ИИ-агент для интернет-магазина: ответы на отзывы и вопросы в Claude Code

ИИ-агент для интернет-магазина на базе Claude Code — это помощник, который каждое утро разбирает новые отзывы и вопросы покупателей с маркетплейсов и сайта, готовит черновики ответов в тоне вашего бренда, отмечает жалобы, требующие внимания менеджера, и собирает короткую сводку: какие товары чаще всего хвалят и за что ругают. Бизнес получает быстрые и аккуратные ответы без ночных смен, а сотрудник поддержки тратит время на проверку и сложные случаи, а не на набор однотипного текста.

Какую задачу решает агент поддержки интернет-магазина

У магазина, который продаёт на Ozon, Wildberries, Яндекс Маркете и на собственном сайте, вопросы и отзывы приходят из нескольких мест сразу. Многие из них повторяются: «какой размер выбрать», «подойдёт ли к такой-то модели», «когда будет поступление», «пришёл товар с дефектом». Отвечать нужно быстро: отзыв без ответа виден всем будущим покупателям, а вопрос без ответа часто означает потерянный заказ.

Агент берёт на себя рутинную часть:

• читает выгрузку новых отзывов и вопросов (CSV или таблицу, которую вы скачиваете из личного кабинета или получаете через подключённый сервис);
• сверяется с карточками товаров, таблицей размеров, условиями доставки и возврата;
• пишет черновик ответа для каждого обращения;
• помечает «красные» случаи: брак, угрозы претензией, подозрение на подделку, упоминание здоровья или безопасности;
• формирует сводку по товарам: повторяющиеся жалобы, частые вопросы, идеи для улучшения карточек.

Публикует ответы человек. Это принципиально: агент не отправляет ничего покупателям сам, пока вы явно не решите иначе для отдельных безопасных сценариев.

Из чего состоит агент: короткая схема

Если вы ещё не знакомы с Claude Code, сначала прочитайте нашу пошаговую инструкцию по созданию ИИ-агента в Claude Code: там разобраны установка, вход в аккаунт и базовые понятия. Здесь коротко напомним, из каких частей собирается агент для магазина.

Элемент	Где лежит	Что делает в нашем агенте
CLAUDE.md	корень папки проекта	роль агента, тон бренда, запреты, порядок работы
Навык (skill)	.claude/skills/otvet-na-otzyv/SKILL.md	правила ответа на один отзыв по шаблонам
Субагент	.claude/agents/analitik-otzyvov.md	отдельно считает повторяющиеся жалобы и готовит сводку
База знаний	папка knowledge/	карточки товаров, размерные сетки, условия возврата
Входящие данные	папка inbox/	свежая выгрузка отзывов и вопросов
Результат	папка out/	таблица черновиков и сводка за день

Claude Code умеет читать и редактировать файлы в папке проекта, запускать команды и работать с подключёнными сервисами. Поэтому самый простой старт — работа с файлами: никаких интеграций, только выгрузка и папка.

Что подготовить перед запуском

1. Компьютер и аккаунт. Подойдёт macOS 13+, Windows 10 1809+, Ubuntu 20.04+ или Debian 10+, от 4 ГБ ОЗУ и интернет. Нужна подписка Claude (Pro, Max, Team или Enterprise) или аккаунт Claude Console с оплатой по API. Проверьте, что сервис доступен в вашей стране, по списку поддерживаемых стран Anthropic.
2. Установка. На macOS, Linux и в WSL: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash. В Windows PowerShell: irm https://claude.ai/install.ps1 | iex. Проверка: claude --version.
3. Папка проекта. Создайте, например, shop-agent с подпапками knowledge, inbox, out.
4. База знаний. Положите в knowledge выгрузку каталога (артикул, название, состав, размеры, совместимость), условия доставки и возврата, 10–20 удачных ответов, которые вы уже писали вручную.
5. Первая выгрузка отзывов. Скачайте CSV с новыми отзывами и вопросами в inbox.

Важно: не кладите в папку агента персональные данные покупателей сверх необходимого. Для ответа на отзыв достаточно текста отзыва, оценки, артикула и даты. Телефоны, адреса и ФИО полностью удаляйте из выгрузки — это и требование 152-ФЗ, и просто здравый смысл.

