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我花了很多时间分析人工智能电话代理如何处理对话，发现重复出现同样的问题。 大多数情况下，它们显得混乱不堪。 一旦潜在客户说出一个意外的短语，整个对话就会失控。它们会出现幻觉，失去目标，开始像AI机器人一样回应。 为什么会这样呢？ 因为大多数AI电话系统依赖于一个巨大的提示——一个静态的指令块，而不是遵循结构化的对话流程。 我创建了slot.ai来解决这个问题。 它不仅仅是另一个AI语音机器人。它是一个以目标为导向的AI助手，专门设计用于冷电话推广、潜在客户资格审核和预约安排，并且它的工作方式完全不同。 我如何解决AI电话代理的最大问题 1. 遵循明确的脚本——不再随机偏离 当我观察顶尖销售人员的工作时，有一点显而易见：他们并不是随意应对，而是遵循结构化的脚本。他们知道如何将对话引导到期望的结果。 我构建了slot.ai以相同的方式工作。它不是随机反应潜在客户所说的任何内容，而是遵循结构化的通话脚本。这使得对话保持在正轨上，并朝着特定的目标推进——无论是资格审核还是预约安排。 结果是什么？不再有AI编造内容，不再有不可预测的回应。只有一个可靠、可重复的过程。 2. 专注于目标——不仅仅是对输入的反应 大多数AI电话代理像聊天机器人一样运作： • 潜在客户说了什么 → AI反应。 • 另一个回应 → AI再次反应。 • 不知不觉中……对话完全偏离主题。 这种方法在销售中并不奏效。 所以我选择了一条不同的道路。 slot.ai将通话视为目标导向的步骤，而不是被动的问答。每个通话被分解为关键类别——如潜在客户资格审核、预约安排或异议处理。在每个步骤中，slot.ai都清楚需要达成什么目标才能继续。 这意味着： • 没有干扰。 • 不会迷失在无关的问题中。 • 没有浪费的对话。 只有专注于结果的通话，真正能够转化。 3. 自动生成通话脚本——无需手动设置 我深知从零开始构建通话脚本是多么痛苦。大多数AI解决方案要求你手动定义对话的每一个步骤。这是一个巨大的采用障碍——大多数人没有时间去正确完成。 因此，我构建了一个解决方案，消除了这种麻烦。 • 你提供电话沟通流程的高层次大纲。 • slot.ai会自动为你生成结构化的通话脚本。 • 你可以审查和调整，但90%的工作已经完成。 这意味着更快的入职、更好的一致性和更高效的电话沟通，从一开始就能实现。 4. 处理外呼和内呼——完全自动化 一旦你的通话脚本设置好，slot.ai就会处理剩下的工作。 需要进行外呼活动吗？上传潜在客户名单，slot.ai将在预定时间开始拨打电话。 想要处理内呼潜在客户？将slot.ai设置为内呼模式，它将自动接听电话、资格审核潜在客户并安排预约——全自动进行。 我为什么要构建这个？ 大多数AI电话代理都不可预测、不可靠且难以控制。 我创建slot.ai就是为了改变这一点。 它遵循结构化的通话脚本——让对话保持在正轨上。 它专注于目标——确保没有偏离。 它自动生成通话脚本——让你无需花费数小时构建。 它同时处理内呼和外呼——实现完全自动化。 没有混乱，没有意外。只有真正有效的AI。 如果你感兴趣，可以报名加入候补名单。 我也期待听到你对整个项目的看法。我完全欢迎批评。

我创建这个库是因为我在每个项目中都需要重复编写相同的 fetch 封装。每次我都需要相同的核心功能： - 让 fetch 抛出错误，以便与像 TanStack Query 这样的库无缝集成 - 为 Fetch API 添加合理的默认值，比如基础 URL 和身份验证头 - 在 OpenAPI 不是一个选项时，验证响应以确保类型安全 我还希望这个库的使用体验与 fetch 完全一致——不需要学习新的 API，也不会给我的团队带来额外的麻烦。 虽然市场上有其他很好的选择，但我发现许多库要么过于僵化，要么过于臃肿。将一个 14kb 的 fetch 库交付给客户端，难道不觉得不妥吗？ 为了保持 up-fetch 小巧灵活，我采取了一种简单的方法：轻量级的默认设置，结合控制反转，使用户能够轻松覆盖他们需要的部分。 结果是？up-fetch 压缩后仅重 1.6kb，内置验证（由 Standard Schema 提供支持）、可配置选项、重试、超时、流式处理和进度跟踪、生命周期钩子等功能。 如果你有时间，欢迎查看一下——我很想收集一些反馈！