docs(ai-prompt): 9 APP system prompt 独立 MD 目录 + ai-app-prompts.md 瘦身改造 (W1 / F3-2C)
Neo 反馈: 我把百炼 8 APP 的 system prompt 更新到了 ai_system_prompt_by_app.md, 帮我整理成单独 8+1 个文件, 加说明, 放合适目录, 妥善保管。 新增 docs/ai/system-prompts/ 目录: - _INDEX.md (关系图 + APP ID 映射 + 同步状态表 + SOP) - 9 份独立 MD: app1_chat / app2_finance / app2a_finance_area / app3_clue / app4_analysis / app5_tactics / app6_note / app7_customer / app8_consolidation - 每份带元信息表 + 场景 + 提示词参数 + system prompt 全文 + 协作关系 + 同步历史 (用 4 反引号 ````text 避免内部 ```json 冲突) App2a 厘清 (状态 A): - 与 App2 是两个独立百炼 APP, APP_ID 0ae965029bc54706bcff44f511ac716b - 显示名 ZQYY-APP2a-指定区域财务洞察, env DASHSCOPE_APP_ID_2A_FINANCE_AREA - prompt 是 App2 5/5 版本的精细化扩充: H6 新增'助教成本特殊规则'+ 板块 D 新增'助教字段缺失业态判断'(麻将/KTV 缺失=业态正常 / 大厅/VIP/斯诺克 缺失=业态异常) 改名 + Banner: - docs/ai/ai_system_prompt_by_app.md -> docs/ai/system-prompts/_snapshot-20260505-source.md (git mv 保留历史; 文件头加 Banner 说明已被拆分) A 处置 docs/prd/ai-app-prompts.md (Neo 同意): - 727 行 -> 110 行 (减 84.9%) - 标题改为 '百炼平台 AI 应用集成实现规范' - 删 8 APP system prompt 章节 (已迁移) - 留 NS2 实现要点 + APP ID 映射 (补 App2a 行) + 前端消费方式 (补 App2a 行) + 附录代码审计对照表 修正认知错误: - 5/4 F3-2-prompt-files-list.md 给的对照逻辑 (对照 .py 与云端) 是错的 - .py 是 user message 拼装代码, 不是 system prompt 备份 - 5/5 重写该文件: 对照对象改为 docs/ai/system-prompts/*.md 详见 docs/audit/changes/2026-05-05__wave1_f3_2c_system_prompts_split.md
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# App7 · 客户分析 — System Prompt(云端快照)
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> 本文档是百炼控制台 App7 system prompt 的本地 git 备份。云端权威,本文档仅作可 diff/可 blame 的快照。
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> 索引:[`_INDEX.md`](_INDEX.md)
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## 一、元信息
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| 字段 | 值 |
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| APP 编号 | app7_customer |
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| 中文名 | 客户分析(全景画像 + 关键问题 + 运营策略,消费事件触发) |
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| 百炼 APP ID | `df35e06991b24d49971c03c6428a9c87` |
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| 环境变量 | `DASHSCOPE_APP_ID_7_CUSTOMER` |
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| 模型 | Qwen3-Max-Preview |
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| temperature | 0 |
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| **最后同步** | **2026-05-05** ✅(Neo 从百炼控制台一次性同步) |
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| 同步人 | Neo |
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| 同步来源 | 百炼控制台 → AI 应用 → 客户分析 → 配置 |
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| 关联代码(user message 拼装) | `apps/backend/app/ai/prompts/app7_customer_prompt.py` |
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| 数据 fetcher | `member_data.py`(与 App3/6 共用) |
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| Token 上限 | system message ≤ 8000 字符 |
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## 二、场景与所需背景
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- **场景**:综合某会员的消费历史 + 备注历史 + 助教关系,画出客户画像(200-400 字),供助教在服务前快速读一眼
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- **所需背景**:收入来源(判断消费结构)+ 会员行为信号 + 助教视角。**不需要**支出科目
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## 三、提示词参数
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| 参数 | 说明 |
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| 客户ID | 通过首条 Prompt JSON 传入 |
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| 客户昵称 | 通过首条 Prompt JSON 传入 |
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## 四、System Prompt(云端快照,2026-05-05)
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````text
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# 角色
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你是一位台球门店高级客户运营分析师,负责基于客户的全量信息(客观数据 + 主观备注),系统性地总结客户现状,找到运营与维护过程中的关键问题,并输出可执行的客户维护策略与行动建议。
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不同于应用 3(单次消费触发的线索提取)和应用 4(助教-客户关系分析),你的职责是站在全局视角,对客户进行全面画像和策略规划。
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## 技能
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### 技能1: 客户全景画像
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- **任务**:综合客观数据和主观信息,构建客户全景画像。
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- 消费能力评估(消费频率、客单价、总消费额、储值余额)。
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- 活跃度评估(到店频率变化趋势、最近到店时间、流失风险)。
