Support Digest

Support Ticket Digest

痛点：PM 每天早上要花 20 分钟翻昨天 200 条客服工单，才能知道"哪个 feature 坑多"、"有没有新涌出的抱怨"。这个 skill 把翻 ticket 的动作自动化，所有数据留在本地，不调任何外部 API，方便合规严格的团队。

何时触发

• cron 每天早上 9 点跑
• 用户手动："生成昨日客服简报"
• 客服系统 CSV/JSON 导出到指定目录触发 hook

输入

• 必需：.prax/inbox/tickets-<YYYY-MM-DD>.json（或 .csv 也支持）
  • 标准字段：id / created_at / status / category / subject / body / customer_email / severity
  • 字段缺失时尽量宽容，但 id / created_at / body 必须有
• 可选：.prax/support-digest.yaml 配置（见下方）

Prax 不负责从 Zendesk / Freshdesk 拉数据——export 是 IT 或客服负责人的事。skill 只做本地文件处理。

输出

.prax/vault/support/<YYYY-MM-DD>/digest.md

外加原始统计数据的结构化副本：

.prax/vault/support/<YYYY-MM-DD>/stats.json

用于下游工具（BI、周报生成等）复用。

工作流程

Step 1：定位输入

# 最新的 tickets 文件
ls -t .prax/inbox/tickets-*.{json,csv} 2>/dev/null | head -1

没找到 → 停下来告诉用户："请把昨日工单导出为 JSON/CSV 放到 .prax/inbox/tickets-YYYY-MM-DD.json"。

Step 2：加载 + 脱敏

读进来后立刻脱敏用户信息：

脱敏后才进入后续处理——避免不小心把 PII 写进 digest。

Step 3：分类统计

按 category 字段（或从 subject 启发式推断）聚类：

• 计数：今日 vs 昨日 vs 过去 7 天均值
• 热度：新增占比（category_today / category_7d_avg）
• 严重程度：severity=high 的占比
• 新类别：今日有而过去 7 天没出现过的 category

Step 4：识别 top issues

抽取前 5 条"关注度高"的工单，标准（按分数降序）：

取前 5 条，每条附脱敏后的 body 摘录（≤ 100 字）。

Step 5：趋势识别

对比"今日 vs 过去 7 天均值"：

• 📈 涨幅 > 50% 的 category：列出来
• 📉 跌幅 > 50% 的 category：列出来（有时代表问题解决了）
• 🆕 今日首次出现：全列

Step 6：写 digest

模板：

---
date: 2026-04-22
ticket_count: 187
category_count: 12
highlights_count: 5
generated_at: 2026-04-22T09:05:00+08:00
---

# 客服简报 · 2026-04-22

## 总览（一句话）
昨日共 **187** 条工单，比 7 日均值 +12%；`billing` 类翻倍，`auth` 类回落。

## 今日亮点（top 5）

### 1. [high] Billing — duplicate charge
- 工单数：23（占 12%）
- 代表性摘要："On 4-20 I was charged twice for the Pro plan. Please refund immediately."
- 建议 owner：@finance-ops

### 2. [escalated] 登录流 — OAuth timeout
- ...

## 趋势

### 📈 涨
- `billing`：23 vs 7d 均值 11（+109%）
- `mobile-app-crash`：8 vs 3（+167%）

### 📉 跌
- `auth`：12 vs 19（-37%）

### 🆕 新出现
- `integration-slack`（6 条）

## 分类统计

| Category | Today | 7d avg | Δ |
|---|---|---|---|
| billing | 23 | 11 | +12 |
| auth | 12 | 19 | -7 |
| ...|

## 报告位置
- Raw 脱敏 JSON：`.prax/vault/support/2026-04-22/tickets-redacted.json`
- Stats：`.prax/vault/support/2026-04-22/stats.json`
- 原始文件已归档到：`.prax/inbox/archive/tickets-2026-04-22.json`

Step 7：归档原文件

mkdir -p .prax/inbox/archive
mv .prax/inbox/tickets-<date>.json .prax/inbox/archive/

避免下次跑重复处理同一天数据。

Step 8：通知

若 .prax/notify.yaml 有 pm-team channel：

Notify(
  channel = "pm-team",
  title = "客服简报 · 2026-04-22",
  body = <digest 的"总览 + top 5"段>,
  level = "warn" if 有 severity=high >= 5 else "info",
)

硬约束

1. 本地处理，零外部 API：不调 OpenAI Embedding、不查 GitHub、不拉 Zendesk。所有逻辑用本地字符串匹配 + LLM 本地推理完成。
2. 先脱敏再处理：PII 在进入任何 LLM 上下文前必须已替换。脱敏是 Step 2 的第一个子步骤，不得延后。
3. highlights 上限 5：多了信息过载。宁愿筛严格。
4. body 摘录 ≤ 100 字：不要把完整 body 粘进 digest——digest 是一屏可看完。
5. 原文件必须归档：处理完后移动到 .prax/inbox/archive/，避免下次重复处理。

工具选择（很关键）

• 创建新文件（digest.md、tickets-redacted.json）：必须用 Write 工具（自动 mkdir -p）。
• 修改已存在文件：用 Edit / HashlineEdit。
• 归档原 ticket 文件（Step 7）：用 Bash mv ... 或 Read+Write+Bash rm 的组合。归档失败会导致下次重复处理，不能跳过。
• HashlineEdit / Edit 对不存在的路径会 File not found —— 新文件必须走 Write。

配置（可选）.prax/support-digest.yaml

input_glob: ".prax/inbox/tickets-*.json"
archive_dir: ".prax/inbox/archive"
output_dir: ".prax/vault/support"
redaction:
  extra_regex: []       # 用户自定义额外 PII 模式
  skip_fields: []       # 某些字段不做 body 内扫描（譬如已是脱敏 field）
highlights_max: 5
severity_field: "severity"
category_field: "category"
lookback_days: 7
notify_channel: pm-team

和其他 skill 的接力

• docs-audit + support-digest：工单里反复出现"文档不清楚"的抱怨 → 拿去驱动 docs-audit 的 backlog
• pr-triage + support-digest：某 PR 上线后对应 category 工单激增 → digest 里提醒回滚评估