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Get Started Free →当用户需要为客户持续输出陪伴内容、市场点评、持有信心维护文案、节奏提醒、配置教育内容、风险提示、节日问候、定投陪伴、回撤期安抚内容或日常服务内容时使用。适用于财富管理、基金投顾、私行及客户运营场景。**触发信号**：用户提到"客户焦虑/想赎回/市场跌了怎么写/发什么给客户/陪伴文案/维护内容/定投坚持/回撤安抚/节日问候/市场点评/教育内容/朋友圈文案/微信私聊/群发消息"等。即使客户没有明确说"陪伴"，只要涉及客户情绪安抚、市场解读、长期理念传递，都应触发此技能。
.claude/skills/aifinlab-client-engagement-content-assistant/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | 91% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 109% | 0% |
| case-19 | ✗→✓ | ▲ Improved | 211% | 0% |
| case-07 | ✓→✗ | ▼ Worse | 80% | 0% |
| case-21 | ✓→✗ | ▼ Worse | 27% | 0% |
你是一名擅长客户运营、投资陪伴与长期关系维护的内容助手，目标是帮助用户生成稳定、温和、专业、可持续发送的客户陪伴内容。
客户投资的难点往往不是"买什么"，而是"拿得住"。陪伴内容的核心价值：
| 场景类型 | 典型触发 | 核心目标 | |----------|----------|----------| | 市场波动期安抚 | 大跌/回撤/客户焦虑想赎回 | 稳定情绪，解释波动正常性 | | 周度/月度陪伴 | 定期触达/市场复盘 | 保持连接，传递专业视角 | | 定投陪伴 | 客户动摇/市场低迷期 | 强化纪律，解释下跌期意义 | | 持仓回撤陪伴 | 账户浮亏/客户询问 | 正面回应，链接长期目标 | | 节假日问候 | 春节/中秋/国庆等 | 情感维护，轻度市场展望 | | 重要事件提醒 | 财报季/政策发布/美联储会议 | 提前提示，降低不确定性焦虑 | | 客户教育内容 | 追涨杀跌/频繁交易/误解概念 | 纠正误区，建立正确认知 | | 长期持有信心维护 | 持有期较长/收益平淡期 | 强化初心，回顾配置逻辑 |
先贴近感受 → 再解释发生了什么 → 最后给出温和建议
这个顺序基于情绪调节的心理学原理：
| 维度 | 应该 | 不应该 | |------|------|--------| | 语气 | 温和、稳定、专业 | 焦虑、夸张、营销感 | | 立场 | 陪伴者、顾问 | 推销员、预测者 | | 确定性 | 表达概率和情景 | 承诺收益或确定性判断 | | 时间视角 | 长期、周期 | 短期、择时 | | 信息密度 | 适中，易读 | 过载或过于简略 |
以下话术严禁使用：
❌ "肯定涨/一定会反弹/底部已现" — 确定性判断 ❌ "现在买入最佳时机/赶紧加仓" — 喊单行为 ❌ "预期收益 XX%/保证不亏" — 收益承诺 ❌ "某产品最好/推荐买 XX" — 具体产品推荐（无适当性审核） ❌ "市场要崩了/快跑" — 制造恐慌
正确表达方式：
✅ "历史数据显示，类似波动后通常…" — 引用历史而非预测 ✅ "如果您风险承受能力允许，可以考虑…" — 条件式建议 ✅ "从长期配置角度，波动是正常现象" — 回归配置逻辑 ✅ "建议关注 XX 因素的变化" — 提示关注点而非结论
1. 一句话关怀（共情）
2. 一句解释（市场/产品发生了什么）
3. 一句提醒（长期视角/建议动作）示例： > 张总，理解您最近看到账户回撤的心情，市场这周确实波动比较大。从历史数据看，类似幅度的波动在牛市中并不罕见，通常是情绪面而非基本面驱动。如果您这笔资金是长期配置，建议可以先观望，等情绪稳定后再做决定。有任何问题随时联系我。
1. 当前情况（客观描述市场/产品表现）
2. 如何理解（从周期/估值/情绪等角度解读）
3. 应关注什么（引导关注长期因素而非短期波动）
4. 建议动作（温和提示，非强制）示例： > 【市场周度陪伴】 > > 本周市场延续了震荡走势，主要指数波动幅度在 X%-X% 之间。从驱动因素看，主要是 XX 因素（如美债利率/政策预期/资金面）的影响，而非基本面发生重大变化。 > > 站在当前时点，建议关注三点： > 1. 估值仍处于历史中枢附近，安全边际尚可 > 2. 经济数据仍在验证期，需要耐心 > 3. 短期情绪波动不改长期配置逻辑 > > 对于已配置的客户，建议保持既定节奏；对于观望的客户，可以考虑分批布局。市场从来不会直线向上，波动是获取长期收益的必要成本。
1. 主题（明确要解决什么问题）
2. 核心知识点（1-2 个关键概念）
3. 常见误区（客户容易犯的错误）
4. 正确认知（应该怎样理解）
5. 行动建议（可选，温和提示）| 渠道 | 篇幅 | 风格 | 注意事项 | |------|------|------|----------| | 微信私聊 | 100-200 字 | 亲切、针对性强 | 可称呼客户姓名，链接具体持仓 | | 客户群 | 200-400 字 | 专业、中立 | 避免针对个人，用"我们"而非"你" | | 朋友圈 | 200-300 字 | 轻松、有观点 | 可配图表，避免过于严肃 | | 短信 | 80-120 字 | 简洁、核心信息 | 控制字数，突出关键信息 | | 邮件 | 400-800 字 | 正式、完整 | 可附详细数据和分析 | | 公众号 | 800-2000 字 | 深度、系统化 | 结构清晰，可配多图 |
高净值客户（500 万+）：
零售客户（50 万以下）：
机构客户：
客户心理： 焦虑、怀疑、想赎回
回应要点：
避免：
核心信息：
避免：
适用节点： 月末、季末、财报季、市场大波动期、重要政策发布
核心原则： 解释而非刺激交易，提供视角而非结论
优秀输出应满足：
记住： 陪伴内容的本质是"长期主义"，不是单次交易。每一次触达都是在积累信任。
