内容
# 技能列表
代理技能和MCP服务器，适用于 [ToughTongue AI](https://app.toughtongueai.com)
— 用于高风险对话练习的语音代理平台：面试、销售、辅导、谈判。
在Claude Code、Codex、Cursor或任何支持Agent Skills格式的代理中安装一次，然后与ToughTongue一起工作：
- *"从我们的通话记录中提取最近3个失败的交易，并为价格异议创建一个练习场景。"*
- *"对于企业发现通话场景，提取最近50个会话 — 有哪些5个需要改进的领域？"*
- *"引导代理总是过早结束通话。提取低评分的会话，找出原因，并修复场景。"*
这些技能与您的MCP生态系统的其他部分（如Gong、Notion、日历、幻灯片、电子邮件）相结合。有关完整的工作流程，请参见 [您可以执行的操作](#您可以执行的操作)。
## 安装
### Claude Code
在Claude Code内部：
```text
/plugin marketplace add tough-tongue/toughtongue-skills
/plugin install toughtongue@toughtongue-skills
```
或从终端：
```bash
claude plugin marketplace add tough-tongue/toughtongue-skills
claude plugin install toughtongue@toughtongue-skills
```
该插件捆绑了技能，并在一次安装中注册了ToughTongue MCP服务器（`.mcp.json`）— 无需单独的 `claude mcp add` 步骤。只需设置 `TTAI_PAT` （参见下面的身份验证）。
然后运行 `/toughtongue:getting-started` — 它验证连接，查看您的帐户，并启动您的第一个工作流程。
技能在安装后具有命名空间：调用它们为 `/toughtongue:scenario-creator` 、 `/toughtongue:scenario-refiner` 、 `/toughtongue:session-analyst` — 或仅描述任务，Claude自动选择正确的技能。
### Codex
```bash
codex plugin marketplace add tough-tongue/toughtongue-skills
codex plugin add toughtongue@toughtongue
```
然后重启Codex并启动新线程。该插件捆绑了技能，并在一次安装中注册了ToughTongue MCP服务器（`.mcp.json`）。说“让我开始使用ToughTongue”以验证设置并启动您的工作流程。
### Cursor / Copilot / Gemini CLI / Cline (via skills.sh)
```bash
npx skills add tough-tongue/toughtongue-skills
```
安装技能；单独添加MCP服务器（参见下面的“MCP without the plugin”）。
### 本地开发 / 测试
```bash
# Claude Code — 在不安装的情况下加载插件：
claude --plugin-dir /path/to/toughtongue-skills
# 编辑后，在会话内运行 /reload-plugins
# Codex — 将checkout注册为本地市场：
codex plugin marketplace add /path/to/toughtongue-skills
codex plugin add toughtongue@toughtongue
```
## 身份验证
1. 在 [app.toughtongueai.com/developer](https://app.toughtongueai.com/developer) 上创建个人访问令牌（PAT）。
2. 在代理运行的环境中导出它：
```bash
export TTAI_PAT="<your-token>"
```
在macOS上，GUI应用程序也需要在launchd级别设置变量：
```bash
launchctl setenv TTAI_PAT "$TTAI_PAT"
```
然后完全重启您的代理应用程序并启动新线程。验证：
```text
Call the ttai MCP tool list_organizations and show me the result.
```
永远不要提交PAT或将其粘贴到配置文件中 — 插件仅通过 `TTAI_PAT` 环境变量引用它。
## 您可以执行的操作
编码代理是工作发生的地方。这些工作流程展示了ToughTongue与已经连接到您的代理的其他工具的组合 — 复制任何提示以开始。
### 1. 练习此次销售通话
销售经理发现销售代理在实际通话中难以应对价格异议。
> 从Gong中提取最近3次因价格而失败的通话。创建一个ToughTongue场景，以使用我们的定位文档（来自Notion）练习处理该异议。给我一个可分享的练习链接。
Gong MCP（`search_calls` / `list_calls` → `get_call_transcript`）+ Notion MCP → **scenario-creator** 从实际异议中构建销售角色扮演 → `create_scenario` → 可分享的练习链接。
### 2. 我的团队表现如何？
销售副总裁希望了解团队的技能差距，而不是原始的通话记录。
> 对于“企业发现通话”场景，提取最近50个会话。有哪些5个需要改进的领域？为我创建一个3幻灯片的演示文稿。
**session-analyst** → `list_sessions` （会话的分数、优势、劣势）→ 聚合报告卡主题和劣势主题 → 幻灯片MCP用于创建演示文稿。
### 3. 根据实际对话优化
客户成功经理注意到入职场景的分数较低。
> 提取我们入职场景的5个评分最低的会话，找出问题所在并修复场景。
