# Sdr Training Ground

> B2B工业设备销售新兵训练场。 AI扮演海外采购商/技术决策人，新业务员扮演HOLO销售，双方模拟真实销售对话。 系统全程记录、实时评分、对话结束后输出改进报告。 适用场景：新业务员入职培训、销售话术演练、异议处理练习、跨文化销售准备。

- Skill: `wike-chi/sdr-training-ground` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wike-chi/sdr-training-ground`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wike-chi/sdr-training-ground/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: wike-chi (https://skillmd.com/u/wike-chi)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/wike-chi/sdr-training-ground

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# SDR Training Ground — 新兵训练场

> **Skill Graph：** 领域 → [[_index-conversion|报价与转化领域]]


> **一句话定位：** AI扮演客户，新业务员练手，系统评分。

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## 核心流程

```
新业务员               AI（扮演客户）              系统
  |                        |                        |
  ├─ 选择场景难度 ───────> |                        |
  |                        |                        |-- 加载对应角色剧本
  |                        |                        |
  |<────── 发出第一轮消息 ─┤                        |
  |                        |                        |
  ├─ 回复客户 ───────────> |                        |-- 记录每轮对话
  |                        |                        |-- 实时评分（语言/策略/文化）
  |                        |                        |
  |<────── AI追问/施压 ────┤                        |-- 注入新异议/突发情况
  |                        |                        |
  |        ... N 轮 ...    |                        |
  |                        |                        |
  |                   对话结束                      |-- 生成评估报告
  |                        |                        |
  ├─<──────────────────────                        |-- 展示评分+改进建议
```

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## 使用方式

### 触发训练

```
用户：训练
用户：开始练手
用户：我想练习跟客户谈判
用户：演练：巴西客户嫌价格贵
用户：角色扮演，德国客户问交期
用户：培训新业务员
```

### 选择难度

| 等级 | 客户画像 | 对话轮次 | 特点 |
|------|---------|---------|------|
| **Lv.1 入门** | 巴西采购商，简单比价 | 3轮 | 直接问价，友好型 |
| **Lv.2 进阶** | 德国工程师，疑点多 | 5轮 | 技术追问，谨慎型 |
| **Lv.3 高手** | 美国采购总监，谈判老手 | 7轮 | 多轮压价，使命必达 |
| **Lv.4 地狱** | 中东中间商，套价老手 | 10轮 | 假意向真套价，考验识别能力 |

### 选择场景类型

```
场景A：首次询盘（客户主动来问）
场景B：开发信回复（破冰后续）
场景C：展会初谈（短暂接触）
场景D：价格谈判（已有意向，压价）
场景E：异议处理（拒绝/质疑型客户）
```

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## 场景剧本（references/scenario-library.md）

每个场景包含：
- **客户画像**：公司/姓名/国籍/职位/性格/诉求
- **开场白**：客户第一句话（附背景信息）
- **剧本节点**：客户可能的反应路径
- **关键异议注入点**：第几轮注入什么异议
- **期望结果**：这个场景要考察什么能力

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## 评分体系（references/evaluation-rubric.md）

### 实时评分维度（每轮）

| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|------|------|---------|
| **语言自然度** | 25% | 去AI味、语法正确、语气适配 |
| **策略有效性** | 25% | 异议回应是否击中要害 |
| **产品知识** | 20% | 参数/认证/优势是否准确 |
| **文化适配** | 15% | 是否匹配客户地区文化 |
| **成交推进** | 15% | 是否主动创造下一步 |

### 轮次评价标记

- ✅ 亮点：该轮表现出色的点
- ⚠️ 注意：需要改进的点
- ❌ 失误：明显错误的应对

### 整体评分等级

| 总分 | 等级 | 说明 |
|------|------|------|
| 9.0-10 | 🥇 A | 优秀，具备独立跟进客户能力 |
| 7.5-8.9 | 🥈 B | 良好，需针对训练 |
| 6.0-7.4 | 🥉 C | 及格，需要系统训练 |
| <6.0 | ❌ 不及格 | 建议从Lv.1重新开始 |

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## 对话流程

### 第一步：初始化训练

用户选择难度和场景后，系统：

1. 从场景库加载对应剧本
2. 生成AI客户的第一句话
3. 输出客户背景卡片（显示给业务员）
4. 开启记录模式

### 第二步：多轮对话

业务员输入回复 → 系统评分 → AI客户回复 → 注入新异议 → ...

**每轮结束时系统输出：**
```
[第2轮 得分：7.5/10]
✅ 亮点：价值分解策略用得好
⚠️ 注意：没有主动确认客户的具体需求
❌ 失误：对方说德语，你用了美式俚语
```

### 第三步：对话结束

- 客户主动结束（拒绝/成交/无意向）
- 或达到最大轮次
- 系统输出最终评估报告

### 第四步：评估报告生成

系统整合所有轮次评分，输出结构化报告：
- 总体评分与等级
- 各维度得分雷达图（文字版）
- 亮点清单（做得好的）
- 改进清单（需要加强的）
- 参考资料推荐（针对弱项推荐学习素材）

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## 与现有技能的联动

| 现有技能 | 联动方式 |
|---------|---------|
| `inquiry-response` | 场景库直接调用异议库话术 |
| `honglong-products` | 产品参数验证/补充 |
| `sdr-humanizer` | 评分语言自然度时参照 |
| `cultural-psychology.md` | 文化适配评分时参照 |

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## 目录结构

```
sdr-training-ground/
├── SKILL.md                           # 本文件
├── references/
│   ├── scenario-library.md            # 场景剧本库（含4难度×5类型）
│   ├── evaluation-rubric.md            # 评分标准体系
│   └── role-play-scripts.md            # AI客户台词生成模板
└── templates/
    ├── training-report-template.md     # 评估报告模板
    └── customer-persona-template.md    # 客户画像模板
```

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## 关键设计原则

### 1. 场景要真实

剧本不是想象的，每个异议场景来自 `inquiry-response` 实战库。
AI客户的反应路径基于真实销售对话的统计规律。

### 2. 评分要具体

不说"你的回复不错"，而是"你用了A03策略2，
但遗漏了'试探真实原因'这一步，导致客户没有透露预算信息"。

### 3. 反馈要即时

对话进行中就评分，让业务员知道每一轮哪里好、哪里需要改。
不是等结束了再复盘。

### 4. 报告要可操作

最终报告不仅说"成交推进能力弱"，而是说
"在第5轮时没有提出明确的CTA，建议下次在异议解决后立即问：
'Shall I send a formal quotation?'"

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## 版本历史

| 版本 | 日期 | 更新内容 |
|------|------|---------|
| 1.0.0 | 2026-04-14 | 初始版本，核心框架搭建完成 |

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*本技能让系统扮演永不疲倦的陪练师父，新业务员的成长速度从此不再依赖师父的时间。*