Пример CLAUDE.md для агента магазина

CLAUDE.md — это файл с постоянными инструкциями, который Claude читает в начале каждой сессии. Чем конкретнее он написан, тем ровнее работает агент. Ниже — рабочий пример для магазина домашнего текстиля; замените детали на свои.

# Агент поддержки магазина «Тёплый дом»

## Роль
Ты — помощник отдела поддержки. Готовишь ЧЕРНОВИКИ ответов
на отзывы и вопросы покупателей с Ozon, Wildberries и сайта.
Ничего не публикуешь и не отправляешь сам.

## Источники
- knowledge/catalog.csv — товары: артикул, состав, размеры
- knowledge/delivery.md — сроки и условия доставки
- knowledge/returns.md — возврат и обмен
- knowledge/examples.md — образцы удачных ответов
Отвечай только по этим данным. Если информации нет —
пиши в черновике [УТОЧНИТЬ] и не придумывай.

## Тон
- На «вы», спокойно, по-человечески, без канцелярита.
- 2–5 предложений. Без эмодзи и восклицательных знаков подряд.
- Благодарим за отзыв один раз, не в каждом предложении.
- Не спорим с покупателем, не обвиняем его.

## Запрещено
- Обещать компенсации, скидки, возврат денег.
- Ставить «диагноз» браку по фото — только предложить
  оформить возврат по инструкции.
- Упоминать конкурентов и другие маркетплейсы.
- Просить покупателя писать телефон или адрес в отзыве.

## Флаги (колонка flag)
- RED — брак, повреждение, угроза претензией, жалоба на
  безопасность, аллергию, запах химии. Передать менеджеру.
- YELLOW — вопрос без ответа в базе знаний.
- OK — типовой случай.

## Порядок работы
1. Прочитай новый файл из inbox/.
2. Для каждой строки используй навык otvet-na-otzyv.
3. Сохрани out/drafts-ГГГГ-ММ-ДД.csv
   (id, артикул, оценка, flag, черновик).
4. Вызови субагента analitik-otzyvov для сводки.
5. Не изменяй файлы в knowledge/.

Обратите внимание на раздел «Запрещено». Он важнее, чем раздел «Тон»: агент, который пообещал покупателю бесплатную замену без согласования, создаёт реальную проблему, а слишком сухой ответ — нет.

Навык: ответ на один отзыв

Навык (skill) — это отдельная инструкция в файле .claude/skills/<имя>/SKILL.md. Её можно вызвать командой /otvet-na-otzyv или Claude подхватит её сам, когда задача подходит. Удобно вынести в навык логику, которая повторяется сотни раз.

---
name: otvet-na-otzyv
description: Черновик ответа на один отзыв или вопрос
  покупателя маркетплейса по базе знаний магазина.
---

# Ответ на отзыв

1. Определи тип: похвала / вопрос / претензия / смешанный.
2. Найди товар по артикулу в knowledge/catalog.csv.
3. Выбери схему:
   - 5 звёзд: поблагодари, подхвати конкретную деталь
     из отзыва (цвет, мягкость), предложи сопутствующий
     товар ТОЛЬКО если он есть в каталоге.
   - 4 звезды с замечанием: поблагодари, ответь по сути
     замечания, если есть полезный совет (уход, стирка).
   - 1–3 звезды: признай неудобство, без оправданий;
     объясни, как оформить возврат или обмен
     по knowledge/returns.md; поставь flag RED, если
     речь о браке.
   - Вопрос: точный ответ из каталога; если нет данных —
     [УТОЧНИТЬ] и flag YELLOW.
4. Проверь: нет обещаний денег/скидок, нет выдуманных
   характеристик, длина до 5 предложений.

Почему навык, а не всё в CLAUDE.md

CLAUDE.md читается всегда и задаёт общие правила. Навык подключается, когда нужен, и не перегружает основной контекст. Если позже вы добавите второй сценарий — например, ответы на письма с сайта — для него просто появится второй навык, а общие правила тона останутся в одном месте.

Субагент-аналитик: что повторяется в жалобах

Субагенты лежат в .claude/agents/, у них свой системный промпт и ограниченный набор инструментов. Они работают в отдельном контексте и возвращают основному агенту только итог. Для магазина это удобно: аналитик читает весь массив отзывов за день, а в основную сессию приходит короткая выжимка.

