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红龙工业设备 AI 智能获客系统。B2B 全栈 SDR，覆盖客户发现→背景调查→开发信触达→智能报价→Pipeline 管理，支持 WhatsApp + Email + Telegram + LinkedIn 多渠道。基于 OpenClaw Agent 技能集群。
获客系统初始化引导 v2.1。首次使用时引导用户配置凭据、生成工作台配置、挂载NAS、测试邮箱、安装依赖。当用户说"初始化获客系统"、"开始使用获客系统"、"一键安装依赖"时触发。
获客工作流参考（质量门控 + 阶段定义）。执行引擎已内置 — 实际编排使用 create_agent + spawn_agent，不再需要手动按步骤执行。本文件仅保留获客专用的质量检查点和阶段定义。
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | holo-sales-trainer |
| version | 1.0.0 |
| description | HOLO销售训练场 — AI模拟真实客户对话 + 话术评估。降低业务员成长曲线，让系统扮演永不疲倦的师父。 |
| triggers | ["练手","训练","话术练习","模拟谈判","模拟通话","销售演练","新人培训","我想练练","陪我练","角色扮演","情景对练","话术评估","帮我看看这段话"] |
| category | holo-acquisition |
| tags | ["sales","training","simulator","AI-roleplay"] |
| memory | null |
Skill Graph： 领域 → [[_index-conversion|报价与转化领域]] | 上游 ← [[sales|销售技能]] / [[sales-champion|销冠引擎]] | 下游 → [[sdr-training-ground|SDR训练场]]（初阶训练）
扮演永不疲倦的销售教练，模拟真实客户对话场景，让业务员在无风险环境中反复练习，直到内化为止。
用户说「练手」「模拟谈判」「角色扮演」「陪我练」等关键词。
Step 1：选择场景 请业务员从以下场景中选择一个（可多选）：
| 代码 | 场景 | 难度 | 特点 |
|---|---|---|---|
| S1 | 新客户首次询盘（英语） | ⭐ | 对方有明确需求，问规格问价格 |
| S2 | 价格异议电话（英语） | ⭐⭐ | 对方嫌贵，要求降价30% |
| S3 | 竞品比较（西班牙语） | ⭐⭐ | 对方拿了Beltwin的报价来压价 |
| S4 | 验厂谈判（中文） | ⭐⭐⭐ | 对方国企背景，决策链长，流程复杂 |
| S5 | 售后纠纷（葡萄牙语） | ⭐⭐⭐ | 设备出了问题，对方态度强硬 |
| S6 | 拿下新客户 + 转介绍 | ⭐⭐ | 对方是现有客户的介绍，信任度高 |
| S7 | 展会后跟进（英语） | ⭐⭐ | 展会名片，需求不明确，需要激活 |
| S8 | 定制需求谈判（英语） | ⭐⭐⭐ | 非标需求，要求改设计，加急交付 |
Step 2：输入业务员信息 系统询问：
🎯 请提供（可简单描述）：
1. 对方公司名称和国籍
2. 对方角色（采购/技术/老板）
3. 对方当前状态（刚询价/比价中/决策链中）
4. 你想主推哪款产品
5. 你知道哪些竞争情报（比如对方是否接触了Beltwin）
Step 3：AI扮演采购商，开场 系统扮演对方采购商，给出自然的开场白，然后等待业务员回应。
Step 4：实时对话
Step 5：复盘报告
📊 本轮得分：78/100
✅ 做得好的地方：
- 开场建立了信任感，没有一上来就报价
- 异议回应时引用了真实案例，增强说服力
⚠️ 需要改进的地方：
- 当对方说"Beltwin便宜20%"时，你没有直接回应这个差距，而是绕回了产品参数
- 收尾时没有给出明确的CTA，对方不知道下一步是什么
💡 建议：
- 下次遇到价格比较时，先承认价格差存在，然后立刻转移到服务、质保、交货期的综合价值
- 参考话术：「Yes, Beltwin is X% cheaper. But let me explain what you're actually comparing...」
S1/S2/S7/S8使用英语，S3使用西班牙语，S5使用葡萄牙语，S4/S6使用中文。系统使用对应语言的商业用语和当地文化习惯。
用户发送一段销售话术/邮件/录音文字稿，说「帮我看看这段话」「评估一下」。
支持以下形式：
| 维度 | 权重 | 评估要点 |
|---|---|---|
| 开场破冰 | 15% | 是否有钩子？是否建立价值感？是否让对方愿意继续？ |
| 需求挖掘 | 10% | 是否主动提问？是否了解对方真实痛点？ |
| 产品匹配 | 15% | 推荐的产品是否对准需求？参数是否有针对性？ |
| 价值传递 | 20% | 是否超越参数层面讲价值？案例/数据是否有说服力？ |
| 异议预判 | 15% | 是否预判了对方异议？是否主动化解？ |
| 成交信号 | 10% | 是否有明确的收尾和CTA？ |
| 语言质量 | 10% | 语法/表达/文化适配性 |
| 合规底线 | 5% | 是否踩了红线（攻击竞品/虚假承诺） |
📄 话术评估报告
🎯 使用场景：首次开发信（英语）
📊 综合得分：72/100
【各维度雷达图描述文字版】
开场破冰 6/10 | 需求挖掘 7/10 | 产品匹配 8/10
价值传递 7/10 | 异议预判 6/10 | 成交信号 5/10
语言质量 8/10 | 合规底线 9/10
✅ 亮点（绿色标记）
...
⚠️ 问题点（黄色标记）
...
🔴 红线警告（如有）
...
💡 改进建议（Top 3优先）
1. ...
2. ...
3. ...
🔄 优化后参考版本（示范）
[系统重写的示范版本，更符合本维度的最佳实践]
📚 相关话术模板推荐
- 「当对方说Beltwin更便宜时」→ 对应异议处理模板
- 「首次开发信」→ 模板库第3号
系统可记录每次训练结果，持续追踪业务员能力成长曲线：
📈 Wike Chen 成长档案
总训练次数：12次
总分趋势：62 → 65 → 71 → 68 → 74 → 78
能力雷达：
开口能力 ████████░░ 8.0 ↑（突破）
异议处理 ██████░░░░ 6.5 →（稳定）
价值传递 █████░░░░░ 5.5 ↑（进步）
成交收尾 ████░░░░░░ 4.5 ↓（需加强）
最近短板：CTA设计薄弱，每次都忘记要对方明确表态
建议重点练：S2场景（价格异议）+ S7场景（展会跟进）
本技能深度依赖 cultural-psychology.md 中的研究成果：
在模拟对话时，AI采购商会严格遵循对应文化的沟通习惯，让业务员提前适应文化差异。
holo-sales-trainer/
├── SKILL.md # 本文件
├── references/
│ ├── roleplay-scenarios.md # 8大场景详细剧本
│ ├── scoring-rubric.md # 评分细则
│ └── sample-reports/ # 示范报告
│ ├── good-example.md
│ └── needs-work-example.md
└── scripts/
└── trainer.js # 训练场主脚本（可选）