驰加 VIP 小群 SOP 点评 Skill

把门店发来的企业微信 VIP 小群群聊长截图按培训 SOP 标准做点评：在图上直接画绿框（做得好）/红框（待改进） + 诙谐气泡文字，并在底部附点评汇总 + 重点四环 + 客户之声 + 9 维度评分面板，最终只输出一张 PNG，文件名按 群主姓名_车牌_日期.png，可直接转发给销售改进。

更新记录（v1.2.0 · 2026-08-25）

新增客户互动与满意度反馈规则（用户明确"比较重要"），已落到 scripts/review.py、sop_review_framework.json、judgement_template.json：

1. 重点三环 → 重点四环：新增 F4 客户互动与满意度反馈（口碑闭环），列为重点项。
2. 客户之声板块：点评 PNG 在"重点四环"与"维度面板"之间新增"客户之声"板块，可视化客户互动与满意度：
   - 客户明确认可 → 渲染绿色"为门店员工点赞 +1"徽标 + 客户原话；
   - 客户全程从未回复 → 渲染红色警示"流程再标准也不代表客户满意，需补回访"；
   - 有互动但未明确好评 → 提示"满意度尚未被正面确认，建议交车后主动追问"。
3. judgement.json 新增 customer_voice 字段：replied(有互动/稀疏/从未回复)、interaction_count、expressed_satisfaction(明确认可/中性/抱怨/null)、praise_quote、like_staff、note，驱动上述板块与点赞判定。
4. 核心口径：客户在群内回复互动、互动越多越好；互动中若明确表示"很认可/满意"则给门店员工点赞；反之客户从未回复，则流程再标准也不能推定客户满意——此条为重点核实项。

更新记录（v1.1.0 · 2026-08-21）

相对 v1.0.0 的 5 处体验优化（均已落到 scripts/review.py 与 judgement_template.json，并已用真实群图回归验证）：

1. 点评精简：每条点评建议 ≤20 字、诙谐口语，不啰嗦。
2. 字体 +5px：气泡字号由 W*0.022+6 提至 W*0.022+11。
3. 欢迎语免评：入群欢迎语/标准话术属固定内容，不纳入好/改点评（维度 2 仍标"达标"）。
4. 夯/拉 口径：加分项统一以"夯："开头、扣分项以"拉："开头；脚本 normalize_note_prefix 自动归一化，旧"加分项/扣分项"写法也兼容。
5. 允许少量覆盖原文：气泡放置空间阈值由 0.25/0.12 放宽到 0.08/0.05，位置不够时靠到消息边缘、可少量压住原文。

> <skill-directory> 指本 Skill 所在目录（即 vip-group-sop-review/），不是用户项目目录。

核心资产

环境依赖

• Python 3.11 + Pillow（已预装）
• PaddleOCR 2.9.1（已安装；注意不要升级到 3.x，会产生 PIR/ONEDNN 运行时错误）
• 如未安装：sudo pip3 install paddleocr==2.9.1 paddlepaddle==2.10（或 paddlepaddle-gpu）

何时使用 / 直接触发原则

默认直接触发、少确认：用户只要发来企业微信 VIP 小群群聊截图（单张或多张长截图），即按本 Skill 全流程自动点评，无需再等用户说"点评"或征求方案确认。工作流已定型，发图即跑。

• 用户消息含图片附件且内容像门店 VIP 小群群聊（欢迎语 / 车牌 / 报价单 / 施工照 / 查车结果 / 结束语）→ 直接触发
• 用户一次性发多张截图 → 走批量流程
• 例外（需先提示用户，不要盲目跑）：图片疑似被平台压缩到 <400px 宽（OCR 与点评都不准）、或图片根本没收到（仅 URL 需下载、或网页上传失败）

> 即便用户只发图、一句话没说，也应直接调用本 Skill 完成 OCR→点评→生成 PNG。

关键口径（务必遵从）

draw 生成结论的依据只有两个文件：SOP 框架（sop_review_framework.json，固定标准）+ 本图点评（judgement.json，AI 针对该图填写）。不要凭空编造维度或标准。

9 维度（维度定级：达标 / 部分达标 / 未达标 / 无法核验）

重点四环（必须单列强调，对应 key_focus_review）

这是工作流的价值核心，点评时单独评估并写入报告：

• F1 报价单确认（成交临门一脚）：报价单发出后必须拿到客户明确确认留痕（群内回"确认"/语音）。没有确认=没有闭环。
• F2 查车沟通前的满意度展示（成交概率前置）：把"第二需求/问题清单"端给客户前，先通过欢迎语、登记、施工直播、"整体状况良好"把客户情绪拉到满意；客户满意了，再沟通问题/报价时抗拒最低、第二需求成交概率最高。
• F3 第二需求成交后的施工展示（复购与口碑）：第二需求（换油/积碳清洗等）成交后，用透明、丰富的招牌动作施工照让客户"眼见为实"、感觉物超所值；透明到位，整个消费流程客户才满意，才会再来、才转介绍。
• F4 客户互动与满意度反馈（口碑闭环 · 重点项）：客户（车主）在群内是否回复并与门店员工互动，互动越多越好；互动中是否对本次服务给出评价。若客户明确表示"很认可/满意"，点评中应给门店员工点赞（PNG"客户之声"板块渲染绿色"为门店员工点赞 +1" + 客户原话）。反之，若客户全程从未回复，则流程再标准也不代表客户满意——此条为重点核实项，点评必须单列，并在"客户之声"板块渲染红色警示，提醒线下/电话补回访。注意：有互动 ≠ 明确认可，未给明确好评时不点赞。