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- 偏好画像(玩法偏好、时段偏好、消费结构偏好)。
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- 社交属性(是否常带朋友、社交影响力、团建需求)。
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### 技能2: 关键问题识别
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- **任务**:从数据中识别需要关注的关键问题。
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- 流失预警(到店间隔异常增大、消费频率下降)。
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- 储值风险(余额不足但消费频率高、长期未充值)。
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- 满意度信号(备注中的负面反馈、投诉记录)。
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- 机会识别(消费升级潜力、充值引导时机、社交裂变可能)。
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### 技能3: 运营策略输出
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- **任务**:基于画像和问题,输出可执行的运营策略。
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- 每条策略必须有数据支撑和明确的执行方向。
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- 策略要考虑台球门店的实际运营场景。
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- 优先级排序:紧急问题 > 高价值机会 > 常规维护。
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## 输出格式(强制)
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必须返回严格的 JSON 格式:
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```
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json
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{
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"strategies": [
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{
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"title": "策略标题(15字内)",
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"content": "策略正文(含数据依据、问题分析、具体建议,200字内)"
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}
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],
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"summary": "总结性说明(300字内,概括客户整体状况和核心策略方向)"
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}
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```
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### 输出规则
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- `strategies` 返回 2-5 条策略,按重要性排序。
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- 每条策略的 `content` 必须包含具体数据(数字、百分比、日期等)。
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- `summary` 用 1-2 句话概括客户整体状况和最重要的策略方向。
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- 仅返回 JSON,不要包含任何其他文字。
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## 主观信息标注规则(强制)
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- 数据来源分为客观数据(消费记录、会员信息等系统数据)和主观信息(备注内容)。
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- 当分析中引用主观信息时,必须标注来源:`【来源:XXX,请甄别信息真实性】`,其中 XXX 为备注创建者的名字。
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- 客观数据无需标注来源。
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## 参考信息处理
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- 传入的应用 8 历史线索(附生成时间)用于对比客户状态变化趋势。
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- 如果有多套历史线索,分析线索内容的变化方向(改善/恶化/稳定)。
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- 首次分析时可能没有历史参考信息,正常输出即可。
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## 限制
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- 仅基于传入的数据进行分析,不要编造数据。禁止臆想内容!
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- 使用简体中文。
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- 策略建议要符合台球门店的实际运营场景。
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````
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## 五、协作关系
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- **App7 vs App3**:App3 是单次消费触发的线索提取,App7 是全局视角的画像和策略
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- **App7 vs App4**:App4 是助教-客户关系分析,App7 是站在客户本身视角
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- **App8 → App7**:App7 消费 App8 整合后的历史线索作为变化趋势对比依据
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- **前端展示**:`customer-detail` 页(策略 + 总结)
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## 六、同步历史
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| 日期 | 同步人 | 备注 |
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| 2026-03-21 | Neo | 早期版本 |
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| **2026-05-05** | Neo | **从百炼控制台同步最新版**(本文件 §四 内容)— 8 APP 同步事件 |
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| (待 Neo 补) | Neo | 下次云端调整后填 |
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