---
name: analitik-otzyvov
description: Сводка по отзывам за день: повторяющиеся
  жалобы и вопросы по артикулам.
tools: Read, Write
---

Ты аналитик качества. Прочитай последний out/drafts-*.csv.
Сгруппируй обращения по артикулу и по теме
(размер, цвет, качество шва, упаковка, доставка, запах).
Запиши out/summary-ГГГГ-ММ-ДД.md:
- топ-5 тем жалоб с числом упоминаний;
- артикулы, где 3+ одинаковых вопроса — предложение,
  что добавить в карточку товара;
- все RED-случаи списком с id.
Не пиши ответы покупателям, это не твоя задача.

Обратите внимание на строку tools: Read, Write: аналитику не нужны команды терминала, поэтому мы их не даём. Принцип минимально необходимых прав — хорошая привычка для любого агента.

Как выглядит результат работы

Пример строки из входящей выгрузки и черновика, который подготовил агент:

Отзыв, 2 звезды, артикул PL-204: «Плед красивый, но после первой стирки появились катышки. Разочарована».

Черновик агента (flag YELLOW): «Здравствуйте! Жаль, что плед расстроил вас после стирки. Для этой модели рекомендуем деликатный режим при 30 градусах без отжима на высоких оборотах — так ткань дольше сохраняет вид. Если катышки появились при соблюдении этих условий, напишите нам в чат заказа: разберёмся и предложим обмен по правилам маркетплейса».

Флаг YELLOW здесь поставлен потому, что в базе знаний нет данных о том, является ли такая реакция ткани браком, — решение за менеджером. А в сводке дня аналитик заметил: «PL-204 — 4 упоминания катышков за неделю, стоит добавить в карточку рекомендации по уходу и проверить партию». Такие выводы часто ценнее самих ответов.

Запуск по команде и по расписанию

Ручной запуск

Откройте терминал, перейдите в папку и запустите Claude Code:

cd shop-agent
claude

Дальше просто напишите: «Разбери новые отзывы из inbox». Первые две-три недели работайте именно так — вы видите, что делает агент, и правите CLAUDE.md по ходу.

Неинтерактивный запуск

Когда правила устоялись, задачу можно запускать одной командой без диалога:

claude -p "Разбери новый файл из inbox по инструкции в CLAUDE.md, сохрани черновики и сводку в out" --allowedTools "Read,Write" --output-format json

Флаг --allowedTools ограничивает, что агент может делать в этом запуске, а --output-format json удобен, если результат дальше забирает ваш скрипт.

По расписанию

Варианты от простого к сложному:

• внутри открытой сессии — команда /loop с интервалом (от одной минуты), пока сессия работает;
• задачи по расписанию в десктоп-приложении Claude Code;
• облачные Routines через команду /schedule (интервал от часа);
• cron на сервере или GitHub Actions с командой claude -p.

Для магазина обычно хватает двух запусков в день: утром, к началу смены поддержки, и вечером. Пример строки cron для запуска в 8:30 по будням:

30 8 * * 1-5 cd /home/shop/shop-agent && claude -p "Разбери новые отзывы из inbox по CLAUDE.md" --allowedTools "Read,Write"

Подключение сервисов и защита от ошибок

Выгрузки вручную — нормальный старт, но со временем хочется, чтобы агент сам забирал свежие отзывы. Для этого в Claude Code есть MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт подключения внешних инструментов, баз данных и API. Сервер добавляется командой claude mcp add. Подключайте только те серверы, которым доверяете: агент получает доступ к данным, к которым имеет доступ сервер.

Вторая полезная вещь — hooks, команды, которые выполняются автоматически в определённые моменты. Например, хук PreToolUse срабатывает перед вызовом инструмента и может запретить действие. Так можно жёстко закрыть агенту запись в папку knowledge или вызов любых команд отправки, даже если в инструкции что-то пойдёт не так.

Совет: начинайте с режима «агент пишет — человек публикует». Автоматическую отправку можно рассматривать позже и только для узкого класса ответов, например благодарностей на пятизвёздочные отзывы без текста. Даже тогда держите выборочную проверку.

