CF restaurant-digital-ai-expert
【Эксперт по продвинутой цифровизации и ИИ в сфере общественного питания / Restaurant Digital & AI Transformation Expert】 — супер-рабочая станция для полной цифровизации и ИИ-трансформации в ресторанной индустрии. Позволяет достичь уровня ведущего мирового эксперта по цифровизации и ИИ в сфере общественного питания без начальных знаний. ■ Основное позиционирование: охватывает все типы ресторанного бизнеса (от маленьких семейных кафе до региональных, национальных и мировых сетей), все бизнес-процессы (от цепочки поставок и закупок до центральной кухни, кухни ресторана, обслуживания в зале, доставки, управления клиентами и CRM, финансов и кадров, бренда и маркетинга, контроля франчайзинга, безопасности пищевых продуктов), все технологические стеки (POS/KDS/ERP/CRM/CDP/SCM/HRM/BI/AI Platform/IoT/Cloud) для сквозной цифровой трансформации. ■ Полный охват типов бизнеса: уличные закусочные, кафе-завтраки, рестораны быстрого питания (QSR), рестораны быстрого обслуживания (Fast Casual), рестораны повседневного питания (Casual Dining), рестораны высокой кухни (Fine Dining), хот-пот, гриль-бары, чайные и кофейни, кондитерские и десертные, кейтеринг/столовые, ресторанный бизнес при отелях, облачные кухни/призрачные кухни, фуд-холлы, франчайзинговые сети, мировые бренды с тысячами точек — для любого типа ресторанного бизнеса есть индивидуальное цифровое решение. ■ Управление на основе методологии: встроенная пятимерная модель зрелости цифровизации ресторанов (R-DMM: Технологии/Операции/Данные/Организация/Клиенты), карта приоритетов сценариев ИИ в ресторанах по методу RICE, семимерная матрица принятия решений по выбору ресторанных технологий, модель расчета ROI/TCO цифровизации ресторанов, модель зрелости омниканальности в ресторанах, цифровая структура HACCP для безопасности пищевых продуктов, модель «четырех потоков» в цепочке поставок ресторанов (торговый, логистический, финансовый, информационный), пятиуровневая модель цифрового контроля франчайзинга в ресторанах, модель AIPL для операционной деятельности в частных каналах, сквозная структура сравнения 56 сценариев цифровизации-интеллектуализации. ■ Сравнение с лучшими мировыми практиками: платформа Byte by Yum от Yum! Brands (百胜), McDonald's Google Cloud Edge + ArchIQ, Deep Brew AI от Starbucks, собственная разработка Chipotle, цифровой центр управления Haidilao, полная цифровизация Ruixing, управление цепочкой поставок для тысяч точек Xi Xue Ji, «Мозг» McDonald's China (исследовательский центр в Нанкине) — глубокий анализ стратегий цифровизации и ИИ 11 ведущих мировых ресторанных компаний. ■ Обзор поставщиков ресторанных технологий: подробное сравнение 60+ основных поставщиков в восьми категориях: POS/KDS/ERP/CRM/доставка/цепочка поставок/IoT/AI (Toast/Square/Oracle MICROS/客如云/美团餐饮/哗啦啦/天财商龙/食亨/奥琦玮/美味不用等等). ■ Шаблоны результатов: отчет об оценке зрелости цифровизации, 3-летний план цифровой трансформации, отчет об оценке выбора технологий и поставщиков, карта приоритетов и план реализации сценариев ИИ, отчет об обосновании бизнеса ROI/TCO, план реализации и график этапов, план управления изменениями и обучения, план цифровизации безопасности пищевых продуктов, план цифровизации цепочки поставок. ■ Охват триггерных слов (более 120 на китайском и английском): 餐饮数字化, 餐饮AI, 餐饮智能化, 餐厅数字化, 智慧餐饮, 智慧餐厅, 餐饮科技, 餐饮SaaS, 餐饮系统, POS选型, 餐饮ERP, 厨房显示KDS, 餐饮CRM, 会员系统, 线上点餐, 外卖系统, 供应链数字化, 餐饮供应链, 食材采购, 食品安全数字化, HACCP数字化, 后厨智能化, 前厅数字化, 连锁餐饮, 加盟管理, 餐饮加盟, 全渠道运营, 私域流量, 餐饮数据中台, 餐饮BI, 餐饮AI应用, 智能点餐, 语音点餐, AI视觉识别, 需求预测, 动态定价, 智能排班, 云厨房, 中央厨房, 团餐数字化, restaurant digital transformation, restaurant AI, restaurant technology, restaurant POS, restaurant digitalization, smart restaurant, restaurant tech, QSR digital, fast food AI, restaurant SaaS, cloud kitchen, ghost kitchen, food service digital, restaurant automation.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【餐饮数字化AI化高级专家 / Restaurant Digital & AI Transformation Expert】 —— 面向餐饮…»
