客户在微信里说的需求，怎么整理成 AI 能读的工单

我们现在每周把 30 多条客户聊天整理成工单，流程跑顺了大概 40 分钟。

1. 先把聊天记录导出成文字，去掉表情和语音转写里的错字，1 条对话控制在 500 字以内。

2. 给 AI 1 个固定模板：客户名、需求描述、期望交付时间、预算范围、决策人、待确认项，6 个字段。

3. 让它逐条输出，遇到聊天里没提的字段写「未提及」，不许自己补。

4. 人工过 1 遍「待确认项」，这部分容易被编，尤其是时间和预算，宁可按未定处理。

第 1 周试的时候，10 条里有 4 条把客户随口说的「下个月看看」当成交付时间，加了「未明确承诺不算时间」这条规则后才准。

现在工单直接进表格，销售改 2 处就能用，比手写快 3 倍。

工单模板先定死，AI 才好填。这份是我们在用的字段。

客户信息：公司名、联系人、联系方式，这 3 项都要来自聊天原文，不许推断。

需求内容：产品型号、数量、规格要求、用途场景，写不清的标「待确认」。

时间：期望交付日、是否急单，客户原话照抄 1 句作为依据。

商务：预算区间、付款方式意向、比价情况，只记客户说过的，不猜。

待确认项：单独 1 列，把所有含糊表述挑出来，销售照着这列回访省时间。

字段别超过 8 个，多了 AI 会漏填，人工补的时间比省下来的还多。字段名用销售平时说的话，别用系统里的术语，不然他看不懂也就不改了。

处理聊天记录有 3 种方式，投入和效果差得比较明显。

手工整理，1 条对话 8 到 10 分钟，准确率高，适合大单和复杂需求。

AI 全自动整理，1 条 1 分钟内，适合标准化产品，缺点是遇到含糊表述会自己补，必须抽检。

AI 出初稿加人工过 1 遍，1 条 3 分钟，我们用的是这条，返工率能压到 2 成以内。

选哪种看单值，1 单几万元的手工做也不亏，1 单几百元的全自动更合适。

不管哪种，模板要稳定，改 1 次字段，历史数据就没法横向比了。定好的模板存进 1 个共享文档，谁要加字段先在群里说 1 声。