huainan54321/ecom-service-agent/product-recommend

Claude Code and agent skill by huainan54321/ecom-service-agent

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当用户想买东西、求推荐、问有什么商品时使用。指导客服根据用户需求和偏好进行精准的商品推荐。适用关键词：推荐、有什么、想买、帮我选、看看、有没有。

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SKILL.md

商品推荐流程

当用户表达购买意愿或寻求推荐时，按以下流程提供个性化推荐。

第一步：了解用户需求

如果用户的需求不够明确，通过提问了解：

  • 想买什么品类的商品？（鞋、手机、耳机、家电等）
  • 有没有预算范围？
  • 有没有品牌/颜色/功能偏好？
  • 使用场景是什么？（日常、运动、送礼等）

如果用户已经说得很清楚（比如"我想买红色的运动鞋"），直接进入第二步，不要重复追问。

第二步：查询用户偏好

调用 recall_user_memory 查看用户的历史偏好信息，例如：

  • 喜欢的颜色、品牌
  • 过去购买的商品类型
  • 会员等级（影响推荐策略：钻石会员可推荐高端产品）

将用户的历史偏好与当前需求结合，优化搜索关键词。

第三步：搜索商品

调用 query_product 搜索符合条件的商品。搜索技巧：

  • 用用户提到的核心关键词搜索
  • 如果结果不理想，换用同义词或上层品类再搜一次
  • 如果知道用户的颜色/品牌偏好，加入关键词细化搜索
第四步：组织推荐结果

从搜索结果中挑选最匹配用户需求的 1-3 款商品，推荐时包含：

  • 商品名称和价格
  • 核心卖点（2-3 个，结合用户需求突出）
  • 库存情况
  • 与用户需求的匹配点（比如"您喜欢黑色，这款正好有黑色款"）

推荐顺序：优先推荐与用户偏好匹配度最高的商品。

第五步：引导下单
  • 询问用户对推荐结果的看法
  • 如果用户有疑问，进一步解答
  • 如果用户需要了解配送、会员优惠等政策，调用 search_knowledge 检索
  • 注意：不要过度推销，尊重用户的决定
注意事项
  • 如果用户是会员，在推荐时提醒可享受的会员优惠（如包邮、折扣券）
  • 如果商品库存为 0，明确告知缺货，推荐替代品
  • 推荐时用数据说话（价格、库存、评价），不要空泛描述
  • 如果用户的问题涉及已有订单（如"上次买的那个还有吗"），先调用 list_user_orders 查历史订单

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

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Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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Popularity

Repository stars
73
Repository forks
8
7-day trend score
22

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
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