客服场景里，AI最容易犯的错不是「写得不够热情」，而是写出FAQ里没有的政策。用 客服FAQ回复草稿 时，请把下面六项当成发出前闸口。
适合已有基础FAQ、咨询重复率高的零售/电商/私域团队；不适合政策天天口头变更、却不愿维护条目的团队。
发出前必查六项
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引用条目
回复是否明确对应某条受控FAQ（标题/编号）？无引用则不得当「标准答」。 -
承诺边界
退款、赔偿、时效、赠品是否超出FAQ原文？超出必须删或改【待确认】。 -
订单状态
是否用了客户没提供、系统未核实的状态（已发货/已签收等）？ -
语气与升级
投诉/威胁/法律字眼是否应转主管，而不是继续自动安抚话术？ -
隐私与第三方
是否泄露其他客户、内部流程或未授权联系方式？ -
下一步可执行
客户下一步是否清楚（补资料/查单号/等待人工）？含糊的「我们会尽快处理」不算合格。
建议的质检表（可贴飞书）
| 检查项 | 通过标准 | 失败动作 | | --- | --- | --- | | 引用 | 有条目号或标题 | 退回补引用或转人工 | | 承诺 | 未超FAQ | 删除承诺句 | | 事实 | 状态可核对 | 标【待确认】 | | 升级 | 高风险已转出 | 按投诉流程 |
方法可与 零售FAQ知识库案例、零售行业落地 对照；投诉场景另用 投诉安抚回复。
红线
- 禁止「先回复安抚、事后再补政策」导致口径打架
- 禁止把竞品贬低句写进标准答
- 禁止未生效的活动规则被模型「补全」
若要按你们现有工单系统嵌质检门禁，可 预约咨询。
常见问题
FAQ没覆盖的问题能不能让AI猜一个答案？
不能。应输出需人工确认的问题清单，并走升级或补充知识条目流程。
质检会不会让响应变慢？
前几周可能多30秒，但能减少纠错与投诉升级；熟练后可对高频题做抽检而非全检。
和知识库有什么关系？
Prompt质检管单次回复；知识库治理管条目是否仍有效。两者缺一不可。
继续在生态里走
这篇方法对应到站点里的行业、方案、Prompt、案例与工具——选一条继续深入。