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分类: 其它需要 API Key

客服数据一体化看板

客服数据一体化看板生成技能。支持每日/每周自动更新看板，是本技能的核心优势。当用户需要生成客服数据看板、绩效看板、每日数据看板，或将Excel/CSV/Google Sheets/腾讯文档/API数据整合成可视化Dashboard时使用。触发词包括：客服数据看板、数据看板、绩效看板、每日看板、每周看板、Dashboard、dashboard、数据可视化、客服报表。支持输出为HTML网页看板（可配置自动刷新数据源）、Excel报表（含图表）、PPT汇报 slides、腾讯文档智能表格四种格式。

person作者: user_3ef5c419hubcommunity
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客服数据一体化看板 Skill

概述

本技能提供端到端的客服数据看板生成能力：从多源数据读取、指标计算，到多格式看板输出。核心优势：支持每日/每周自动更新，看板生成一次，后续无需手动操作，数据自动刷新。

覆盖客服运营全场景指标，支持用户自定义指标优先级。

核心能力

1. 多源数据接入

支持以下数据源，读取方式详见 references/data_sources.md：

| 数据源 | 读取方式 | 支持自动更新 | |--------|---------|------------| | Google Sheets | scripts/read_google_sheet.py | ✅ 最佳（在线，实时更新） | | 腾讯文档表格 | tencent-docs MCP（smartsheet API） | ✅ 支持 | | API（Zendesk / Intercom / 企业微信客服） | 调用对应API | ✅ 支持 | | MySQL / PostgreSQL | pandas.read_sql | ✅ 支持 | | Excel / CSV（固定路径） | pandas 直接读取 | ⚠️ 需手动覆盖原文件 |

2. 自动更新机制（核心优势）

看板支持两种自动更新方式，用户按数据源选择：

方式A：HTML 看板 + 定时重生成（推荐）

适用于所有数据源。配置 WorkBuddy automation 定时任务，每日/每周自动执行：

读取最新数据 → 重新计算指标 → 覆盖生成看板 HTML → 通知用户

配置方法见下方"自动更新配置"。

方式B：HTML 看板实时读取数据源（Google Sheets 专属）

生成的 HTML 看板内置 JavaScript，打开时自动从 Google Sheets 拉取最新数据并渲染图表，无需重新生成文件。

适用条件：

  • 数据源为 Google Sheets
  • Sheet 已设置为"任何人可查看"或发布到网页

启用方式：生成 HTML 看板时，传入 --live-sheet-id <SHEET_ID> 参数。

3. 指标计算

内置完整的客服行业指标体系，详见 references/metrics.md。

体量类指标：咨询量、工单量、接待量、排队量 时效类指标：平均响应时长、平均解决时长、首次响应时长、SLA达标率 质量类指标：CSAT、NPS、首次解决率（FCR）、升级率、重复咨询率 效能类指标：人均接待量、利用率、考勤时长、在线时长

用户指定指标时，优先按用户需求计算；未指定时，按指标体系全量输出。

4. 看板生成（四种格式均有完整实现）

每种格式都有对应的脚本和明确的使用命令：

| 格式 | 适用场景 | 生成脚本 | 命令示例 | |------|---------|---------|---------| | HTML 网页看板 | 交互式查看、分享链接 | scripts/generate_html_dashboard.py | python generate_html_dashboard.py --input data.csv --output dashboard.html | | Excel 报表 | 存档、进一步加工 | scripts/generate_excel_dashboard.py | python generate_excel_dashboard.py --input data.csv --output 看板.xlsx --period "2026-06" | | PPT 汇报 slides | 会议汇报 | scripts/generate_ppt_dashboard.py | python generate_ppt_dashboard.py --input data.csv --output 汇报.pptx | | 腾讯文档智能表格 | 团队协作 | tencent-docs MCP 工具调用 | 见下方「腾讯文档工作流程」 |

自动更新配置

配置每日自动看板

使用 automation_update 工具创建定时任务（或引导用户在 WorkBuddy 中配置）：

示例：每日早上9点生成昨日看板

  • name: "每日客服数据看板"
  • scheduleType: "recurring"
  • rrule: "FREQ=DAILY;BYHOUR=9;BYMINUTE=0"
  • prompt: "读取 Google Sheet（ID: xxx）昨日数据，使用 generate_html_dashboard.py 生成客服数据看板 HTML"

