser_snapshot() // 截图获取订单信息
6. 解析订单状态
- 订单状态（待发货/已发货/已签收）
- 物流信息
- 预计到达时间
支持的电商平台：
淘宝/天猫卖家中心
京东商家后台
拼多多商家版
Shopify Admin
有赞商家后台
方式 B：模拟订单数据
适用场景：演示或无后台访问权限
{
"order_id": "123456",
"status": "shipped",
"status_text": "已发货，运输中",
"logistics": {
"company": "顺丰速运",
"tracking_no": "SF1234567890",
"last_update": "2025-12-28 15:30",
"location": "深圳转运中心"
},
"estimated_delivery": "2025-12-30"
}
步骤 4：商品推荐处理
推荐逻辑：
1. 解析客户需求（品类、价格区间、偏好）
2. 匹配商品库/搜索商品
3. 生成推荐话术
【推荐话术模板】
亲，根据您的需求，为您推荐以下商品：
1️⃣ **{商品名1}** - ¥{价格}
{商品亮点}
2️⃣ **{商品名2}** - ¥{价格}
{商品亮点}
您看哪款更合适呢？有任何问题随时问我～
使用 Playwright 获取商品信息
// 从电商平台获取商品详情
1. 打开商品页面
browser_navigate({ url: "{product_url}" })
2. 获取商品信息
browser_snapshot()
3. 解析信息
- 商品名称
- 价格
- 库存状态
- 规格参数
步骤 5：工单处理
创建工单：
{
"ticket_id": "TK20251229001",
"type": "complaint",
"customer_id": "C12345",
"order_id": "123456",
"description": "客户投诉物流慢",
"priority": "high",
"status": "open",
"created_at": "2025-12-29T10:30:00Z"
}
工单处理流程：
创建工单记录
生成安抚回复
通知相关人员（可用邮件MCP）
跟踪处理进度
步骤 6：生成客服回复
回复生成提示词：
你是一位专业的电商客服，请根据以下信息生成回复：
【客户消息】
{customer_message}
【意图分析】
意图: {intent}
情绪: {emotion}
紧急度: {urgency}
【查询结果】
{query_result}
【回复要求】
1. 称呼亲切（亲/您好）
2. 先共情，再解决
3. 信息准确完整
4. 语气温和专业
5. 如有问题主动道歉
6. 结尾询问是否还有其他需要
【输出格式】
直接输出回复内容，可适当使用emoji
步骤 7：保存对话记录
{
"conversation_id": "conv_20251229_001",
"customer_id": "C12345",
"messages": [
{
"role": "customer",
"content": "我的订单怎么还没发货？",
"timestamp": "2025-12-29T10:30:00Z"
},
{
"role": "assistant",
"content": "亲，非常抱歉让您久等了...",
"timestamp": "2025-12-29T10:30:05Z",
"intent": "order_query"
}
]
}
客服话术模板库
订单查询回复
已发货：
亲，您的订单已经发货啦！🚚
物流信息：
📦 快递公司：{company}
📝 运单号：{tracking_no}
📍 当前位置：{location}
⏰ 预计送达：{estimated_delivery}
您可以点击订单详情查看实时物流～
还有其他问题吗？
未发货：
亲，非常抱歉让您久等了！🙏
您的订单目前正在加紧处理中，预计{ship_date}前发出。
给您带来不便深感抱歉，我们会尽快为您安排～
如果着急，我可以帮您催一下仓库哦！
退款处理回复
亲，收到您的退款申请了～
我这边已经帮您提交处理：
📋 退款单号：{refund_id}
💰 退款金额：¥{amount}
⏰ 预计到账：1-3个工作日
退款会原路返回，届时请留意账户变动。
如有问题随时联系我哦！
投诉安抚回复
亲，真的非常抱歉给您带来了不好的体验！🙏
我完全理解您的心情，这确实是我们的问题。
我已经将您的情况反馈给主管，会尽快给您一个满意的解决方案。
为了表示歉意，这边给您申请了一张{coupon}优惠券，
希望能弥补一点点这次的不愉快。
请问您方便留一下联系电话吗？我们主管会亲自给您回电处理。
商品咨询回复
亲，这款商品的详细信息如下：
📦 {product_name}
💰 价格：¥{price}
📏 规格：{specs}
🎁 赠品：{gifts}
📦 库存：{stock_status}
{product_highlights}
现在下单还有{promotion}活动哦～
需要我帮您看下尺码吗？
使用示例
示例 1：单条消息回复
用户: 帮我回复："订单123456到哪了"
Claude:
1. 识别意图：订单查询
2. [可选] 使用Playwright查询后台订单状态
3. 生成回复：
"亲，您的订单123456已经发货啦！
快递：顺丰 SF1234567890
当前位置：深圳转运中心
预计明天送达～还有其他问题吗？"
示例 2：批量处理
用户: 批量回复这10条客户消息
Claude:
1. 逐条分析意图
2. 批量查询相关信息
3. 生成10条回复
4. 输出结果供复制使用
示例 3：接入电商后台
用户: 连接淘宝后台，查询订单123456的真实状态
Claude:
1. 使用Playwright打开淘宝卖家中心
2. 检查登录状态（如需登录则提示）
3. 搜索订单号
4. 截图获取订单状态
5. 解析并生成回复
电商平台后台配置
淘宝/天猫
platform: taobao
login_url: https://login.taobao.com
seller_url: https://myseller.taobao.com
order_path: /home.htm#/order-manage
search_selector: "#keyword"
京东商家
platform: jd
login_url: https://passport.jd.com
seller_url: https://shop.jd.com
order_path: /order/list
search_selector: ".search-input"
Shopify
platform: shopify
login_url: https://{store}.myshopify.com/admin
order_path: /admin/orders
search_selector: "#search-query"
数据存储
对话记录：~/.claude/cache/ecommerce-support/conversations/
工单记录：~/.claude/cache/ecommerce-support/tickets/
回复模板：~/.claude/cache/ecommerce-support/templates/
依赖工具
Claude AI: 意图识别 + 回复生成
playwright MCP: 查询电商后台订单 (可选)
memory MCP: 保持对话上下文 (可选)
Write: 保存对话记录
最佳实践
提升回复质量
先共情再解决问题
信息要准确完整
避免机械化回复
适当使用emoji增加亲和力
处理负面情绪
第一时间道歉
给出明确解决方案
适当补偿（优惠券等）
升级通道（主管回电）
效率提升
建立常见问题知识库
预设回复模板
批量处理相似问题
自动分类优先级
原始来源
改编自 n8n 模板：
模板ID: 7256
原名: AI-Powered E-commerce Customer Support Chatbot with GPT-4 & Supabase
链接: https://n8n.io/workflows/7256don't have the plugin yet? install it then click "run inline in claude" again.