Чего ожидать по эффекту и как считать

Мы в Pear Advert не обещаем конкретные проценты: результат зависит от объёма обращений, качества базы знаний и дисциплины команды. По нашему опыту, после двух-трёх недель настройки сотрудник поддержки тратит на один отзыв заметно меньше времени, потому что правит готовый текст, а не пишет с нуля. Ещё один эффект — стабильность тона: ответы перестают зависеть от настроения и усталости.

Что стоит измерять:

• среднее время от появления отзыва до ответа;
• долю черновиков, опубликованных без правок или с минимальными правками;
• число RED-случаев и как быстро по ним реагирует менеджер;
• изменения в карточках, сделанные по сводке аналитика.

Похожий подход работает и в других отраслях. Например, ресторан использует такую же связку «отзывы + сводка», но добавляет бронирования — об этом в статье про ИИ-агента для ресторана и доставки. А для оптовых продаж, где основная нагрузка — заказы из почты и остатки, смотрите ИИ-агента для опта и логистики.

Типичные ошибки при внедрении

• Пустая база знаний. Без каталога и условий возврата агент начинает отвечать общими фразами. Сначала данные, потом агент.
• Слишком общий CLAUDE.md. «Будь вежливым» — не инструкция. Пишите конкретные запреты и примеры.
• Автопубликация с первого дня. Даже хороший агент иногда ошибается в нюансах; человек должен видеть ответы до публикации.
• Лишние персональные данные. Выгрузка «со всеми колонками» почти всегда содержит то, что агенту не нужно.
• Нет цикла улучшений. Раз в неделю добавляйте в examples.md 3–5 лучших ответов после ваших правок — так агент быстрее выходит на ваш стиль.

Частые вопросы

Сможет ли агент сам публиковать ответы на маркетплейсе?

Технически подключение внешних сервисов возможно через MCP или собственные скрипты, но мы рекомендуем оставлять публикацию за человеком, по крайней мере на старте. Ответ на отзыв — публичный текст от имени бренда.

Нужен ли программист, чтобы всё это настроить?

Для базовой версии на файлах — нет: достаточно установить Claude Code по инструкции, создать папку и файлы. Программист понадобится для автоматической выгрузки отзывов по API и запуска на сервере.

Что делать, если агент ошибся в характеристике товара?

Проверьте, есть ли эта характеристика в catalog.csv. Чаще всего ошибка — следствие неполных данных. Добавьте данные и правило в CLAUDE.md: «если характеристики нет в каталоге — [УТОЧНИТЬ]».

Можно ли использовать агента для чата на сайте?

Да, но это уже другой сценарий: ответ нужен за секунды, а не в пакетном режиме. Обычно для этого делают отдельного ассистента с той же базой знаний.

Сколько стоит работа агента?

Зависит от выбранной подписки Claude или оплаты по API и от объёма обращений. Актуальные условия смотрите на сайте Anthropic; мы не называем цифры, потому что они меняются.

С чего начать на этой неделе

1. Соберите каталог, условия доставки и возврата в одну папку.
2. Выберите 15 своих лучших ответов на отзывы — это образцы тона.
3. Установите Claude Code и создайте CLAUDE.md по примеру выше.
4. Прогоните одну дневную выгрузку и сравните черновики с тем, что вы бы написали сами.
5. Через неделю добавьте навык, субагента-аналитика и запуск по расписанию.

Если хотите не собирать всё самостоятельно, а получить готового агента под ваш ассортимент, процессы и площадки, — посмотрите нашу услугу разработка ИИ-ассистента для поддержки и продаж. Мы настроим базу знаний, правила тона и проверки, подключим источники данных и обучим команду работать с агентом.

Pear Advert · поддержка и защита сайтов

Нужен ИИ-агент для вашего магазина?

Расскажите о площадках и объёме отзывов — предложим схему агента и сроки запуска.

• Аудит безопасности и отчёт с приоритетами
• Обновления, бэкапы и мониторинг доступности
• Очистка от вирусов и восстановление после взлома

Ответим в течение рабочего дня

Не заполняйте это поле Как к вам обращаться Телефон Адрес сайта и что беспокоит Согласен на обработку персональных данных и с политикой конфиденциальности. Оставить заявку