RULE 01
一店一脑
每家店的知识库、话术、禁区完全隔离。A 店的退换政策，绝不会出现在 B 店嘴里。隔离靠结构，不靠“记得过滤”。
买家问：“退换货政策是什么？”
小鹿女装7 天无理由，吊牌完好，运费买家出。
老王零食铺拆封不退；未拆封 7 天内可退，运费我们出。
现场试一试
选一家店，当一回买家。
下面的路由跑的是和产品里同一套规则：意图、禁区、知识检索、置信度、出站闸门。换一家店再问同一句话，看看会发生什么。
1 · 选店 & 提问
这家店的大脑（只有它自己的知识）
2 · 一条消息的旅程
点左边的例句，或自己打一句。
3 · 本次试玩的审计记录（每句话都落一行）
| 时间 | 店铺 | 谁 | 内容 | 依据 | 灯 |
|---|
演示数据，规则与产品内路由一致。未接大模型，所以红灯只给背景摘要，不出参考稿。
实机演示 · 我们的后台
这是值班同学看到的屏幕。
一块屏看全场：左边是店铺和红点，中间是会话流，右边是买家画像和 AI 的建议。下面按夜班的节奏回放一晚，你也可以随时点进会话、改稿、发送，或者自己扮演买家发一句。
会话
咨询 0AI 解决 0
人工处理 0夜间成交 0
SB08:00 · 晨报已发送到商家微信
以上数字来自刚才这一晚的回放
全部为演示数据。为了好看，1 秒约等于 20 秒：“3 分钟无人响应”的告警在这里约 9 秒触发。关掉“演示员代操作”，红灯没人理就会整屏告警。
三条铁律
先立规矩，系统为规矩服务。
客服出一次错，信任归零。所以这三条不是功能，是地基，写进了数据结构和测试里。
RULE 02
AI 只答有把握的
退款、赔付、投诉、砍价四类，永远转人工，AI 连草稿都不直发。其余问题先过置信度闸门：宁可慢，不可错。
退款赔付投诉砍价禁答清单
<0.40 人工草稿≥0.75 直发
RULE 03
一切可追溯
每句话是谁发的（AI 还是哪位人工）、依据了知识库哪一条，商家随时可查。出事时这是免责证据，平时是续费理由。
| 23:40 | ai:auto | kb#2 | |
| 01:15 | ai:reference | 投诉 | |
| 01:16 | human:张三 | 已改写 |
决策层
整个系统的心脏，是三盏灯。
一夜里值班同学一个人盯 8 到 10 家店，靠的不是体力，是只在该亮红灯的时候被叫醒。
绿灯AUTO
高频标准问题 + 高置信，秒回直发
发的是商家审核过的知识库原文，按店铺话术包装，不让模型自由发挥。出站闸门挡掉极限词和承诺类用语。
“发什么快递？” → 直发 · kb#2 · conf 1.00
黄灯REVIEW
AI 出建议，人工扫一眼点发送
中等把握，或闸门拦下了措辞。一条大约 3 秒处理，改过的地方会记入审计。
“退换货怎么操作？” → 草稿 · conf 0.42 → 人工确认
红灯HUMAN
四类禁区 + 低置信，直接进人工队列
AI 只附背景摘要：买家买过什么、历史对话、情绪判断。整屏弹窗加声音，3 分钟没人响应继续告警。
“质量不行要退全款还要投诉” → 红灯 · 投诉
接入层
两种进场方式，一块屏看全场。
平台不向代运营开放消息接口，所以我们不做“偷偷全自动”的机器人，而是用商家授权的官方子账号进场，所有店的咨询汇进同一个工作台。
MODE A · 网页
商家授权 · 后台网页
- 官方子账号登录，商家本人完成验证，我们不保存密码。
- 聚合工作台：左边店铺红点，中间会话流，右边买家画像和建议回复。
- 遇到验证码、滑块、风控弹窗，停下交给真人，不绕过。
MODE B · 手机
AI 操控手机 · ADB
- 手机 Agent 看屏幕、点未读、读消息，网页做不到的场景它来补。
- 正文由 ADB 逐字输入，模型不碰正文，发出去的就是审核过的原文。
- 禁止点击支付、退款、改价、删除等按钮。每步都慢一点，作兜底用。
① Agent · 找到未读会话，读出买家消息
② ADB · 逐字输入原文（模型不经手）
③ Agent · 点“发送”，确认已上屏
我们不吹的一件事
谁跟你说能“全自动托管”，先防他三分。ShopBrain 是 AI 加人工的夜班：AI 负责挡掉大部分重复问题，真人负责每一个可能出事的问题。
数据层 · 交班报告
老板醒来，先看到这一条。
商家续不续费，看的是这份晨报。拖动时间，看一晚上怎么过。以下为示例数据，用来说明报告的形态。
0咨询
0AI 解决
0人工处理
0夜间成交
SBShopBrain 夜班 · 小鹿女装
【小鹿女装·昨夜交班】
昨夜 47 次咨询，AI 解决 39 次，人工处理 8 次，夜间成交 6 单。
需要您知晓的人工接管：
· 买家 7132：投诉+退款（张三）
回复明细均可在后台随时查看。
拖到 08:00，晨报自动发到商家微信
对比
为什么不是机器人，也不是外包客服。
| 纯 AI 机器人 | 传统外包夜班客服 | ShopBrain 夜班 | |
|---|---|---|---|
| 夜里有人在 | ✓全天在线 | △要排班，按人头计费 | ✓AI 挡常见问题，真人只守红灯 |
| 退款、投诉怎么办 | ✕可能直接答，可能乱承诺 | ✓人工处理 | ✓永远转人工，附背景摘要 |
| 会不会串店、说错话 | ✕模型自由发挥 | △看培训和新人流动 | ✓一店一脑，绿灯只发审核过的原文 |
| 出事能不能追溯 | △多半只有聊天记录 | △靠截图和回忆 | ✓每句话有发送者和依据 |
| 一人能盯几家店 | 不需要人，但出事没人兜 | △通常一人一店或少数几店 | 设计目标 8–10 家，靠告警而不是盯屏 |
先小范围试点
今晚开始，让一家店不再丢夜单。
试点只需要准备四样东西，一个月后用昨夜咨询量、AI 解决率、平均响应时长和夜间成交单数说话。
试点准备清单
- 店铺官方子账号 （商家本人登录授权）
- 知识采集表 （商品、物流、退换政策、活动规则）
- 禁答清单 （成本、供应商、竞品对比……）
- 托管时段 （例如 21:00–08:00）