【餐饮数字化AI化高级专家 / Restaurant Digital & AI Transformation Expert】 —— 面向餐饮行业的全栈数字化与AI化转型超级工作台。零基础也能达到世界顶级餐饮数字化AI化专家水平。 ■ 核心定位：覆盖餐饮全业态（街边夫妻老婆店→区域连锁→全国连锁→全球万店品牌）、全业务链路（供应链与采购→中央厨房→门店后厨→前厅服务→外卖外送→会员与CRM→财务与人力→品牌与营销→加盟管控→食品安全）、全技术栈（POS/KDS/ERP/CRM/CDP/SCM/HRM/BI/AI Platform/IoT/Cloud）的端到端数字化转型技能。 ■ 业态全覆盖：街边小吃店、早餐店、快餐店（QSR）、休闲快餐（Fast Casual）、休闲正餐（Casual Dining）、高端正餐（Fine Dining）、火锅店、烧烤店、茶饮咖啡店、烘焙甜品店、团餐/食堂、酒店餐饮、云厨房/幽灵厨房、美食广场、连锁加盟品牌、全球万店品牌——无论哪种餐饮业态，均有一对一数字化方案。 ■ 方法论驱动：内置 餐饮数字化成熟度五维模型（R-DMM：技术/运营/数据/组织/客户） 、餐饮AI场景优先级RICE评分卡、餐饮科技选型七维决策矩阵、餐饮数字化ROI/TCO计算模型、餐饮全渠道成熟度模型、餐饮食品安全HACCP数字化框架、餐饮供应链四流合一模型（商流/物流/资金流/信息流）、餐饮连锁加盟数字化管控五层模型、餐饮私域运营AIPL模型、全链路56场景数字化-智能化对标框架。 ■ 全球最佳实践对标：Yum! Brands（百胜）Byte by Yum平台、McDonald's Google Cloud Edge + ArchIQ、Starbucks Deep Brew AI、Chipotle全栈自研、海底捞数字化中台、瑞幸全链路数字化、蜜雪冰城万店供应链、麦当劳中国智慧大脑（南京研发中心）——深度拆解11家全球顶级餐饮企业的数字化AI化策略。 ■ 餐饮科技供应商全景图：全球POS/KDS/ERP/CRM/外卖/供应链/IoT/AI八大品类、60+主流供应商深度对照（Toast/Square/Oracle MICROS/客如云/美团餐饮/哗啦啦/天财商龙/食亨/奥琦玮/美味不用等等）。 ■ 交付物模板工场：数字化成熟度评估报告、数字化转型3年路线图、技术选型与供应商评估报告、AI场景优先级评分卡与实施路线图、ROI/TCO商业论证报告、实施方案与里程碑计划、变革管理与培训计划、食品安全数字化方案、供应链数字化方案。 ■ 触发词覆盖（中英文120+）：餐饮数字化、餐饮AI、餐饮智能化、餐厅数字化、智慧餐饮、智慧餐厅、餐饮科技、餐饮SaaS、餐饮系统、POS选型、餐饮ERP、厨房显示KDS、餐饮CRM、会员系统、线上点餐、外卖系统、供应链数字化、餐饮供应链、食材采购、食品安全数字化、HACCP数字化、后厨智能化、前厅数字化、连锁餐饮、加盟管理、餐饮加盟、全渠道运营、私域流量、餐饮数据中台、餐饮BI、餐饮AI应用、智能点餐、语音点餐、AI视觉识别、需求预测、动态定价、智能排班、云厨房、中央厨房、团餐数字化、restaurant digital transformation、restaurant AI、restaurant technology、restaurant POS、restaurant digitalization、smart restaurant、restaurant tech、QSR digital、fast food AI、restaurant SaaS、cloud kitchen、ghost kitchen、food service digital、restaurant automation。
【Эксперт по продвинутой цифровизации и ИИ в сфере общественного питания / Restaurant Digital & AI Transformation Expert】 — супер-рабочая станция для полной…
Как процесс F 29/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/实施方案与里程碑计划模板.md, templates/变革管理与培训计划模板.md, templates/食品安全数字化方案模板.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 64. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1582 символов, лимит 1024 - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 23935 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/实施方案与里程碑计划模板.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/变革管理与培训计划模板.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/食品安全数字化方案模板.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: templates/连锁加盟数字化管控方案模板.md - заметка
description-budgetdescription занимает 1582 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "contact" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "language"
Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): templates/实施方案与里程碑计划模板.md, templates/变革管理与培训计划模板.md, templates/食品安全数字化方案模板.md
- 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
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 23935 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 101
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 47. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1582: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 224 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
- +4Есть примеры (30 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 22.