🎯 這條流程解決什麼
手機維修店的報修來源很雜：有人打電話、有人臨櫃、有人 LINE 留言、有人填官網表單。店員常常一邊接客一邊抄寫，忙起來就漏記、寫錯機型，或是顧客 LINE 問了沒人回，等回過神來客人已經跑去別家。顧客這端也很無奈——送修後完全搞不清楚自己排到第幾個、什麼時候輪到、會不會今天就能修好。報修這個「第一接觸點」處理得亂，後面整條維修服務的觀感就垮一半。
現在純人工怎麼做？店員收到報修，要手動判斷這是螢幕、電池還是進水的問題，再決定交給哪位師傅，然後在本子或 Excel 登記、回訊息給顧客。一筆報修從接收到登記、分派、回覆，平均要 5 至 10 分鐘的人工處理；尖峰時段一忙，漏單、重複登記、分派錯人天天發生。漏掉一筆 LINE 報修，可能就是少做一筆生意；分派錯人，師傅還要再轉手、顧客還要再等。對單店來說，這些隱形流失與重工，一個月累積起來相當可觀。
這條流程讓每筆線上報修自動建檔，由 AI 初判故障類型並分派給對應專長的技師，店員不必再邊接客邊手抄，專長明確的師傅也能第一時間接到對的單，顧客則立刻收到「已收件」的回覆，安心感大幅提升。
導入後的改變
導入前： 報修散在電話、臨櫃、LINE、官網；店員手動判斷、手動登記、手動回覆，一筆 5 至 10 分鐘；尖峰漏單、分派錯人、顧客等不到回覆。
導入後： 線上報修自動進系統、AI 初判分類、自動分派、自動回覆「已收件」，店員幾乎零介入即可完成建檔，每筆處理時間壓到一分鐘內，省下約八成的登記工時。漏單率因為「進來就自動建檔」而大幅下降，顧客一送出就收到回覆，體感服務速度明顯變快。以一間每天收 20 筆線上報修的店估算，每天可省下超過兩小時的瑣碎登記與回覆時間，店員能把精力放回現場服務與成交，整體接單量與滿意度同步提升。
流程怎麼運作
對應 frontmatter 的五個節點，從顧客送出報修開始：
- 觸發：新報修（📥）： 顧客在官網報修表單送出，或在 LINE 官方帳號留言報修時，自動啟動流程。表單建議引導顧客填機型、故障描述、聯絡方式。
- AI 判斷故障（🧠）： AI 分類節點讀取顧客的故障描述，初步判斷屬於螢幕破裂、電池老化、進水、主機板、無法開機等哪一類故障，並標記可能的急迫度。
- 建立工單（📋）： 把結果寫入工單系統或 Google Sheet，標記機型、故障類別、急迫度與報修來源，產生唯一工單編號方便後續追蹤。
- 分派技師（🔀）： 依故障類型與各技師專長（例如主機板焊接交給維修主力、換螢幕換電池交給一般技師）自動指派負責人。
- 通知與回覆（🔔）： 透過 Slack 通知被指派的技師有新單進來，同時回傳顧客一則「已收件」訊息與初步說明，告知後續流程與大致回覆時間。
需要的工具與串接重點
- 官網表單 / LINE： 兩大報修入口。表單欄位盡量結構化，LINE 則接 webhook 接收留言。
- AI 分類節點： 負責讀懂自然語言的故障描述並歸類。要在提示詞中明確列出店家慣用的故障分類，並要求 AI「無法確定時標記為待人工判斷」。
- Google Sheet / 工單系統： 工單的單一真實來源，後續估價、進度、取機都串這份資料。
- Slack： 技師端的即時通知管道，依分派結果發給對應的人或頻道。
- Gmail： 對未綁定 LINE 的顧客提供 email 收件確認備援。
串接重點：AI 分類一定要保留「不確定 → 轉人工」的出口，不要讓它硬猜；工單編號要在第一步就產生，後續所有流程都靠它串接。
常見錯誤與注意事項
- AI 只做初判，不取代技師診斷： AI 依文字描述分類，實際故障與報價仍需師傅拆機檢測後判定。初判結果務必標註「僅供參考，實際以到店檢測為準」，不取代專業技師的診斷。
- 報價不在此階段給定： 線上分流階段不報出確切金額，避免顧客誤以為是最終價，造成日後爭議。
- 個資保護： 涉及顧客聯絡資訊與裝置資料的欄位請限定權限存取，避免個資外流，符合個人資料保護法。
- 避免自動承諾工時： 「已收件」回覆可給大致時間範圍，但不應自動承諾確切完工時間。
台灣中小企業情境案例
桃園一間通訊行兼做維修，過去 LINE 報修常常漏回，店員忙著賣門號就忘了維修留言，月底盤點才發現好幾筆顧客等不到回應就跑了。導入這條流程後，所有 LINE 與官網報修一進來就自動建工單、AI 初判故障類型並通知對應師傅，顧客也立刻收到「已收件，師傅將於檢測後與您聯繫」的自動回覆。實施第一個月，報修漏接的情況幾乎歸零，店員不用再分心盯訊息，師傅也覺得「進來的單故障類別清楚，好接多了」，整體線上報修的成交比例明顯上升。
延伸應用
這條流程是維修服務鏈的起點，往後可串接 到店估價單 自動帶入工單資料、再接 維修進度通知 與取機付款流程，形成從報修到取機的完整自動化。AI 分類邏輯也能延伸用於「保固判定初篩」「以舊換新詢價分流」「配件銷售諮詢分流」。想加速顧客回覆文案，可參考 /recipes 的客服回覆配方；瀏覽更多門市自動化見 /workflows；想了解整條服務鏈如何自動串接，見 /automation。
流程圖
觸發：新報修
顧客送出線上報修表單或 LINE 留言時啟動。
AI 判斷故障
依描述判斷螢幕、電池、進水或主機板等故障類型。
建立工單
寫入工單系統並標記機型、故障類別與急迫度。
分派技師
依故障類型與技師專長自動指派負責人。
通知與回覆
Slack 通知技師，並回傳顧客已收件與初步說明。
用到的工具
其他工作流
電商新訂單自動處理流
新訂單一進來，agent 自動判斷類型、寄確認信給客戶、寫進出貨表，並通知出貨組——整條龍不…
競品情報日報自動流
每天早上自動抓競品與產業新聞、AI 摘要、整理進 Notion，再把日報寄到你信箱——起床就…
YouTube 影片自動轉多平台內容流
上傳一支影片，自動抓逐字稿、AI 改寫成部落格文＋IG 貼文＋電子報，一支影片變一週內容。
潛在客戶開發名單自動流
設定目標條件，agent 定期上網蒐集符合的潛在客戶、整理成名單、評分排序，再通知業務跟進。
社群貼文批量產生＋排程流
給一個主題或一週方向，AI 一次產出多則貼文與配圖建議，自動排進排程工具，整週社群一次搞定。
新訂閱者歡迎信序列流
有人訂閱電子報，自動寄出個人化歡迎信，並依互動行為分段寄送後續信件，把訂閱者養成讀者。
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