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支援工單如何運作

AB Support 工單如何運作:AI 先回答,再交給真人;以及 Needs us/Waiting on customer/Finished 三種狀態類別、建議回覆(包括 AI 助理擬的草稿)、內部註記、活動時間軸、結案原因與 Next ticket,還有無法送達的回覆。

將文件連結至任務與尋找頁面

將 AB Projects 文件雙向連結至任務、瀏覽與搜尋頁面樹,並讓透過 MCP 連接的 AI 助理在附帶 AI 揭露的情況下讀取、搜尋、建立與更新文件。

透過 MCP 連接 AI 助理

透過 Model Context Protocol(https://mcp.actionbridge.io/mcp)將 Claude、ChatGPT、Cursor、Windsurf、Codex CLI 與 Antigravity 連接至 AB Projects。各用戶端的 OAuth 設定、存取金鑰運作方式與疑難排解。

MCP 工具參考

ActionBridge 提供 AI 助理的全部 55 個 MCP 工具 — ab_* 給 AB Projects(任務、排程、文件、專案狀態與類型),ab_crm_* 給 AB Sales(潛在客戶、標籤、商機、活動、電子郵件),ab_support_* 給 AB Support(工單、分流、草稿回覆)— 另有斜線指令提示、資源摘要、哪些工具需要授權,以及哪些寫入會張貼 Microsoft Teams 卡片。

AB Projects 的 AI 支援功能

AB Projects 目前的 AI 功能:儀表板上的 AI 問候語、任務上的 AI 摘要與建議子任務、具備指令及對話式 AI 的 Teams Bot(一對一與頻道 @提及),以及 MCP 助理 — 全部都有清楚的 AI 揭露。

匯出與存取專案資料

AB Projects 尚未提供任務或專案資料的 CSV/報告匯出。本文說明資料如何被保存(每項任務的變更歷程、Teams 頻道記錄),以及目前可存取這些資料的方式(篩選檢視、MCP/AI 查詢、排程摘要)。

每日摘要與 AI 協助

AB Projects 如何在日常中提供協助:每位使用者的最重要未結任務摘要(電子郵件/Teams,於設定 → 任務提醒中)、每項任務上的 AI 摘要、需您確認後才建立的 AI 建議子任務,以及具清楚 AI 揭露的 MCP AI 助理。