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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.
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Higgsfield MCP 기반 AI 영상을 자연어 요청 한 줄로 생성합니다. 모델·파라미터를 하드코딩하지 않고 라이브 카탈로그(models_explore)를 조회해 호출하므로, 카탈로그가 바뀌어도 드리프트 없이 동작합니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "Higgsfield 영상 만들어줘" - "Veo로 영상" - "Kling으로 영상" - "Seedance로 다이내믹 영상" - "Cinema Studio로 시네마틱 영상" - "Marketing Studio UGC 광고 영상" - "AI 영상 생성" Veo·Kling·Seedance·Cinema Studio·Marketing Studio·Wan·Gemini Omni·Grok 등 계열의 프롬프트 크래프트는 references/prompt-craft/*.md에 출처와 함께 큐레이션돼 있고(계열마다 규칙이 다름 — 범용 공식 없음), 실제 파라미터(모델 id·해상도·비율·길이·비용)는 런타임에 라이브 조회합니다.
Higgsfield MCP 이미지·영상 생성의 공유 코어. media-higgsfield-image / media-higgsfield-video가 로드하는 SSOT(single source of truth)로, 호출 스키마·라이브 카탈로그 조회 프로토콜·공통 크래프트 규칙(R1–R5)·인터뷰 슬롯·잡 수명주기를 정의합니다. 다음과 같은 상황에서 로드됩니다: - media-higgsfield-image 또는 media-higgsfield-video가 호출 계약을 참조할 때 - Higgsfield 모델의 파라미터를 하드코딩하지 않고 런타임 조회해야 할 때 - namespace(mcp__higgsfield__ vs mcp__claude_ai_higgsfield__)를 런타임 해석해야 할 때 이 스킬은 단독 실행 스킬이 아니라 두 소비 스킬이 참조하는 공유 코어입니다.
Higgsfield MCP 기반 AI 이미지를 자연어 요청 한 줄로 생성합니다. 모델·파라미터를 하드코딩하지 않고 라이브 카탈로그(models_explore)를 조회해 호출하므로, 카탈로그가 바뀌어도 드리프트 없이 동작합니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "Higgsfield로 이미지 만들어 줘" - "Soul로 인물 이미지" - "Nano Banana Pro로 카드뉴스 이미지" - "AI 이미지 생성해줘" - "시네마틱 키 비주얼 만들어줘" - "캐릭터 일관성 있는 시리즈 이미지" - "DTC 광고 이미지(Marketing Studio)" Soul·Nano Banana·GPT Image·Seedream·FLUX·Recraft·Marketing Studio 등 계열의 프롬프트 크래프트는 references/prompt-craft/*.md에 출처와 함께 큐레이션돼 있고, 실제 파라미터(모델 id·해상도·비율·비용)는 런타임에 라이브 조회합니다. 프롬프트만 필요하면 moai-coworker의 *-prompt 스킬을 사용하세요.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | business-ticket-triage |
| description | 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. |
| version | 0.1.0 |
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: business-draft-response 스킬 호출
상세 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 |
티켓 분류는 분류·우선순위 판정 작업으로, 별도 서술형 산출물을 생성하지 않습니다. 분류 결과를 바탕으로 고객 응답 초안을 작성할 때는
moai-cs:business-draft-response를 호출하며, 해당 스킬이moai-coworker:general-ai-slop-reviewer → moai-writer:general-humanize-korean후처리 체인을 담당합니다.