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工单分诊

分析技术支持工单CSV文件,识别超期未解决的工单,并生成统一的Markdown分诊报告。当用户要求对支持工单进行分诊、总结工单队列、识别SLA违约或生成支持运营报告时使用。

工单分诊 是什么?

该技能用于自动化分析技术支持工单的CSV文件,根据预定义的SLA规则识别超期未解决的工单,并生成结构化的Markdown分诊报告。它首先读取项目中的SCHEMA.md文件以理解列含义和SLA规则,然后验证输入文件的完整性和正确性。接着,技能会从项目根目录运行一个确定性的报告生成脚本(`python3 .github/skills/ticket-triage/scripts/triage.py data/tickets.csv reports/triage-report.md`),该脚本会基于样本教育SLA规则生成报告。最后,技能读取生成的报告,向用户解释最重要的发现(包括工单ID),并在需要时提供下一步建议,但会明确区分这些建议与测量结果。该技能适用于任何需要快速分诊工单队列、识别SLA违规或生成支持运营报告的场景,支持在Claude Code、Cursor等AI代理平台中运行。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/underthestackyt/youtube/tree/HEAD/use_skill/.github/skills/ticket-triage

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文档

工单分诊 是做什么的?

当用户要求分析工单CSV文件时:

  1. 读取 references/SCHEMA.md 以了解列定义和SLA规则。
  2. 确认输入文件存在且包含预期的列。不要自行编造缺失的数据。
  3. 从项目根目录运行确定性报告生成器: python3 .github/skills/ticket-triage/scripts/triage.py data/tickets.csv reports/triage-report.md
  4. 阅读生成的报告,并用工单ID解释最重要的发现。
  5. 如果被问到,建议下一步行动,并清楚地将这些建议与测量结果区分开。

不要修改源CSV数据。不要声称工单已被升级或解决。该脚本使用样本教育SLA规则;不要将其呈现为公司的真实政策。

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