Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill cs-ticket-triagegit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/cs-ticket-triage)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/cs-ticket-triage"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/cs-ticket-triage/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/cs-ticket-triage"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/cs-ticket-triage.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00107 | $0.01361 |
| Opus 5 | $0.00053 | $0.00681 |
| Sonnet 5 | $0.00021 | $0.00272 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00136 |
Grade A, and why
cs-ticket-triage scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 8d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 98 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
티켓 분류 (Ticket Triage)
개요
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.
트리거 키워드
티켓 분류, 문의 분류, CS 우선순위, 고객 문의, 지원 요청, 티켓 배정, 인바운드 CS, 문의 처리, 헬프데스크
워크플로우
- 티켓 수신 분석: 문의 내용, 채널(이메일/채팅/전화/SNS), 고객 등급 확인
- 유형 분류 (아래 분류 체계 적용):
- 기술 문제 / 결제·환불 / 배송 조회 / 일반 문의 / 불만·컴플레인 / VIP 요청
- 긴급도 판정:
- P1 긴급: 서비스 장애, 결제 오류, VIP 불만 → 즉시 대응 (30분 이내)
- P2 높음: 환불 요청, 기능 오류 → 2-4시간 이내
- P3 보통: 일반 문의, 사용법 안내 → 24시간 이내
- P4 낮음: 제안, 피드백 → 48시간 이내
- 담당자 배정: 유형별 전문 팀 또는 FAQ 자동 응답 연결
- 에스컬레이션 판단: 감정적 민원, 반복 문의, VIP는 human-in-the-loop 전환
2026년 한국 CS 응대 기준
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) |
분류 출력 형식
[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: cs-draft-response 스킬 호출
산출물
- 분류 레이블 및 긴급도 등급 (P1~P4)
- 담당 팀/담당자 배정 권고
- 예상 응답 시간 계산
- 에스컬레이션 필요 여부 판단
- 관련 KB 아티클 링크 제안 (cs-kb-article 스킬 연동)
참고 레퍼런스
상세 가이드는 아래 파일을 참조하세요:
references/customer-support.md— 고객 지원 운영 가이드
참고 사항
- 경어 필수: 고객 응대 시 존댓말 사용은 필수이며, "고객님" 호칭을 기본으로 사용
- 감정 분석: 불만 수위가 높은 티켓(필코노미 트렌드—감정이 소비 변수)은 자동으로 P1/P2로 상향
- 개인정보: 주민등록번호, 카드번호 등 민감 정보 포함 시 마스킹 처리 후 분류
- 멀티모달: 이미지·영상 첨부 티켓은 내용 요약 후 담당자에게 원본 전달
문제 해결
| 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:cs-draft-response를 호출하며, 해당 스킬이moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize후처리 체인을 담당합니다.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 8d ago First seen · 98 lines · 107 tokens per session scan A 242059ca909e
cs-ticket-triage is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 8d ago), licensed Apache-2.0. It adds 107 tokens to every session and 1,361 once invoked, about $0.0005 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
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