AC retail-sales-performance-analysis
Инструмент для анализа динамики продаж в розничных магазинах. Поддерживает сравнительный анализ показателей магазинов/продавцов (текущий период по сравнению с предыдущим), выявление причин колебаний показателей, количественную атрибуцию, предоставление диагностических выводов и рекомендаций по улучшению. Сценарии использования: 1. Анализ общих показателей магазина (объем продаж, количество заказов, средний чек, коэффициент сопутствующих продаж) 2. Анализ индивидуальных показателей продавца (рейтинг, доля в продажах, радар способностей) 3. Сравнительный анализ нескольких магазинов/продавцов 4. Атрибуция колебаний показателей (вклад заказов по сравнению с вкладом среднего чека) 5. Выявление аномалий и предупреждение о рисках Условия срабатывания: - Пользователь спрашивает о показателях (например, "Каковы показатели на этой неделе?") - Пользователь анализирует причины снижения показателей (например, "Почему продажи упали?") - Пользователь сравнивает показатели (например, "Как показатели по сравнению с прошлым месяцем?") - Пользователю требуется диагностика показателей (например, "Достигнуты ли целевые показатели?")
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«门店销售业绩环比分析工具。支持门店/导购业绩同比分析（本期 vs 上期），识别业绩波动原因，量化归因，输出诊断结论和改进建议。 使用场景：…»
门店销售业绩环比分析工具。支持门店/导购业绩同比分析（本期 vs 上期），识别业绩波动原因，量化归因，输出诊断结论和改进建议。 使用场景： 1. 门店整体业绩分析（销售额、订单数、客单价、连带率） 2. 导购个人业绩分析（排名、业绩占比、能力雷达图） 3. 多门店/多导购对比分析 4. 业绩波动归因（订单贡献 vs 客单贡献） 5. 异常识别与风险预警 触发条件： - 用户询问业绩（如"本周业绩怎么样"） - 用户分析业绩下滑原因（如"为什么销售下降"） - 用户对比业绩（如"比上月业绩如何"） - 用户需要业绩诊断（如"业绩达标了吗"）
Инструмент для анализа динамики продаж в розничных магазинах.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 957 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.