1688 Distribution Knowledge Newton — 1688 分销知识 Newton

分销知识库查询 Skill 背景说明 AK（Access Key）通过 clawhub 获取，通过环境变量 ALI_1688_AK 配置。AK 已绑定用户身份，无需任何额外的身份参数。

功能概述 ✅ 知识查询 - 根据用户问题检索分销相关知识文档 ✅ 渠道筛选 - 支持按淘宝、抖音、拼多多等渠道筛选 ✅ 工具筛选 - 支持按自动分销、店长铺货等工具筛选

前置检查：确认 AK 已配置 skill 触发后，第一步必须立即检查 AK，不得先执行任何接口调用。 运行以下命令： python3 scripts/capabilities/configure/cmd.py 显示 "✅ AK 已配置"：直接进入后续步骤，不要向用户提及此检查。 显示 "❌ 尚未配置 AK"：输出下方 AK 引导话术，然后停止，等待用户回复，不要做任何其他操作。 用户回复后，从消息中提取 AK 字符串，执行： python3 scripts/capabilities/configure/cmd.py <提取到的AK> 配置完成后，直接继续执行用户最初的需求，无需额外说明。

AK 引导话术 需要先配置 AK，获取方式： 打开 clawhub.1688.com 点击右上角钥匙🔑图标获取 AK 获取后告诉我：「我的AK是 xxxxxx」

使用流程 步骤 1：解析用户意图 分析用户问题，识别以下三个要素： query：用户原始问题，原封不动传递，严禁修改 渠道（channel）：用户是否提到了具体的渠道平台 工具（business）：用户是否提到了具体的分销工具 ⚠️ query 原则（必须严格遵守）： 不要去掉任何词语 不要改写、精简或翻译用户问题 原封不动地将用户原话作为 query 参数传递 只有一个例外：召回结果与用户问题完全无关时，才允许对 query 做极小调整（仅补充 1-2 个关键词），然后重新召回一次。重试只允许一次，不得反复修改。

步骤 2：确认渠道和工具（强制询问） ⚠️ 重要规则：如果用户没有明确说明渠道和工具，必须先询问用户，不能跳过此步骤！ 如果用户明确提到了渠道和工具，直接使用中文名称传参，进入第三步。 如果用户未明确渠道或工具（即使只缺少其中一个），必须停下来追问用户，使用以下话术： 为了给您提供更精准的知识，请告诉我您想查询的渠道和工具： 📱 渠道（您的店铺所在平台）： 淘宝、天猫、抖音、拼多多、快手、小红书、京东、微信小店、有赞、微店、淘特、快团团、微信小商店、支付宝、苏宁、闲鱼、饿了么、美团、度小店、微盟、微购相册 或选择"不限"使用通用知识库 🔧 工具（您使用的分销工具）： 逸淘分销铺货、自动分销、代发助手王、店长铺货、妙手分销、速当家分销、智淘分销、甩手易分销、无忧分销王、晓风分销、大泽云铺货、顶卖分销、铺货代发、1688官方铺货、普云铺货、麦爆了分销、马上分销、掌中宝分销、智汇分销、微购相册、抖掌柜分销、旺分销铺货、小天分销、火牛分销王 或选择"不限"使用通用知识库 请直接回复渠道和工具名称，例如："淘宝 + 逸淘分销铺货" 然后停止，等待用户回复，不要继续执行任何操作！ 用户回复"不限"或"默认"时，对应参数传 "default"。

步骤 3：调用知识库接口 使用 scripts/biz/knowledge_query.py 中的 query_knowledge 函数执行查询： from scripts.biz.knowledge_query import query_knowledge # 示例：用户问"抖音用自动分销怎么发货" result = query_knowledge( query="发货", channel="抖音", business="自动分销", ) # 如果用户未指定渠道或工具，传 "default" result = query_knowledge( query="铺货流程", channel="default", business="default", ) channel 和 business 直接传中文名称，未指定时传 "default"。

步骤 4：处理响应 响应中的 data 是精排后的文档数组（最多 20 条），每条文档包含： 字段 说明 score 相关度分数（0-1 之间，分数越高越相关） chunking_val 文档正文内容 source_url 原始文档链接 响应示例： { "success": true, "data": [ { "score": 0.99, "chunking_val": "工具名称：逸淘分销铺货;内容：...", "source_url": "https://peixun.1688.com/article/xxx" } ] } 输出字段说明（只输出以下三个字段给用户）： 字段 说明 score 相关度分数，范围 0-1，分数越高表示与用户 query 越相关 chunking_val 召回的文档内容，包含具体的操作说明 source_url 文档来源链接，用户可点击查看完整内容

步骤 4.5：判断召回结果是否可用 拿到 data 数组后，在总结之前先做相关性判断： ✅ 直接进入步骤 5 总结（满足以下任一条件）： 最高 score ≥ 0.3 chunking_val 内容与用户问题有明显关联（哪怕 score 较低） 有任意文档内容提到了用户问题中的核心关键词 ❌ 才允许调整 query 重试一次（需同时满足以下所有条件）： 所有文档的 score 都低于 0.15 且 chunking_val 内容与用户问题完全无关 重试规则： 仅允许重试 1 次，不得多次重试 query 调整方式：仅提取用户问题中最核心的 1-2 个关键词，不得大幅改写 重试后无论结果如何，直接进入步骤 5 总结

步骤 5：向用户反馈结果（详细且完整） ⚠️ 总结要求（必须严格遵守）： 精准解决问题：总结必须直接回答用户的问题，不能泛泛而谈 保留图片信息：文档中的图片链接必须完整保留并展示给用户，使用 !图片说明 格式 步骤详细列举：操作步骤必须逐步编号列出，每一步都要清晰说明 内容不能过于简短：至少包含完整的操作流程，不能省略关键细节 基于检索到的文档，生成以下内容： 一、查询总结（详细版） 综合所有高相关度文档，按以下格式输出：

查询总结

根据知识库，关于「[用户问题]」的完整操作指南如下：

操作步骤

第 1 步：[步骤名称] [详细说明这一步要做什么，在哪里操作] 如果文档中有图片，必须展示：![操作示意图] 第 2 步：[步骤名称] [详细说明] [相关图片] 第 3 步：[步骤名称] ...

注意事项

• [从文档中提取的重要提示或注意事项]
• [常见问题或特殊情况说明]

二、详细参考 列出相关度较高的文档（score > 0.3），每篇包含： 文档标题（从 chunking_key 提取） 完整的关键内容（不要过度精简，保留操作细节） 文档中的所有图片（使用 markdown 图片语法展示） 来源链接（source_url） 相关度评分（score） 完整反馈示例：

查询总结

根据知识库，关于「抖音店铺如何发货」的完整操作指南如下：

操作步骤

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