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sales-chat-quality

by Yuan1cMax
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Python
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SalesChatQuality

一个面向中文售前客服会话的可追溯质检原型：使用 Playwright/CDP 只读采集后台会话与截图，用 Python 确定性计算响应时长，再由 LLM 基于原始消息完成语义质量评价。

项目来自实际客服抽检需求。Skill 已交付前同事在实际工作场景中使用；当前公开仓库是经过脱敏的最小 MVP，不包含后台域名、账号、客户数据或真实截图。

在线案例与验证证据 · 个人作品集

关键设计

已登录 Chrome
      │  CDP / read-only
      ▼
collect_chat.mjs ──► conversations.json + screenshots
      │
      ▼
score_chats.py ────► response_seconds + rule result
      │
      ▼
LLM + rubric ──────► evidence-linked quality review
      │
      ▼
traceable report ──► JSON / PPTX

  • 浏览器自动化负责采集：进入售前查询、打开详情、等待加载、截图并解析角色/时间/正文。

  • 确定性代码负责时间计算：阈值可配置，异常时间戳不会被当作正常结果。

  • LLM 负责语义评价：检查需求理解、准确性、费用说明、下一步引导、语气与问题覆盖，并要求引用原句。

  • MCP 负责工具化接入：以 stdio 暴露采集和评分入口，供 Codex 或其他 MCP 客户端编排。

Related MCP server: Salesloft MCP Demo Server

30 秒验证评分逻辑

无需登录任何后台即可运行脱敏样例：

python scripts/score_chats.py examples/conversations.sample.json --output examples/scored.sample.json --slow-threshold 10

示例包含两次响应：13 秒会被标记为“回复慢”，10 秒被标记为“正常”。运行后还会生成 examples/evaluation_prompt.txt，用于约束 LLM 的证据化评价。

运行测试：

python -m unittest discover -s tests -v

使用真实后台采集

安装依赖：

npm install
python -m pip install -r requirements.txt

用隔离用户目录启动 Chrome，并在该窗口自行登录后台：

& "$env:ProgramFiles\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="$env:TEMP\codex-sales-chat-profile"

采集只读证据：

node scripts/collect_chat.mjs --cdp-url http://127.0.0.1:9222 --max-conversations 20 --output "$env:USERPROFILE\Desktop\售前聊天质检"

采集器针对一个真实后台的页面结构开发。迁移到其他系统时，需要根据菜单文案、DOM、分页和详情弹窗做局部适配；它不宣称零修改兼容所有客服后台。

MCP 接入

{
  "mcpServers": {
    "sales-chat-quality": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/path/to/SalesChatQuality/scripts/mcp_server.py"]
    }
  }
}

工具：

  • collect_sales_chats：连接已登录的 Chrome CDP 会话并输出截图和结构化 JSON。

  • score_sales_chats：计算响应时间，返回评分文件、评价提示词和异常数量。

仓库结构

SalesChatQuality/
├── SKILL.md                         # Codex Skill 工作流与安全边界
├── agents/openai.yaml               # Skill UI 元数据
├── references/evaluation-rubric.md  # 语义质检口径
├── scripts/collect_chat.mjs         # Playwright/CDP 采集器
├── scripts/score_chats.py           # 确定性响应时间计算
├── scripts/mcp_server.py            # stdio MCP Server
├── examples/                        # 脱敏输入样例
└── tests/                            # 评分边界测试

已验证事实与边界

  • 真实后台完成过 1 条会话端到端回归，解析出 3 条买家消息和 4 条售前消息。

  • 初版规则得到 13 秒慢回复和 10 秒正常回复；阈值可按业务 SOP 调整。

  • Skill 已由前同事在实际工作场景中使用，当前仍定位为可验证的最小 MVP。

  • 生产使用不等于通用产品化：批量调度、动态 SOP、长期准确率评测和所有后台适配仍是后续工作。

  • 公开仓库不提供真实截图或客户数据。运行时生成的 JSON、截图与报告默认被 .gitignore 排除。

安全边界

  • 不读取或保存密码、Cookie、浏览器配置或验证码。

  • 只执行查询、打开详情和截图，不发送消息或修改后台数据。

  • 页面结构变化时停止操作并保存调试证据，不猜测点击。

  • 对外分享前必须移除后台域名、手机号、IP、账号和客服真实姓名。

完整操作流程与失败处理见 SKILL.md，评价维度见 references/evaluation-rubric.md。

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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