输出规则（明确、不要跑偏）

1. 只输出一张 PNG，不生成 HTML / MD 报告文件（脚本已移除报告生成，专注图上标注）。
2. 图上直接标注：绿框=做得好、红框=待改进；每条标注旁画诙谐气泡（口语化、不要太死板）。点评措辞规范：加分项以"夯："开头、扣分项以"拉："开头（脚本自动归一化，旧写法也兼容）；每条点评尽量精简，建议 ≤20 字，例如"拉：报价发完没等'确认'留痕"。气泡位置不够时允许少量覆盖原文。
3. 发出的施工/查车照片也要点评（照片消息在 messages 里占一个编号，可按好/改给框+气泡）。
4. 底部依次排列：点评汇总栏（绿=好/红=改）+ 重点四环板块（暖色强调 F1/F2/F3/F4）+ 客户之声板块（可视化客户互动与点赞/从未回复警示）+ 9 维度评分面板。
5. 入群欢迎语 / 标准话术属固定内容，不纳入"好/改"点评（即不要把欢迎语写进 good/bad）。维度 2「入群欢迎语」默认标"达标"即可，无需展开点评。
6. 文件名 = 群主姓名_车牌_日期.png（如 梁婉媚_粤RXF587_20260808.png）。群主姓名优先取 judgement.json 的 group_owner；若为空，脚本自动从群顶"群主：xxx"信息提取并去掉"群主：""XX店服务官"等前缀。

图片接收注意事项（重要，踩过坑）

> 用户一发图即触发：先定位图片（消息附件里的 https://...cos...myqcloud.com/... URL 用 curl 下载，或读取 /workspace/reviews/inbox 下的本地文件），拿到原图后立刻走下方三步流程，不要等用户补充"点评"指令。

• 高清原图是准确点评的前提。平台常把上传图压到 ~190px 宽再交给工作区，这种图 OCR 也勉强、点评更不准（曾把"会员专属群"误判为缺后缀）。
• 用户用网页版上传时，图片可能以腾讯云 COS 的 URL 形式传到消息里（不落本地文件）。遇到"没收到图片"，先检查用户消息里是否带 https://...cos...myqcloud.com/... 的附件 URL，用 curl 直接下载即可。
• 也可直接把原图放进 /workspace/reviews/inbox/（绕过网页上传最稳）。
• 脚本保存输入时会自动在文件名追加实际分辨率（如 xxx_1024x9691.jpg），一眼区分原图/压缩图。

单张点评工作流（三步）

SK=<skill-directory>/scripts

# 步骤1：OCR 识别 + 消息分块
python3.11 $SK/review.py ocr --in /workspace/reviews/inbox/某群截图.jpg --out /workspace/reviews/out/
# 产出：/workspace/reviews/out/messages.json + messages.txt（逐条消息文字与坐标）

# 步骤2：读 messages.txt，按 SOP 框架填写 judgement.json
#   cp $SK/judgement_template.json /workspace/reviews/out/judgement_某群.json
#   依据 messages 编号写 good/bad（idx 指向消息编号）/ suggestions / key_focus_review / dimensions
#   group_owner、plate、date 必填（决定最终文件名）

# 步骤3：生成标注 PNG
python3.11 $SK/review.py draw \
  --in /workspace/reviews/inbox/某群截图.jpg \
  --messages /workspace/reviews/out/messages.json \
  --judge /workspace/reviews/out/judgement_某群.json \
  --framework $SK/sop_review_framework.json \
  --out /workspace/reviews/out/
# 产出：/workspace/reviews/out/群主_车牌_日期.png（最终交付物）

批量点评工作流

适用于用户一次性导入多张群截图。约定：每张图独立子目录，避免 messages.json 互相覆盖。

SK=<skill-directory>/scripts
INBOX=/workspace/reviews/inbox
OUT=/workspace/reviews/out

# 阶段A：批量 OCR（每张图建独立子目录）
for img in "$INBOX"/*.{jpg,jpeg,png,webp}; do
  [ -e "$img" ] || continue
  id=$(basename "$img" | sed 's/\.[^.]*$//')
  d="$OUT/$id"; mkdir -p "$d"
  python3.11 $SK/review.py ocr --in "$img" --out "$d"   # 可放后台并行：run_in_background=true
done
# 每张子目录下得到 messages.json + messages.txt

# 阶段B：逐张读 messages.txt，写 judgement_<id>.json（AI 按 SOP 填充，可并行多张）
#   cp $SK/judgement_template.json "$OUT/<id>/judgement.json"

# 阶段C：批量 draw 生成 PNG
for d in "$OUT"/*/; do
  [ -f "$d/messages.json" ] && [ -f "$d/judgement.json" ] || continue
  python3.11 $SK/review.py draw \
    --in "$INBOX/$(basename $d).jpg" \
    --messages "$d/messages.json" \
    --judge "$d/judgement.json" \
    --framework $SK/sop_review_framework.json \
    --out "$d"
done
# 每个子目录产出 群主_车牌_日期.png

> OCR 单张约 1–2 分钟（长图）；多张可用 run_in_background=true 并行，完成后再统一写 judgement 与 draw。

judgement.json 字段规范

good/bad 的 idx 对应 messages.json 里的消息编号；图片消息也占一个编号。

常见问题

• draw 报错找不到 framework：--framework 必须传绝对路径 <skill-directory>/scripts/sop_review_framework.json（脚本默认值只对当前目录有效）。
• 文件名没用群主姓名：检查 judgement.json 的 group_owner 是否为空且群信息里没有"群主：xxx"字样；可手动填写。
• OCR 慢/疑似卡死：首次运行会下载模型，之后 1–2 分钟；长图（>9000px）耐心等待，勿中途杀进程。
• 标注字体太小：在 review.py 的 place_note 里调 font(W * 0.022 + 11) 的系数（当前已 +11px）。