示例：每周一早上9点生成上周汇总

  • name: "每周客服数据看板"
  • scheduleType: "recurring"
  • rrule: "FREQ=WEEKLY;BYDAY=MO;BYHOUR=9;BYMINUTE=0"
  • prompt: "读取上周（上周一至上周日）的客服数据，使用 generate_ppt_dashboard.py 生成周度 PPT 汇报"

HTML 实时模式配置（Google Sheets）

生成 HTML 看板时传入参数启用实时模式：

python scripts/generate_html_dashboard.py \
  --input data.csv \
  --output dashboard.html \
  --live-sheet-id YOUR_SHEET_ID_HERE \
  --live-range "Sheet1!A1:Z9999"

打开生成的 HTML 即可看到实时同步标识和刷新按钮。

工作流程

Step 1：确认需求

收集以下信息（已有则跳过）：

  1. 数据来源：用户已提供数据文件/链接，或需要引导用户提供
  2. 时间范围：上周、本月、本季度、自定义区间
  3. 输出格式：HTML / Excel / PPT / 腾讯文档，未指定则默认 HTML
  4. 是否需要自动更新：确认为一次性看板，还是需要配置每日/每周自动刷新

用户不知道如何提供数据时，引导其参考 references/data_format_examples.md，或直接提供示例文件让其填写：

  • assets/sample_data_minimal.csv — 最小格式（3列即可）
  • assets/sample_data_recommended.csv — 推荐格式（含模拟数据可直接体验）
  • assets/sample_data_full.csv — 完整格式（全指标覆盖）

Step 2：读取数据

按照 references/data_sources.md 的指引读取数据，统一处理为标准 DataFrame 结构。

若原始数据字段不标准，先在"字段映射表"中查找对应映射，或询问用户确认字段含义。

Step 3：计算指标

按照 references/metrics.md 中的公式进行计算。各格式脚本内部均包含完整的 compute_metrics() 函数，会根据实际列名自动判断可计算哪些指标。

Step 4：生成看板

根据用户选择的格式，执行对应的生成命令：

4a. HTML 看板（默认推荐）

python scripts/generate_html_dashboard.py \
  --input <输入文件> \
  --output dashboard.html \
  --period "<周期描述>" \
  [--live-sheet-id <SHEET_ID>]   # 可选：启用实时模式
  • 输出为独立 HTML 文件，用浏览器打开即可查看
  • 包含 KPI 卡片 + 5 个图表 + 明细表
  • 启用实时模式后，页面顶部显示"实时模式"标签和刷新按钮

4b. Excel 报表

python scripts/generate_excel_dashboard.py \
  --input <输入文件> \
  --output 看板.xlsx \
  [--period "<周期描述>"]        # 用于标题显示
  [--sheet "Sheet1"]              # Excel sheet名（仅xlsx）
  • 输出 xlsx 文件，包含两个 sheet：「数据看板」（KPI + 图表）、「原始数据」
  • 自动插入咨询量趋势柱状图

4c. PPT 汇报 slides

python scripts/generate_ppt_dashboard.py \
  --input <输入文件> \
  --output 汇报.pptx \
  [--period "<周期描述>"]
  • 输出 pptx 文件，16:9 宽屏格式，共 5-7 页幻灯片
  • 页面结构：封面 → KPI概览 → 渠道分布 → 客服排行 → CSAT分析 → 结束页
  • 缺少某字段时，对应页面会显示友好提示（如"⚠️ 数据中未包含渠道字段"）

4d. 腾讯文档智能表格

通过 tencent-docs MCP 工具创建，步骤如下：

① 创建空白文档 → mcp__tencent-docs__manage.create_file (type=sheet)
② 创建智能表格 → mcp__tencent-docs__smartsheet.add_table
③ 写入字段定义 → mcp__tencent-docs__smartsheet.add_fields
④ 写入聚合后的指标数据 → mcp__tencent-docs__smartsheet.add_records
⑤ 返回文档链接给用户（附加 _fid 参数）

