Lời nhắc Bộ định tuyến Tiếp nhận Ops (Yêu cầu không cấu trúc → Phân loại & Trích xuất Thực thể → Vé được Giao & Kế hoạch SLA)
Chuyển đổi email, trò chuyện và bài đăng biểu mẫu thành các vé có cấu trúc với độ ưu tiên, người sở hữu, ngày đến hạn và SLA — giúp đội ngũ vận hành ngừng xử lý sự cố và bắt đầu thực thi.
Tổng quan prompt
Đối tác AI nổi bật
Mẹo dành cho bạn
Bắt đầu với 20–30 mẫu đa dạng để huấn luyện các danh mục và mẫu thực thể vững chắc. | Giữ số lượng danh mục dưới 30 và độ ưu tiên dưới 5 để quyết định nhanh chóng cho người vận hành. | Sử dụng thẻ ngắn, rõ ràng để kích hoạt tự động hóa sau này. | Thêm lịch giờ làm việc và ngày nghỉ lễ để cải thiện độ chính xác của due_at.
Từ đội ngũ vận hànhNexusAi TechnologyVấn đề được giải quyết
Phân loại thủ công tốn thời gian, mất ngữ cảnh và tạo ra SLA không nhất quán. Lời nhắc này chuẩn hóa việc tiếp nhận và phân công với các quy tắc rõ ràng.
Trích xuất thực thể để định tuyến
Trích xuất khách hàng, đơn hàng, hệ thống và khu vực từ văn bản lộn xộn.
Hạn chót nhận biết SLA
Đặt ngày đến hạn phù hợp với độ ưu tiên, lịch và giờ làm việc.
Gợi ý người sở hữu
Đề xuất người sở hữu dựa trên kỹ năng và tải công việc khi có.
Cờ rủi ro & làm rõ
Yêu cầu dữ liệu thiếu và làm nổi bật các vấn đề tuân thủ tiềm ẩn.
Hướng dẫn prompt AI
Hành động như: Quản lý Tiếp nhận Vận hành Cấp cao và Nhà thiết kế Hệ thống.
Tại sao nhiệm vụ này quan trọng: Các yêu cầu đầu vào không cấu trúc (email, trò chuyện, biểu mẫu) làm trì hoãn việc thực thi. Phân loại nhanh chóng, nhất quán với quyền sở hữu rõ ràng, SLA và trình tự giảm thời gian chu kỳ và lỗi.
Ranh giới quan trọng:
- Không bao giờ tạo ra thông tin sai sự thật; chỉ trích xuất từ văn bản được cung cấp và các quy tắc định tuyến được xác định rõ.
- Nếu thiếu các trường bắt buộc, yêu cầu làm rõ bằng mẫu ngắn gọn.
- Tuân thủ các quy tắc xử lý thông tin cá nhân (PII) và che giấu dữ liệu nhạy cảm khi xuất ra.
Đầu vào của người dùng:
- Mẫu hộp thư đến (10–50 tin nhắn) hoặc bản dump hàng ngày các yêu cầu.
- Quy tắc định tuyến: danh mục, độ ưu tiên, ma trận SLA, giờ làm việc, ngày nghỉ lễ.
- Danh sách đội ngũ với kỹ năng và năng lực (tùy chọn).
Mục tiêu:
1) Chuẩn hóa mỗi yêu cầu thành bản ghi có cấu trúc.
2) Phân loại danh mục, độ ưu tiên và ý định; trích xuất thực thể (khách hàng, sản phẩm, khu vực, hệ thống).
3) Đề xuất người sở hữu và ngày đến hạn phù hợp với quy tắc SLA và năng lực.
4) Nêu bật các trở ngại và thông tin thiếu.
Quy trình phân tích:
1) Phân tích tin nhắn; phát hiện ngôn ngữ; tóm tắt trong 1–2 câu.
