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Get Started Free →고객 문의에 대한 응답 초안을 작성합니다. "이 문의에 답변 초안 써줘", "환불 요청 이메일 답변 만들어줘", "카카오채널 응답 초안 작성해줘"라고 요청할 때 사용하세요. 한국어 경어 기반 이메일·채팅·공식 답변서 초안을 채널별 어조에 맞게 생성합니다.
.claude/skills/modu-ai-draft-response/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 65% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 166% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 37% | 0% |
| case-16 | ✗→✓ | ▲ Improved | 81% | 0% |
| case-20 | ✗→✓ | ▲ Improved | 437% | 0% |
고객 문의에 대한 응답 초안을 한국어 경어로 작성합니다. 이메일, 카카오채팅, 앱 내 메시지, 공식 답변서 등 채널별 어조와 형식에 맞춰 초안을 생성합니다. 2026년 한국 CX 트렌드에 맞춰 공감 우선 + 해결책 명확화 + AI 투명성 원칙을 준수합니다.
응답 초안, 답변 작성, 이메일 답장, 고객 응대, 메시지 초안, 공식 답변, CS 답변, 답변 템플릿, 문의 답변
1. 공감 인사: "고객님, 불편을 드려 진심으로 죄송합니다."
2. 상황 확인: "말씀하신 [주문번호/문제]를 확인하였습니다."
3. 해결책: 구체적인 처리 방안 또는 타임라인 명시
4. 다음 단계: 고객이 해야 할 행동 또는 처리 완료 예정일
5. 마무리: 지속적인 지원 의사 표명| 채널 | 어조 | 길이 | 특징 | |------|------|------|------| | 이메일 | 정중·공식 | 200-400자 | 제목 포함, 서명 필수 | | 카카오채널 | 친근·간결 | 100-200자 | 이모지 선택적, 빠른 응답 | | 앱 내 채팅 | 표준·신속 | 50-150자 | 실시간성 강조 | | 공식 서한 | 격식·법적 | 500자+ | 날짜·수신인·발신인 필수 | | SNS DM | 친근·공개 | 100자 이내 | 공개 가능성 고려 |
| 상황 | 해결 방법 | |------|-----------| | 티켓 원문 접근 불가 | 문의 내용을 요약해서 입력해 주시면 그에 맞는 초안을 작성합니다 | | 고객 정보 부족 | "고객님" 형식의 일반 호칭으로 작성 후 나중에 맞춤화할 수 있습니다 | | 사내 답변 가이드라인 존재 | 가이드라인 핵심 원칙을 알려주시면 그에 맞춰 조정합니다 | | 법적 분쟁 가능성 있는 문의 | 법적 주의사항을 포함한 신중한 어조로 작성하며 법무팀 검토를 권장합니다 |
응답 초안을 작성한 뒤에는 다음 체인으로 마무리합니다:
draft-response → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-koreanmoai-core:ai-slop-reviewer — AI 티 나는 표현·과잉 수식·기계적 문장 패턴을 검수·수정moai-content:humanize-korean — 한국어 경어 자연스러움과 사람이 쓴 듯한 어조로 다듬기채널별 어조 기준 및 금지 표현 목록: references/tone-guide.md
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 14,610 | 15,217 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,286 | 3,775 | +65% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 10,929 | 7,890 | -28% | 1 | 1 | 0% | 1,720 | 2,676 | +56% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 9,629 | 10,619 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,508 | 2,979 | +98% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 5,639 | 4,858 | -14% | 1 | 1 | 0% | 890 | 2,119 | +138% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 8,123 | 12,472 | +54% | 1 | 1 | 0% | 1,336 | 3,361 | +152% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 8,084 | 11,851 | +47% | 1 | 1 | 0% | 1,252 | 3,201 | +156% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 8,912 | 11,715 | +31% | 1 | 1 | 0% | 1,438 | 3,160 | +120% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 10,366 | 11,388 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,597 | 3,166 | +98% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 8,987 | 10,022 | +12% | 1 | 1 | 0% | 1,320 | 2,882 | +118% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 7,637 | 11,757 | +54% | 1 | 1 | 0% | 1,196 | 3,177 | +166% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 12,927 | 9,447 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,083 | 2,853 | +37% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 13,164 | 15,445 | +17% | 1 | 1 | 0% | 2,107 | 3,831 | +82% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 12,042 | 13,495 | +12% | 1 | 1 | 0% | 1,816 | 3,359 | +85% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 10,709 | 12,426 | +16% | 1 | 1 | 0% | 1,637 | 3,216 | +96% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 11,486 | 12,465 | +9% | 1 | 1 | 0% | 1,630 | 3,272 | +101% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 7,669 | 4,888 | -36% | 1 | 1 | 0% | 1,136 | 2,057 | +81% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→fail | 14,278 | 15,550 | +9% | 1 | 1 | 0% | 2,010 | 3,898 | +94% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 13,808 | 15,367 | +11% | 1 | 1 | 0% | 2,384 | 3,759 | +58% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 17,593 | 15,123 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,476 | 3,366 | +36% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 3,838 | 10,922 | +185% | 1 | 1 | 0% | 579 | 3,112 | +437% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 12,922 | 11,181 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,080 | 3,084 | +48% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 13,060 | 12,074 | -8% | 1 | 1 | 0% | 1,967 | 3,156 | +60% | 0 | 0 | — |
case-23 | pass→pass | 10,972 | 13,871 | +26% | 1 | 1 | 0% | 1,754 | 3,455 | +97% | 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. 23 cases were attempted. The headline lift of +22 percentage points is the difference between those two pass rates over the 23 comparable cases. 2 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.