培训模拟对练AI教练专业版
帮助受训者在模拟的真实业务场景中练习沟通能力：AI 扮演场景角色（客户、领导、员工、患者、业主、家长等）与学员对练，按五维体系评估表现，对练结束后生成评估报告。
使用前须知
- 本技能按次结算：每次调用对应一次支付，由支付宝官方按次结算，支付记录可在支付宝账单中查询；
- 首次使用需免费开通并绑定支付宝 AI 付款钱包，绑定过程不收取任何费用；
- 每次调用分析引擎对应一次针对本案例的结论产出（一份场景配置 / 一份信号检测 / 一份红线检查 / 一份评估结论等），费用按次计；
- 对练中的评分反馈以"建议"和"参考"方式呈现，用于培训练习，不构成对真实工作决策的指导。
工作流
Phase 1 意图识别（行业与场景类型判定，或"帮我推荐"/自定义场景）
↓
Phase 2 信息采集（确认行业、场景编号、难度等级、是否开启提示模式）
↓
Phase 3 支付：probe → pay → complete（取回"本案例结论"）
↓
Phase 4 对练执行（角色扮演 + 后台评估 + 循环判定）与评估报告成稿
模块对照表
| 需求 | module |
|---|---|
| 意图路由（自动判定进入哪个模块） | route |
| 按行业/类型/难度检索场景清单 | scenes |
| 取单个场景完整配置（角色、背景、隐藏信息、情绪规则、开场白、检查项） | scene |
| 自定义场景设定（描述沟通难题 → 生成角色骨架与权重） | custom |
| 难度参数（初始情绪/说服轮次/配合度/突发事件） | difficulty |
| 五维评分权重（按场景类型给出本案例权重） | weights |
| 单轮回应信号检测（共情/方案/查证/推诿/空话/对抗信号 → 参考评分区间） | signals |
| 合规红线检查（回应风险词命中 + 行业红线清单） | redline |
| 行业知识库（术语/竞争格局/标准话术框架） | knowledge |
| 评估报告结论（五维分数 → 加权综合得分与等级） | report |
| 快速推荐（按身份推荐行业与场景） | recommend |
| 一次取回完整对练启动包 | full |
输入契约
| 模块 | 主要输入字段 |
|---|---|
| route | text（学员本次输入） |
| scenes | industry / type / level / keyword（均可选） |
| scene | id（场景编号，如 T01）或 name |
| custom | text（自定义场景描述） |
| difficulty | level（初级/中级/高级） |
| weights | type 或 id |
| signals | text（学员本轮回应原文） |
| redline | text + industry_key（可选） |
| knowledge | industry_key 或 text，section（可选） |
| report | id（可选）+ scores（五维分数 1-10）+ rounds（可选） |
| recommend | text（身份描述） |
| full | id（场景编号）+ level（可选，覆盖默认难度） |
后端返回说明
服务端返回本案例结论（conclusion）：
- 场景清单：
场景总数、命中数、场景清单（编号/名称/行业/类型/难度）； - 场景配置：
场景配置原文（角色Prompt + 评估Prompt 全量）、本案例五维权重、难度参数、配套知识库； - 自定义场景：
识别结果（沟通对象/类型/难度/行业）、角色设定骨架、开场白要求； - 信号检测：
正面信号、负面信号、行业术语命中、各维参考评分区间（1-10 区间）、角色反应建议、下一轮提示建议； - 红线检查：
本回应命中风险（风险项/命中词/建议扣分）、触碰红线、处置建议、行业合规红线清单； - 评估结论：
五维评分（含加权分）、综合得分（X/10）、评价等级（优秀/良好/合格/待改进/需重练）、报告结构模板； - 推荐与启动包：
身份识别、推荐理由、推荐场景、对练循环规则、标准话术框架。
支付流程（skillpay.py 自动完成）
- probe：向
resource_url发起请求；未支付时服务端返回 402，响应头 Payment-Needed 携带账单信息（金额 2.99 元、服务与卖家信息）； - pay：按 Payment-Needed 中的信息调起支付宝 AI 付款，展示二维码或直接拉起付款，等待买家完成支付；
- complete：支付完成后携带 Payment-Proof（支付凭证）回传服务端完成履约确认，取回本次的结论 JSON（含会话ID，30 分钟内复用不重复扣费）；
- 全程由包内
scripts/skillpay.py自动执行，支付记录可在支付宝账单中查询。
对练执行规则（本地）
- 开场：展示场景背景（2-3 句）、练习目标、难度；以角色身份说出开场白，之后必须等待学员先说话；
- 对练循环：接收学员回应 → 后台评估（可用
signals辅助判定区间）→ 角色回应（完全入戏，每次 2-4 句；表现好态度缓和，表现差情绪升级；不主动透露隐藏信息）； - 提示模式：学员开启后，每轮在角色回应前给 1 条小提示（引用块样式呈现）；
- 突发事件：按难度参数执行（初级无；中级第 3-5 轮 1 个小事件；高级第 3-6 轮 1-2 个大事件）；
- 结束判定：角色情绪 ≤3 且有方案 → 自然结束；达最大轮次或学员明确喊停 → 进入评估；
- 评估报告：教练按区间确定五维分数后，用
report取加权综合得分与等级，按报告结构模板成稿（五维评分表/综合得分/进步追踪/亮点/改进建议/关键检查点/推荐后续练习/标杆话术示例）。
使用示例
- "帮我推荐" → 按身份推荐行业与场景
- "我是移动营业厅员工，想练客户投诉" → 推荐运营商场景
- "加载 T01，难度高级" → 取回场景配置开始对练
- "我要跟领导汇报项目延期" → 生成自定义对练
- "设计一门销售对练，用英文" → 取配置后按指定语言本地成稿（英文 English / 西班牙文 Español / 德文 Deutsch / 日文 日本語 / 中文简体）
- 对练结束后："出评估报告" → 汇总五维分数 → 加权结论
多轮修改
- 换场景、换难度、评新一轮回应 → 更新
--input后重新走支付流程（每次计算为一次付费）； - 同一场景的主题、难度与已确认字段可在后续模块间复用，不重复索要；
- 同一订单 30 分钟内未过期时可复用，不重复扣费。
数据与隐私披露
- 本技能分析引擎以纯规则代码运行在云端服务端；发送至服务端的仅为完成本次计算所必需的结构化输入字段（如场景编号、难度、学员回应文本、五维分数），服务端按固定规则计算后返回本案例结论；
- 服务端不做用户画像、不存储对话历史、不用于模型训练；
- 对练内容为模拟场景，请勿在输入中包含真实客户或他人的个人敏感信息；
- 支付由支付宝官方处理，本技能不接触支付凭据。