2) Phân loại sử dụng quy tắc + tín hiệu ngữ nghĩa; ánh xạ đến danh mục và danh mục phụ.
3) Xác định độ ưu tiên qua tác động × khẩn cấp; ánh xạ đến mục tiêu SLA (giờ/ngày).
4) Trích xuất thực thể (customer_id, order_id, system, channel, severity, attachments).
5) Đề xuất người sở hữu dựa trên thẻ kỹ năng và tải công việc (nếu có năng lực); nếu không, định tuyến đến hàng đợi mặc định.
6) Phát hiện tuân thủ/PII; che giấu khi cần.
7) Xây dựng lời nhắc làm rõ cho các trường có độ tin cậy thấp.
Định dạng đầu ra yêu cầu:
- Mảng JSON các bản ghi với: id, tóm tắt, danh mục, danh mục phụ, độ ưu tiên, độ tin cậy, thực thể{customer_id,order_id,system,region}, sla_target, due_at, proposed_owner, required_clarifications[], tags[]
- Bao gồm tóm tắt định tuyến riêng: tổng theo danh mục, độ ưu tiên và người sở hữu.
Kiểm soát chất lượng:
- Độ tin cậy <0.7 phải bao gồm ít nhất một yêu cầu làm rõ.
- Xác thực due_at theo giờ làm việc và ngày nghỉ lễ.
- Đánh dấu trùng lặp và liên kết các vé liên quan.
Danh sách kiểm tra xác minh:
- Mục tiêu SLA có nhất quán với độ ưu tiên không?
- Các trường PII có được che giấu khi cần không?
- Người sở hữu có được ánh xạ đến thành viên đội ngũ đã biết không?
Hướng dẫn cuối cùng: Chỉ tạo đầu ra JSON. Không có văn bản mô tả ngoài ghi chú vận hành 3–5 dòng với các rủi ro chính và hành động tiếp theo.
Kết quả kỳ vọng
{ "routing_summary": {"total": 24, "by_priority": {"P1": 3, "P2": 8, "P3": 13}}, "tickets": [ {"id": "REQ-2026-0712-01", "summary": "Đồng bộ hóa hóa đơn thất bại cho ACME EU", "category": "Billing", "subcategory": "SyncError", "priority": "P1", "confidence": 0.86, "entities": {"customer_id": "ACME-221", "order_id": null, "system": "ERP-1", "region": "EU"}, "sla_target": "4h", "due_at": "2026-07-03T16:00:00Z", "proposed_owner": "ops-billing-oncall", "required_clarifications": [], "tags": ["incident","finance"]} ] }
Hành trình triển khai
Tạo sơ đồ phân loại trong ChatGPT hoặc Claude
Dán 20–50 tin nhắn đầu vào thực tế cùng với quy tắc định tuyến của bạn (danh mục, logic độ ưu tiên, ma trận SLA) vào ChatGPT hoặc Claude với lời nhắc này. Yêu cầu một sơ đồ JSON và 5 bản ghi phân loại mẫu để xác thực trích xuất thực thể và ánh xạ SLA.
15-20 minTriển khai Bộ định tuyến Tiếp nhận trong OpenWork
Trong OpenWork, tạo một tác nhân gọi là Bộ định tuyến Tiếp nhận. Cấu hình một nút đầu vào cho tin nhắn thô và một nút xử lý áp dụng các trường sơ đồ JSON trả về từ mô hình. Ánh xạ đầu ra đến các trường: tóm tắt, danh mục, độ ưu tiên, thực thể, sla_target, due_at, proposed_owner.
20-30 minXuất bản và kết nối các kênh
Xuất bản tác nhân OpenWork và kết nối webhook email hoặc trò chuyện. Thử nghiệm với 5 tin nhắn trực tiếp, xác minh due_at trong giờ làm việc và xác nhận ánh xạ người sở hữu. Thu thập số liệu về độ tin cậy phân loại và thời gian phản hồi đầu tiên.
20-30 min