# 膳应 ShanYing · 中央厨房 AI 售后客服系统

> 面向**中央厨房（预制菜 / 食材供应）**的 AI 售后客服系统：摊贩通过类 WhatsApp 渠道反馈问题，AI 自动识别分类、联动 CRM / ERP 核验订单数据、生成智能回复，异常自动预警并分流人工工单。

## 项目背景

中央厨房的下游是大量分散的摊贩 / 小 B 商户，售后反馈高度碎片化（到货延迟、缺斤少两、品质变质、退换货等），传统人工客服响应慢、难以追溯。

**膳应（ShanYing）** 用 AI 把"反馈接入 → 识别分类 → 数据核验 → 智能回复 → 归档预警 → 人工兜底"做成闭环，目标是把单次售后处理时长从分钟级压到秒级，同时沉淀可分析的问题数据。

## 核心能力

| 模块 | 说明 |
|------|------|
| 反馈接入 | 类 WhatsApp 会话（文字 / 图片 / 语音），摊贩随手反馈 |
| AI 识别分类 | 自动识别问题类型（物流 / 数量 / 品质 / 账单 / 其他）与情绪 |
| 数据核验 | 联动 CRM（客户档案）+ ERP（订单 / 发货 / 库存）核对事实 |
| 智能回复 | 基于核验结果生成可发送的标准话术，支持一键采纳 |
| 人工兜底 | 低置信度 / 高风险自动转人工工单并分流 |
| 运营看板 | 问题类型分布、趋势、KPI、异常预警 |

## 目录结构

```
ShanYing/
├── README.md          # 本文件
├── PRD.md             # 产品需求文档（功能点 / 模块 / 验收标准）
├── demo/              # 可交互核心 Demo（纯前端，无需后端）
│   ├── index.html
│   ├── style.css
│   ├── app.js
│   └── data.js
└── .gitignore
```

## 快速开始（运行 Demo）

Demo 为纯静态前端，无需安装依赖：

**方式一：直接打开**
双击 `demo/index.html` 用浏览器打开即可。

**方式二：本地静态服务（推荐，避免个别浏览器限制）**
```bash
cd demo
python3 -m http.server 8080
# 浏览器访问 http://localhost:8080
```

在 Demo 中可发送如「货还没到」「少了 2 箱」「鸡腿变质了」等消息，观察 AI 如何自动分类、调取订单数据并生成回复。

## 技术栈

- 前端：原生 HTML / CSS / JavaScript（零依赖，便于快速演示与二次开发）
- 文档：Markdown（PRD + README）
- 后端对接（规划中）：消息网关（WhatsApp / 微信）、大模型推理、CRM / ERP 集成

## 路线图

1. ✅ 需求分析 + PRD
2. ✅ 核心交互 Demo
3. ⬜ 消息渠道接入（WhatsApp / 微信）
4. ⬜ AI 识别模型与话术库
5. ⬜ CRM / ERP 系统集成
6. ⬜ 运营看板与预警引擎

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