自动更新场景下的腾讯文档：不需要重新创建文档，直接调用 smartsheet.update_records 更新已有表格数据即可。

Step 5：异常处理与错误排查

遇到错误时，按以下顺序排查，给用户提供具体定位信息：

| 错误现象 | 可能原因 | 解决方案 | |----------|---------|---------| | ❌ 编码错误 / UnicodeDecodeError | CSV 文件编码不是 UTF-8 | 用 Excel 打开 CSV → 另存为 → 选择"UTF-8 CSV"格式；或脚本已自动尝试 utf-8-sig / gbk / latin-1 多种编码 | | ❌ 列名不匹配 / KeyError | 数据列名不是标准名称 | 查看"字段映射表"进行映射；或在错误提示中列出当前列名供用户对照 | | ❌ 数据为空（0行） | 文件内容为空或只有表头 | 提示用户检查文件是否正确导出 | | ❌ 缺少必要列（ticket_id / created_at） | 数据文件缺少关键字段 | 列出缺失的列名和当前已有列名；告知用户哪些指标无法计算 | | ⚠️ 某些指标显示 N/A | 数据中缺少对应字段（如 csat_score） | 正常情况，提示用户补充该字段后可完整展示该指标 | | ⚠️ PPT 页面提示"⚠️ 未包含XX字段" | 数据中无该字段 | 该页面仍正常显示但跳过相关图表，不影响其他页面 | | ❌ Google Sheets 读取失败 | Sheet ID 错误或未设置分享权限 | 提示用户确认：①Sheet ID 是否从 URL 正确提取 ②是否已设为"任何人可查看" | | ❌ API Token 过期 / 认证失败 | Token 或 Key 已失效 | 提示用户重新获取凭证 | | ⚠️ 文件过大（>10万行） | 数据量超出可视化合理范围 | 建议先抽样或按日期过滤后再生成；Excel 格式可能更合适 |

通用原则：任何错误信息必须包含：

  1. 具体的错误类型（不只是"出错了"）
  2. 当前已有的列名列表（方便用户对比）
  3. 下一步应该做什么（而不是让用户自己猜）

Step 6：配置自动更新（如需要）

若用户确认需要自动更新，调用 automation_update 工具创建定时任务。

Step 7：输出与确认

将生成的看板文件通过 present_files 工具展示给用户，确认是否满足需求。

字段映射表

当原始数据字段名不标准时，参考以下映射：

| 标准字段 | 常见别名 | |---------|---------| | date / created_at | 日期、创建时间、create_time、ticket_date | | agent_name | 客服、处理人、agent、operator、staff | | ticket_id | 工单号、case_id、ticket_number | | response_time | 响应时长、reply_time、first_response_time | | resolution_time | 解决时长、handle_time、close_time | | csat_score | 满意度、CSAT、score、rating | | channel | 渠道、来源、source、channel_type |

注意事项

  • 数据量超过10万行时，优先使用抽样或聚合后再可视化，避免生成文件过大
  • 涉及客服个人绩效数据时，输出前确认是否包含敏感信息
  • Google Sheets 读取需要用户提供 Sheet ID 和分享权限
  • API 方式读取需要用户提供 API Key / Token
  • 自动更新场景：确保数据源路径/凭证在定时任务执行时仍然有效

Resources

references/

  • metrics.md — 完整指标体系定义、计算公式、行业基准值
  • data_sources.md — 各数据源详细读取指南
  • data_format_examples.md — 数据格式示例，用户不知道如何提供数据时参考

scripts/

  • read_google_sheet.py — Google Sheets 读取脚本（需要 credentials.json）
  • generate_excel_dashboard.py — Excel 看板生成脚本（openpyxl + 图表）
  • generate_html_dashboard.py — HTML 看板生成脚本（Chart.js，支持实时模式注入）
  • generate_ppt_dashboard.py — PPT 看板生成脚本（python-pptx，16:9宽屏）

assets/

  • dashboard_template.html — HTML 看板模板（Chart.js，支持实时 Google Sheets 模式）
  • sample_data_minimal.csv — 最小格式示例文件（3列即可生成基础看板）
  • sample_data_recommended.csv — 推荐格式示例文件（含模拟数据，可直接体验）
  • sample_data_full.csv — 完整格式示例文件（全指标覆盖，含模拟数据）