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Get Started Free →고객 지원 티켓을 신속하게 분류하고 우선순위를 배정합니다. "이 문의를 어떻게 분류해야 하나요", "티켓 우선순위 정해줘", "고객 문의 긴급도 판단해줘"라고 요청할 때 사용하세요. 유형 분류(기술/결제/배송/불만), 긴급도 등급(P1~P4), 담당팀 배정, 에스컬레이션 판단을 지원합니다.
.claude/skills/modu-ai-ticket-triage/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 34% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 49% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 53% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 99% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 53% | 0% |
고객 지원 티켓을 신속하게 분류하고 우선순위를 배정합니다. 2026년 한국 CS 기준(소비자 88%가 전년 대비 더 빠른 응답 기대)에 맞춰 24시간 이내 처리 체계를 구축하고, AI가 1차 분류를 수행한 뒤 복잡/감정적 민원은 인간 상담사로 에스컬레이션합니다.
티켓 분류, 문의 분류, CS 우선순위, 고객 문의, 지원 요청, 티켓 배정, 인바운드 CS, 문의 처리, 헬프데스크
Zendesk 2026 CX 트렌드 보고서 기반:
| 기준 | 수치 | |------|------| | 24시간 응대 기대 | 소비자 74% | | 더 빠른 응답 기대 (전년 대비) | 소비자 88% | | 에스컬레이션 시 반복 설명 불만 | 고객 74% | | 멀티채널 응대 선호 | 소비자 76% | | AI 결정 근거 공개 요구 | 고객 95% | | 직장인 AI 일일 사용률 | 52% (글로벌 평균 대비 약 2배) |
[티켓 분류 결과]
티켓 ID: #XXXXX
접수 채널: 이메일 / 카카오채널 / 앱 내 문의
분류: 결제·환불
긴급도: P2 (높음)
예상 처리 시간: 2~4시간 이내
권장 담당팀: 결제팀
에스컬레이션 필요: 아니오
요약: 고객이 3일 전 주문 취소 후 환불이 미완료됨을 문의
권장 초안: draft-response 스킬 호출상세 가이드는 아래 파일을 참조하세요:
references/customer-support.md — 고객 지원 운영 가이드| 상황 | 해결 방법 | |------|-----------| | 티켓 원문 접근 불가 | 문의 내용 요약 또는 핵심 키워드만 입력하셔도 분류 기준을 안내해 드립니다 | | 고객 정보 부족 | 고객 등급 없이도 문의 내용 기반으로 긴급도와 유형을 판단합니다 | | 분류 기준 내부 규정과 충돌 | 내부 분류 체계를 공유해 주시면 그에 맞춰 조정합니다 | | 멀티채널 통합 필요 | 채널별 우선순위 매핑표를 함께 설계해 드립니다 |
이 플러그인에서 활용할 수 있는 다른 플러그인의 에이전트:
| 에이전트 | 소속 | 용도 | |---------|------|------| | quality-evaluator | moai-core | 산출물 품질 PASS/FAIL 판정 |
> 티켓 분류는 분류·우선순위 판정 작업으로, 별도 서술형 산출물을 생성하지 않습니다. 분류 결과를 바탕으로 고객 응답 초안을 작성할 때는 moai-support:draft-response를 호출하며, 해당 스킬이 moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean 후처리 체인을 담당합니다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-19 | pass→pass | 11,269 | 3,745 | -67% | 1 | 1 | 0% | 1,858 | 1,922 | +3% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→fail | 10,609 | 6,265 | -41% | 1 | 1 | 0% | 1,696 | 2,351 | +39% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 9,654 | 4,800 | -50% | 1 | 1 | 0% | 1,580 | 2,110 | +34% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 11,513 | 9,055 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,889 | 2,824 | +49% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 12,282 | 10,603 | -14% | 1 | 1 | 0% | 1,934 | 2,952 | +53% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 13,608 | 9,380 | -31% | 1 | 1 | 0% | 1,872 | 2,865 | +53% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 13,655 | 11,383 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,153 | 3,153 | +46% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 10,629 | 6,333 | -40% | 1 | 1 | 0% | 1,969 | 2,395 | +22% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 8,213 | 7,024 | -14% | 1 | 1 | 0% | 1,261 | 2,507 | +99% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 11,586 | 7,898 | -32% | 1 | 1 | 0% | 1,734 | 2,648 | +53% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 7,082 | 6,869 | -3% | 1 | 1 | 0% | 1,088 | 2,466 | +127% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 9,487 | 5,927 | -38% | 1 | 1 | 0% | 1,398 | 2,287 | +64% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 9,061 | 6,209 | -31% | 1 | 1 | 0% | 1,529 | 2,302 | +51% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 10,889 | 6,645 | -39% | 1 | 1 | 0% | 1,698 | 2,277 | +34% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→fail | 10,453 | 8,288 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,485 | 2,565 | +73% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 11,589 | 8,743 | -25% | 1 | 1 | 0% | 1,730 | 2,753 | +59% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 13,294 | 9,926 | -25% | 1 | 1 | 0% | 1,883 | 2,953 | +57% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 12,938 | 7,560 | -42% | 1 | 1 | 0% | 1,805 | 2,439 | +35% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 10,602 | 5,050 | -52% | 1 | 1 | 0% | 1,679 | 2,191 | +30% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 6,870 | 3,919 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,134 | 1,952 | +72% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 10,606 | 6,598 | -38% | 1 | 1 | 0% | 1,709 | 2,179 | +28% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 10,058 | 8,166 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,623 | 2,678 | +65% | 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 +50 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
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.