小型独立工作室里每个人都身兼数职。抢先体验版一旦起量，最先崩掉的就是 Discord 上的客服工单。这个方案要搭的是一个不会产生幻觉的客服层：能可靠处理已知 Bug 和定型问题，拿不准的一律升级给人。

玩家基本不看 FAQ。他们会直接冲进 Discord 喊「游戏坏了，赶紧修」，或者对已知问题反复提问。目标是做一套真正有用的自动分诊系统，而不是一个只会激怒玩家的傻瓜机器人。

1. 自动分诊架构

把 OpenClaw 部署在一台 Hetzner VPS（约每月 10 美元）上，通过官方集成组件直接接入 Discord 服务器，并授予它对内部 Jira 看板和私有 Notion Wiki 的只读权限。

2. 团队 AI 工具箱

这套方案的具体配置如下：

硬件: Hetzner ARM64 VPS（8GB RAM，4 核）。通过 Ollama 在本地运行一个量化版的 Llama-3-8B。
RAG（检索增强生成）: OpenClaw 每隔 12 小时对我们内部的 Notion Wiki 建立一次索引。这让它绝顶聪明地掌握我们所有的游戏机制设定。
Jira API 技能: 一个定制的 Python 脚本，允许 OpenClaw 自己读取未解决的工单，甚至根据玩家提供的信息主动创建新的工单。

客服机器人最糟糕的行为是凭空编造答案。用严格的系统提示词强制「只忠于检索到的语境」：如果答案不在 RAG 数据库或当前 Jira 记录里，就明确指令模型停止作答，并 @ 人类开发者接手。

当一名玩家在 #support 频道发帖时，OpenClaw 会进行阅读。它首先核实这是否与 Jira 中的已知 Bug 匹配。如果匹配，它会带着含有工单状态链接和修复时间表的回复给玩家。如果是游戏玩法疑问，它直接从内网 Notion Wiki 抓取准确设定的文本内容响应。

这套模式能接住的是定型问题和重复的 Bug 报告。新出现的故障、退款和账号相关的问题是刻意留给人处理的。升级阈值设在哪里，是这个方案里最关键的设计决策。

2. 团队 AI 工具箱

这套方案的具体配置如下：

硬件: Hetzner ARM64 VPS（8GB RAM，4 核）。通过 Ollama 在本地运行一个量化版的 Llama-3-8B。

RAG（检索增强生成）: OpenClaw 每隔 12 小时对我们内部的 Notion Wiki 建立一次索引。这让它绝顶聪明地掌握我们所有的游戏机制设定。

Jira API 技能: 一个定制的 Python 脚本，允许 OpenClaw 自己读取未解决的工单，甚至根据玩家提供的信息主动创建新的工单。

4. 工作流程大揭秘