`list_sessions` （按分数排序）→ `get_sessions_batch` （完整的通话记录 + 评估）→ **scenario-refiner** 诊断根本原因 → 有针对性的 `update_scenario` — 立即生效于下一个会话。
### 4. 为此次会议做准备
销售代表在30分钟后有一个发现通话。
> 我30分钟后要与Acme Corp的Sarah Chen通话。创建一个快速的练习场景，以便我可以进行模拟。
日历MCP + 网页搜索以获取与会者/公司背景 → **scenario-creator** → `create_scenario` → 数分钟内开始练习。
### 5. 自动的通话后辅导
工程团队将辅导融入他们的通话流程。
> 每次通话在Gong中结束时，分析通话记录并向销售代表发送辅导报告。
Webhook脚本 → `create_session` （将通话记录导入辅导场景）+ `post_process_session` → 轮询 `get_sessions_batch` 直到分析完成 → 电子邮件MCP发送报告。完整的配方见 [session-analyst的报告模板](skills/session-analyst/references/report-templates.md)。
## 技能
| 技能 | 功能 |
|---|---|
| [getting-started](skills/getting-started) | 安装后引导。验证MCP连接和PAT，查看您的帐户内容，并引导您进入第一个工作流程。 |
| [scenario-creator](skills/scenario-creator) | 从简要描述、URL或通话记录中创建生产就绪的场景。分类类型（冷通话、销售角色扮演、辅导），应用已证明的创作模式，验证并通过MCP创建。 |
| [scenario-refiner](skills/scenario-refiner) | 从实际证据中修复实时场景。提取场景和低评分会话的记录，诊断根本原因，并通过MCP应用最小的可能编辑。 |
| [session-analyst](skills/session-analyst) | 将会话数据转化为答案。聚合团队或场景的分数、报告卡和弱点到结构化报告中 — 准备好交给幻灯片或电子邮件工具。 |
## MCP 服务器
插件在 `https://api.toughtongueai.com/api/public/mcp` （可流式HTTP，`TTAI_PAT` 持有者身份验证）上注册ToughTongue的托管MCP服务器。它通过公共API公开26种工具：场景（创建、更新、生成、访问令牌），会话（列出评估、批量获取、导入、后处理），分析和组织，SIP电话通话，会议机器人和集合。
**参见 [MCP.md](MCP.md)** 获取完整的工具目录，每个客户端的设置（Claude Code，Codex，Cursor，Copilot，Windsurf，Gemini CLI）和故障排除。
### 无插件的MCP
如果您只需要工具（不需要技能）：
```bash
# Codex
codex mcp add ttai --url https://api.toughtongueai.com/api/public/mcp \
--bearer-token-env-var TTAI_PAT
# Claude Code
claude mcp add --transport http ttai https://api.toughtongueai.com/api/public/mcp \
--header "Authorization: Bearer ${TTAI_PAT}"
```
更多客户端参见 [MCP.md](MCP.md)。
## 故障排除
- **列出的ttai工具少于26个** — 您的代理已修剪或缓存了工具发现。启动新线程；如果问题仍然存在，请删除并重新添加MCP服务器。
- **401 / 身份验证错误** — `TTAI_PAT` 对代理进程不可见。重新导出，在macOS上使用 `launchctl setenv` ，然后完全重启应用程序。
- **场景编辑在正在进行的通话中不生效** — 场景更改仅适用于新会话；会话在开始时编译其提示。
## 仓库结构
```
toughtongue-skills/
├── .claude-plugin/ # Claude Code 插件 + 市场表现
├── .codex-plugin/ # Codex 插件表现
├── .cursor-plugin/ # Cursor 插件表现
├── .agents/plugins/ # Codex 插件市场入口
├── .mcp.json # 托管MCP服务器注册（TTAI_PAT持有者）
├── MCP.md # MCP服务器文档：每个客户端的设置，工具目录
├── skill-evals/ # 每个技能的评估场景
└── skills/ # 每个：SKILL.md + 引用/ + 代理/openai.yaml
├── getting-started/ # 安装后引导：验证，定位，第一个工作流程
├── scenario-creator/ # 类型特定的创作引用
├── scenario-refiner/ # 运行时行为引用
└── session-analyst/ # 报告模板
```
## 相关
- [voice-ai-quickstart](https://github.com/tough-tongue/voice-ai-quickstart) —
在ToughTongue AI上构建应用的入门模板（Next.js，Flask，共导航演示，场景即代码CLI）和用于嵌入平台的`toughtongue-ai`集成技能的开发人员。
- [平台文档](https://app.toughtongueai.com/docs) ·
[llms-full.txt](https://app.toughtongueai.com/llms-full.txt) （AI可读API参考）
## 许可证
MIT