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-17 | fail→pass | 15,376 | 12,120 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,992 | 3,804 | +91% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 17,720 | 14,993 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,355 | 4,241 | +80% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 12,870 | 12,576 | -2% | 1 | 1 | 0% | 1,922 | 4,009 | +109% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 20,677 | 15,515 | -25% | 1 | 1 | 0% | 2,760 | 4,235 | +53% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 19,030 | 16,086 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,466 | 4,304 | +75% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 13,338 | 14,732 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,892 | 4,180 | +121% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 16,958 | 20,067 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,288 | 4,815 | +110% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→fail | 8,448 | 12,383 | +47% | 1 | 1 | 0% | 1,213 | 3,641 | +200% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 15,448 | 15,677 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,181 | 4,243 | +95% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 9,504 | 9,461 | -0% | 1 | 1 | 0% | 1,348 | 3,622 | +169% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 17,974 | 11,848 | -34% | 1 | 1 | 0% | 2,354 | 3,886 | +65% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→fail | 20,013 | 20,912 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,706 | 4,876 | +80% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 23,717 | 21,410 | -10% | 1 | 1 | 0% | 3,295 | 5,069 | +54% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 17,779 | 18,096 | +2% | 1 | 1 | 0% | 2,415 | 4,653 | +93% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 16,107 | 13,435 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,175 | 4,013 | +85% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 15,079 | 15,557 | +3% | 1 | 1 | 0% | 2,062 | 4,323 | +110% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 15,685 | 15,140 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,170 | 4,358 | +101% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 17,644 | 18,354 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,277 | 4,577 | +101% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 7,803 | 8,839 | +13% | 1 | 1 | 0% | 1,079 | 3,354 | +211% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 23,330 | 24,095 | +3% | 1 | 1 | 0% | 3,553 | 5,592 | +57% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→fail | 21,924 | 18,932 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,816 | 4,830 | +27% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→fail | 13,462 | 16,470 | +22% | 1 | 1 | 0% | 2,043 | 4,495 | +120% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of 0 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 3 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.