Reply Audit 是一个面向 B2B 服务代理商的外呼回复审计技能，主要处理 LinkedIn 和冷邮件渠道的回复数据。它的用途是对客户定期提供的一批回复进行取证式审计，回答三个问题：这些对话中实际发生了什么、交易为什么失败、本周应该修复什么。
主要能力包括：
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数据获取：从多种来源自动读取数据，不要求客户重新格式化。支持 Google Sheet/Docs 链接（通过 Drive 集成读取）、CSV/xlsx 文件路径、Notion 页面/表格 URL、外呼平台（LinkedIn 自动化/冷邮件工具）的 MCP 拉取对话，以及直接解析粘贴的原始文本。若表格同时包含活动指标块和逐条回复行，会同时捕获，分别用于漏斗分析和分类统计。加载后会先确认来源、回复数量和渠道。
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三轴分类：对每条回复在三个独立维度上打标签，避免混为一列。A. 回复情绪：描述线索的回复状态，如 HIGH_INTEREST/INTERESTED、WANTS_PROOF、WARM_NEUTRAL、CURIOUS_PROBING、OBJECTION_REFRAMEABLE、INCUMBENT、DEFENSIVE、SOFT_NO/SOFT_PUSHBACK、HARD_NO/HARD_PUSHBACK、DEAD_DATA。B. 异议类型：标准化原因标签，用于聚合趋势，如 WRONG_GEO、WRONG_ICP、WRONG_PERSON、VALUE_CHAIN_MISMATCH、INCUMBENT_LOCKED、TIMING、STALE_DATA、ALREADY_IN_FUNNEL、PHILOSOPHY_MISMATCH、NO_BUDGET，可根据客户调整名称，但保持离散标签而非散文。C. 复盘标签：仅用于已流失/被忽略的对话，记录 SDR 的错误以供辅导，如 PITCH_DUMP_EARLY、IGNORED_LEAD_QUESTION、ASSUMPTION_BEFORE_QUALIFY、CALL_PUSH_TOO_EARLY、WRONG_FRAME_VS_PHILOSOPHY、COMPETITOR_REPLACE_FRAMING、NAME_TYPO、WRONG_LEAD_COPY_PASTE、REPEATED_OWN_QUESTION、BOUNDARY_VIOLATION、COLD_BOUNDARY_ANSWER、NO_ERROR_EXTERNAL_DQ。
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根因诊断：判断这批回复主要反映两种失败模式中的哪一种。目标/数据导向失败：大量回复属于 DEAD_DATA、WRONG_ICP、WRONG_GEO、ALREADY_IN_FUNNEL，计算“噪音 vs 机会”比例，若约 40% 以上回复不是可处理的机会，问题在名单而非话术，需修复数据新鲜度/验证、地理与 ICP 过滤、名单来源。话术/SDR 导向失败：线索温暖回复后消失，复盘标签占主导，计算预约率（正面回复到会议，正常范围 25–35%）和因 SDR 错误导致的消失比例，需修复序列：先发现后报价、线索磁铁、软 CTA、分段再激活。大多数批次主要属于其中一种，需在 TL;DR 中用百分比证据说明。若有指标，还会做渠道/角度层面的漏斗分析，找出有效引擎与失效引擎，建议预算移动方向。
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提取金牌模板：不只批评，还从数据中挖掘代表本人最佳回复。针对每个反复出现的异议，找到数据中最强的重构话术，逐字提取为可复用模板，形成异议应对手册，并关联异议标签及可加强的证明/案例。
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输出审计：默认生成独立页面（如通过 notion-create-pages），标题格式为“<客户> — <渠道> Replies/Positive Responses Audit (<周期>)”，图标 📊。页面包含 9 个部分：头部信息、TL;DR（5–7 条要点）、漏斗分析（有指标时）、跟踪器结构建议、回复分类表、系统性问题（3–5 个，按根因排序）、异议应对手册/分群战术、分类体系（含计数映射）、本周行动计划（复选框列表）和开放问题。此外，必须为每个具名线索提供可发送的回复：按姓名（公司）、标签、一行推理和引用块中的消息文本，使用线索语言、SDR 语气、基于该线索的确切回复。对硬拒绝/退出使用 DROP 并建议从所有活动移除；对 STALE_DATA/WRONG_* 写转介绍或重新联系消息而非推销；标记跨发送者重复（写一次，一个发送者）；捕捉误分类线索并重新打标。最后以一行行动汇总结束。
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风格规则：诚实结论不注水，先数字后原因再修复；用真实姓名引用线索；标准化标签始终离散；直接、数据为先的语气。
使用方式：客户提供回复数据（链接、文件、Notion 页面、平台活动或粘贴文本），技能自动加载并确认，然后分类、诊断、提取模板、生成审计页面，并同步 TL;DR 和关键发现到聊天摘要。若客户明确要求仅聊天输出或不同深度，可遵从，但完整页面审计是默认。若批次很小（约 10 条回复以下），仍运行所有轴但压缩第 3–8 部分并注明样本小。
适用场景：B2B 服务代理商定期审计外呼回复、定位转化瓶颈、优化名单与话术、辅导 SDR。限制：输入数据质量依赖客户提供；分类和诊断基于技能内定义的标签体系；具体集成（如 Notion、Drive、平台 MCP）需相应权限；不保证特定效果或收费信息，资料未提供价格和平台细节。