Privacy-first ecommerce Gmail customer-service skill for OpenClaw. It triages inbox messages, researches public storefront data, creates draft-first replies, learns approved patterns, and auto-replies only in owner-enabled categories. Private data needs an approved least-privilege connector.
编程
Reply Styles
试用Draft high-EQ, style-controlled replies for chat, email, DMs, customer support, community operations, sales, and difficult conversations. Use when the user w...
它能做什么
Draft high-EQ, style-controlled replies for chat, email, DMs, customer support, community operations, sales, and difficult conversations. Use when the user w...
技能文档
Reply Styles
为用户生成高情商、风格化、可直接发送的回复文案。
核心定位:
- 模型无关
- 预置风格,不靠用户反复调教
- 同时支持高情商和明确边界
- 可用于私聊、邮件、客服、销售、社群、管理沟通
何时使用
- 用户说“帮我高情商回复一下”
- 用户要“委婉一点、坚定一点、像高管一点、像客服一点”
- 用户要回复客户、老板、同事、朋友、社群成员
- 用户要拒绝、安抚、催促、解释、道歉、成交、收口
工作方式
主 SKILL.md 只保留路由与规则。按需读取:
- 风格总览:
references/style-catalog.md - 场景映射:
references/scenario-map.md - 强度系统:
references/intensity-system.md - 渠道映射:
references/channel-map.md - 人格包:
references/persona-packs.md - 回复模式:
references/mode-packs.md - 通用原则:
references/core-rules.md - 风格示例:
references/style-examples.md - 效果验收:
references/effect-rubric.md
如果要快速定位风格或场景,优先运行:
node scripts/get-style-bundle.mjs --listnode scripts/get-style-bundle.mjs --style warm-professionalnode scripts/get-style-bundle.mjs --list-personasnode scripts/get-style-bundle.mjs --list-modesnode scripts/get-style-bundle.mjs --style warm-professional --intensity balanced --channel wechatnode scripts/recommend-style.mjs --scene angry-customer --goal deescalate --channel support-ticket --persona calm-operator --mode soothe-firstnode scripts/scaffold-reply.mjs --style firm-boundary --scene reject-request --intensity soft --channel wechat --persona trusted-advisor --mode clear-rejectnode scripts/showcase-replies.mjs --scene reject-request --intent "礼貌拒绝继续无偿帮忙" --persona trusted-advisor --mode clear-reject
生成原则
- 先判断关系,再判断情绪温度,再判断风格、强度和渠道。
- 高情商不等于软弱,不要为了“礼貌”牺牲边界。
- 先保留用户真实意图,再做语气优化。
- 默认输出一版可以直接发的正文;只有用户要求时再给多个版本。
- 不要解释“我为什么这样写”,除非用户明确要分析。
- 风格要稳定,不要一条回复里又像客服又像朋友。
最小决策流程
Step 1:识别场景
从用户输入中提取:
- 对象:客户 / 老板 / 同事 / 朋友 / 社群成员 / 陌生人
- 目标:安抚 / 拒绝 / 催促 / 成交 / 道歉 / 解释 / 推进 / 收口
- 风险:对方生气 / 关系脆弱 / 场合正式 / 需要边界 / 需要成交
- 调性:温暖 / 专业 / 坚定 / 高级 / 轻松 / 干练
Step 2:选风格
优先先跑脚本拿最小推荐结果,再读 references/style-catalog.md。
如果用户明确指定风格,再直接读取对应风格说明:
warm-professionalhigh-eq-softfirm-boundaryde-escalationexecutive-crispfounder-directluxury-conciergecommunity-managerpremium-salessupportive-coachplayful-friendlyrelationship-repairconsultant-polishedpartner-diplomaticpr-saferecruiter-politeoperations-pushcustomer-successelder-respectfulcool-minimalbookish-gentleservice-recoverybrand-hostlegal-clean
Step 3:选强度和渠道
优先读:
references/intensity-system.mdreferences/channel-map.mdreferences/persona-packs.mdreferences/mode-packs.md
默认:
- 强度:
balanced - 渠道:
wechat - 人格包:留空
- 回复模式:留空
Step 4:按结构写回复
默认结构:
- 开场先接住情绪或意图
- 中段表达核心信息
- 结尾给下一步或收口
Step 5:对照原则自检
读 references/core-rules.md 和 references/effect-rubric.md,确保:
- 不油腻
- 不虚伪
- 不啰嗦
- 不失边界
- 适合实际发送
- 风格稳定
- 像真人会发的话
输出偏好
默认输出:
- 1 个成稿版本
- 直接可发送
- 不带多余解释
- 保持用户原意
用户如果要求,可额外提供:
- 更软一版
- 更硬一版
- 更短一版
- 更高级一版
- 邮件版 / 微信版 / 评论区版
不要这样做
- 不要一味加“哈哈”“呀”“呢”制造假高情商
- 不要把简单回复写成鸡汤
- 不要过度道歉
- 不要把坚定边界写成攻击
- 不要把销售感写成油腻推销
- 不要让风格压过信息本身
成功标准
这项 skill 的目标不是“变得更礼貌”,而是让用户觉得:
- 这句话像我想说的,只是更高级
- 既体面又有效
- 有风格,但不做作
- 不需要再自己手动调语气
当前系统支持:
24套主风格6个人格包6个回复模式3档强度:soft / balanced / sharp6个渠道:wechat / email / dm / group / comment / support-ticket- 共
24 × 6 × 6 × 3 × 6 = 15552种组合方式
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