cs-autoresponder

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name: cs-autoresponder description: Multi-channel customer service auto-responder with FAQ matching, escalation, and daily summaries. homepage: https://github.com/openclaw/skills metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎧", "requires": { "bins": ["node"] }, "install": [ { "id": "node-brew", "kind": "brew", "formula": "node", "bins": ["node"], "label": "Install Node.js (brew)", }, ], }, } disable-model-invocation: true

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🎧 CS Auto-Responder

고객사용 CS 자동응답 스킬. 멀티채널 고객 문의를 수신하고, FAQ 기반 자동 응답, 에스컬레이션, 일일 요약을 제공합니다.

핵심 기능

1. 멀티채널 수신 — 카카오톡 알림톡, 인스타 DM, 이메일 등에서 고객 문의 감지 2. FAQ 매칭 — 고객사별 FAQ DB (JSON)에서 의미 기반 매칭 → 자동 답변 3. 에스컬레이션 — 복잡한 문의 / 불만 감지 시 사장님한테 Discord/카톡 알림 4. 응답 톤 커스텀 — 고객사 브랜드 톤에 맞춘 답변 생성 5. 로그 기록 — 모든 CS 대화 로그 저장 (일별) 6. 대시보드 요약 — 일일 CS 요약 (총 문의수, 자동처리율, 에스컬레이션 건수)

초기 설정

1. 고객사 설정 파일 생성

cd {baseDir}
cp config/template.json config/고객사명.json

config/고객사명.json 편집:

clientId: 고유 ID

name: 고객사 이름

channels: 연동할 채널 (kakao, instagram, email)

tone: 응답 톤 (formal, friendly, casual)

escalationTarget: Discord 채널 ID 또는 카톡 번호

faqPath: FAQ DB 파일 경로

2. FAQ DB 생성

cp config/faq-template.json config/고객사명-faq.json

FAQ 항목 추가 (JSON 배열):

[
  {
    "id": "faq001",
    "question": "영업시간이 어떻게 되나요?",
    "keywords": ["영업시간", "몇시", "언제", "운영"],
    "answer": "저희는 평일 10:00-22:00, 주말 12:00-20:00 영업합니다.",
    "category": "운영정보"
  }
]

사용법

채널 모니터링 시작

node {baseDir}/scripts/monitor.js --config config/고객사명.json

백그라운드 실행 (pm2 권장):

pm2 start {baseDir}/scripts/monitor.js --name cs-mufi -- --config config/고객사명.json
pm2 logs cs-mufi

수동 응답 테스트

node {baseDir}/scripts/respond.js \
  --config config/고객사명.json \
  --channel instagram \
  --user "iam.dawn.kim" \
  --message "영업시간 알려주세요"

일일 대시보드 요약

node {baseDir}/scripts/dashboard.js --config config/고객사명.json --date 2026-02-18

출력 예시:

📊 CS 대시보드 - MUFI 포토부스 (2026-02-18)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
총 문의수: 47건
자동 처리: 38건 (80.9%)
에스컬레이션: 9건 (19.1%)
카테고리별:
  • 운영정보: 18건
  • 가격/예약: 15건
  • 기술문제: 9건
  • 불만/환불: 5건
채널별:
  • Instagram DM: 28건
  • 카카오톡: 13건
  • 이메일: 6건
평균 응답시간: 3.2초
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

에스컬레이션 수동 발송

node {baseDir}/scripts/escalate.js \
  --config config/고객사명.json \
  --channel instagram \
  --user "angry_customer" \
  --message "환불 요청합니다" \
  --reason "환불 요청"

디렉토리 구조

cs-autoresponder/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── monitor.js       # 채널 모니터링 메인 루프
│   ├── respond.js       # FAQ 매칭 & 자동 응답
│   ├── escalate.js      # 에스컬레이션 알림
│   └── dashboard.js     # 일일 요약 대시보드
├── lib/
│   ├── channels.js      # 채널 어댑터 (mock API)
│   ├── matcher.js       # 의미 기반 FAQ 매칭
│   └── logger.js        # 대화 로그 기록
├── config/
│   ├── template.json    # 고객사 설정 템플릿
│   └── faq-template.json # FAQ DB 템플릿
└── logs/
    └── YYYY-MM-DD/      # 일별 대화 로그 (clientId별)

채널 어댑터 (Mock)

현재는 mock API로 동작. Production 연동 시 lib/channels.js 수정:

카카오톡: Kakao Alimtalk API

Instagram: tools/insta-cli/v2.js 활용

이메일: himalaya 또는 Gmail API

의미 기반 매칭 로직

lib/matcher.js는 간단한 키워드 매칭을 사용: 1. 고객 문의를 소문자로 변환 2. FAQ 키워드와 비교 (부분 일치) 3. 매칭 점수 계산 (여러 키워드 매칭 시 가중치 증가) 4. 임계값(0.6) 이상이면 자동 응답, 미만이면 에스컬레이션

Production 시 OpenAI Embeddings 또는 Claude 활용 권장.

에스컬레이션 조건

다음 조건 중 하나라도 해당하면 에스컬레이션:

FAQ 매칭 점수 < 0.6

부정 키워드 감지 (환불, 불만, 화남, 실망, 최악)

고객이 "담당자", "사람", "사장님" 요청

연속 3회 이상 동일 고객 문의

로그 형식

logs/YYYY-MM-DD/{clientId}.jsonl:

{"timestamp":"2026-02-18T12:34:56.789Z","channel":"instagram","user":"iam.dawn.kim","message":"영업시간?","response":"평일 10-22시 영업합니다","faqId":"faq001","score":0.85,"escalated":false}
{"timestamp":"2026-02-18T12:40:11.123Z","channel":"kakao","user":"010-1234-5678","message":"환불하고 싶어요","response":null,"faqId":null,"score":0.0,"escalated":true,"reason":"환불 키워드"}

주의사항

톤 일관성: 고객사별 톤 설정을 준수하세요

개인정보: 로그에 민감한 정보(주민번호, 카드번호) 저장 금지

응답 속도: FAQ 매칭은 3초 이내 응답 목표

에스컬레이션 피로: 너무 많은 에스컬레이션은 피로감 유발 → FAQ 지속 보강

확장 가능성

[ ] OpenAI Embeddings 기반 의미 매칭

[ ] 대화 컨텍스트 유지 (세션 관리)

[ ] A/B 테스트 (응답 톤 실험)

[ ] 멀티턴 대화 지원

[ ] 자동 FAQ 학습 (고빈도 질문 감지)

[ ] 고객 만족도 설문 (응답 후 별점)

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Note: 이 스킬은 mock API로 제작되었습니다. Production 환경에서는 실제 채널 API 연동이 필요합니다.