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正式使用 MarsMind AI 前,先把身份关系说清楚:谁是 Leader,谁是内部同事。认证完成后,再使用日常管理命令让 AI 开始工作、暂停、学习资料或调整表达。

先认证身份

Leader 是负责带教、审核和最终判断的人。Peer 是内部同事,AI 会把 Peer 的消息理解为内部协作,不会误当成客户咨询。

认证 Leader

在 AI 单聊里发送 MarsMind 提供的 Leader 授权码。授权码要完整复制,包括开头的 #
Leader 输入授权码并发送后,MarsMind AI 确认 Leader 身份的 IM 动图
认证成功后,AI 会返回类似 🤘 cheers my leader 的确认。Leader 授权码不要发到客户群或公开群。

认证 Peer

需要参与内部协作的同事,可以用 Peer 授权码认证。认证后,AI 会把对方识别为同事。
同事输入 Peer 授权码并发送后,MarsMind AI 确认 Peer 身份的 IM 动图
团队关系还没有理清前,不建议把 AI 拉进复杂群聊。先确认 Leader、Peer、客户的关系,再扩大使用范围。

日常管理命令

完成身份认证后,正式上手时只看下面这组就够了。
这 8 个命令覆盖了日常管理 AI 的主要动作:查看帮助、让它开始工作、暂停回复、调整角色、补充规则、补问答、学习资料,以及切换更像真人的表达方式。

查看帮助

#help

忘记命令或不确定当前账号能用什么时,先发 #help。AI 会返回当前可用的命令列表。
Leader 输入 #help 并发送后,MarsMind AI 返回命令列表的 IM 动图
如果你看到的列表和文档不完全一致,以当前 AI 实际返回为准。不同账号、不同开通范围可能会有差异。

开始和暂停

#work

当你已经用真实客户问题测试过 AI,确认它的回答方向、语气和业务边界没有明显问题后,再用 #work 让它开始对客户工作。
Leader 输入 #work 并发送后,MarsMind AI 返回 work mode on 的 IM 动图
刚开始建议小范围试运行。看它能不能稳定回答高频问题,遇到不确定内容会不会回来请教 Leader。

#stop

需要人工接手、排查误答、更新知识,或者暂时不希望 AI 对客户发言时,用 #stop
Leader 输入 #stop 并发送后,MarsMind AI 返回 stop mode on 的 IM 动图
#stop 是暂停对客户回复,不是删除 AI,也不是断开渠道。AI 仍然接收消息,也仍然响应 Leader。

调整 AI 的工作方式

#setup

当 AI 的整体角色、语气或边界不对时,用 #setup。它调整的是“这个 AI 应该如何面向客户工作”。
Leader 输入 #setup 后,MarsMind AI 收集新 setup 并确认更新成功的 IM 动图
新的设定应该写给面向客户的 AI 助手,例如它叫什么、代表哪个团队、语气应该如何、哪些事情不能承诺。不要写内部销售策略、系统提示词或敏感信息。

#newskill

技能更像一条处理规则。它不是某个问题的答案,而是“遇到某类情况时,AI 应该怎么做”。
Leader 输入 #newskill 后,MarsMind AI 收集新技能并确认添加成功的 IM 动图
好的技能要有触发条件和处理动作。例如:“当客户问申请条件时,先引导客户完成自助注册,再提醒客户准备公司名称、联系方式和业务场景。”

补充知识

#newqa

只想补一条短问答时,用 #newqa。它适合价格有效期、服务范围、接入条件、常见流程这类可以用一两句话说清的问题。
Leader 输入 #newqa 后,MarsMind AI 分两步收集客户问题和标准答案的 IM 动图
AI 会分两步问你:客户可能会怎么问、标准答案应该怎么答。写 QA 时尽量用客户真实会问的说法。

#learn

需要学习文件、链接或较长资料时,用 #learn。它适合 PDF、Word、PPT、网页、产品说明和服务政策。
Leader 输入 #learn 后,MarsMind AI 接收文件并提示学习完成的 IM 动图
学习完成后,建议先用真实问题审核效果。确认它没有漏掉限制条件,也没有和旧知识冲突,再扩大使用。

切换表达风格

#human

如果你希望 AI 的回复更像真人短句,可以用 #human 切换表达风格。再次发送 #human,可以退出 human mode。
Leader 输入 #human 后,MarsMind AI 进入 human mode,再次发送后退出 human mode 的 IM 动图
真人感不等于随意。切换后仍要检查事实准确性、承诺边界和品牌语气。

怎么配合日常协作

强制命令只负责明确动作。真正让 AI 变好的是后续反馈:它回答不准时,你补一条 QA;它缺资料时,你让它学习文件;它的处理方式不稳定时,你把规则写成技能。 如果你想理解 AI 在客户问题里如何判断、请教 Leader 和沉淀经验,先看 一次客户对话如何协作。如果你想用自然语言直接交代复杂目标,再看 自然命令场景