工单岗是最容易上手也最容易做浅的一个岗位。做浅的表现是：能答常见问题，但答案没有出处、遇到边界情况硬答、转人工的判断全凭一个笼统的置信度。三件事都会在正式运行时暴露。
口径库先于模型
工单答复的质量上限由口径库决定，不由模型决定。口径库里存的是本企业的制度、SOP、产品说明与历史裁定，模型的作用是从中找到正确的条款并组织成一段答复。
这意味着项目的第一阶段应当是整理口径。口径整理过程中暴露出来的矛盾条款，本身就是这个岗位最先创造的价值。
每条答案可点回原文
答案附带出处有两个作用：客服人员复核时不需要自己再查一遍，客户质疑时可以直接出示依据。缺了这一项，岗位省下的时间会被复核吃掉，项目看起来上线了，实际没有产生收益。
墨客云AI 的做法是每一项产出附带依据与来源，可点回制度原文或系统记录逐条核验。
转人工阈值怎么定
用单一置信度定阈值过于粗糙。可用的判据至少分三类：检索不到相关条款、检索到的条款相互冲突、问题涉及权限清单之外的动作。三类分别对应不同的转交对象与不同的紧急程度。
阈值需要在运行初期调整。转人工比例过高说明口径库覆盖不足，过低则需要抽查是否存在硬答的情况。这个比例本身就是一项该被持续观察的指标。
哪些工单不交给岗位
投诉升级、涉及赔付、涉及法律责任认定的工单不进入自动答复范围。这类工单由岗位识别并转交，附上已经查到的材料，人接手时不必从头开始。
三个验收指标
首次答复及时率、答复准确率、转人工准确率。第三项衡量的是该转的有没有转、不该转的有没有多转，它比前两项更能反映岗位设计是否合理。
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