Claude Ecom 电商业务复盘
把订单 CSV 一键变成顾问级业务复盘：KPI 拆解、约30项健康检查、按优先级排列的发现与下一步行动。
工具权限采用最小化声明（Read/Grep/Glob/Write 与受限的 Bash(ecom *)），数据流透明：所有数字限定来自 review.，禁止引用外部数据源，报告写入工作目录、可删除回滚。扣分点：首次运行会引导到 ~/.local/share/claude-ecom/ 自动创建私有 venv（写入用户主目录，未要求显式确认），捆绑的 Python 引擎与启动器源码未在本次证据中出现，无法静态审计其行为；发布者身份未经验证，归属信息有限。
指令内部一致性较好：模式选择、报告契约、数据规则、检查定义与簇激活规则之间相互衔接，且明确了失败反馈（ecom 不在 PATH 时的备用启动器、365d 覆盖不足时的降级回答）。扣分点：Python 引擎本身未随证据提供，happy path 无法静态复现；CSV 列模糊匹配、异常输入的错误行为、依赖可用性均无测试或示例数据佐证。
触发词明确（ecommerce review、store health、业务复盘等），argument-hint 与模式表清晰，输入要求（订单 CSV 必需列）写明，语言规则要求匹配用户语言（对中文用户友好）。扣分点：基准以美元和西方电商季历为主，未提供中文/本土电商场景适配；非适用范围（如 B2B、marketplace）仅在 benchmarks.md 附带提及，触发边界声明不完整；无大陆网络可达性风险（本地运行），但外部基准来源未本地化。
文档分层良好：SKILL.md 主入口 + 按需加载的 references，渐进披露设计明确，含数据规则、质量门槛与禁止事项。扣分点：许可证元数据为仓库级 MIT 但 SKILL.md 内未重复声明；无版本号、变更日志或维护者/更新路径说明；部分 references（review-schema.md、focused-query.md 的下游文件）未全部随证据提供，安装依赖说明依赖未见的 bin/ecom 启动器。
目标场景清晰且设计成熟：Python 计算数字、Claude 解读的两阶段分工合理，报告契约强制结构化输出，减少人工整理成本；数据规则防止幻觉数字。扣分点：静态审查无法验证 review. 实际产出质量与基准数字正确性；核心价值依赖未展示的 Python 引擎，输出可用性仅有模板示例佐证，无代表性真实产出验证。
references 中列出第三方来源（Bain、Shopify、Recharge、BS&Co 等）并提供可复核的公式与阈值定义，事实与推断有区分（如置信度标注 Medium-Low）。扣分点：无测试、无 CI 证据、无可执行的复现材料；多处基准来源为博客/营销统计，可信度参差；部分文件（review-schema.md、report-narratives 尾部）证据不完整，无法交叉核对全部声明。
- 捆绑的 Python 引擎与 bin/ecom 启动器源码未在本次审查证据中，使用前建议自行审计其行为，尤其注意首次运行会在 ~/.local/share/claude-ecom/ 创建 venv。
- 基准数据以美元计价并基于西方电商季历，中文/本土电商场景需自行校准阈值。
- 无测试与 CI 证据，KPI 计算正确性未经独立复现，关键结论建议人工抽查核对。
- 发布者身份未经 FollowSkills 验证，许可证与维护路径仅见仓库级元数据，长期维护状况不明。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个 Claude Code 技能，面向 D2C 电商店铺，读取订单交易 CSV，由内置 Python 引擎计算 KPI、新客/老客拆解树、收入驱动分解，并运行约30项通过/关注/未通过的健康检查（覆盖30天/90天/365天三个窗口）。Python 负责精确计算，Claude 负责解读数字并撰写带业务语境的 REVIEW.md 报告，或对具体问题直接给出简短回答。项目采用 MIT 许可，核心引擎也可通过 pip 独立使用（生成 review. 与基础报告，但缺少叙事层）。
读取订单 CSV（必需列：订单ID、订单日期、客户ID或邮箱、折后收入；可选：数量、SKU、折扣金额，列名可模糊匹配）。运行 ecom CLI（首次运行在 ~/.local/share/claude-ecom/ 自动搭建私有 Python venv），生成 review.，包含：各周期摘要 KPI 及环比、新客vs老客 KPI 树、收入驱动分解（客单价/销量/结构）、365天复购率与12个月趋势、约30项健康检查结果（🟢/🟡/🔴）。Claude 随后按固定报告结构撰写 REVIEW.md：执行摘要、各周期 Pulse/Momentum/Structure 区块、'是什么→为什么重要→该做什么'格式的发现、含截止时间/成功指标/护栏的行动计划、数据说明。
- 没有专职数据分析师的 D2C 品牌主，每月需要从零写业务复盘，想用一条命令生成报告初稿
- 电商运营经理发现收入下滑但说不清原因，想用 KPI 树和驱动分解定位是客单价、客流量还是结构问题
- 数据分析师/营销人员想自动化月度店铺健康检查，把重复性计算交给 Python，自己专注解读
- 店主想直接问'上个月怎么样''留存如何''为什么收入跌了'，得到10-30行的简短内联回答而非完整报告
- 零售管理者想用统一的 🟢/🟡/🔴 信号体系快速检查 Revenue/Customer/Product 三个维度的健康状态
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 计算与解读职责清晰分离：Python 算数字保证精确，Claude 写叙事保证可读
- 输出结构严格：KPI 树、30/90/365天多周期视角、'是什么→为什么重要→该做什么'格式的发现、带护栏的行动计划
- 数据规则明确：所有数字只能来自 review.，禁止引用外部数据源，避免幻觉数字
- 核心引擎可独立通过 pip 使用（claude-ecom），不依赖 Claude Code 也能跑出基础报告
- 已在 UCI Online Retail II 真实数据集（约百万级交易）上验证，公开了完整示例报告
- 对不完整数据有明确处理原则：省略测不到的，不写 N/A，不搞空洞占位段落
- 仅支持订单交易 CSV 输入；Shopify API 直连尚在路线图上，未实现
- 报告为固定模板（固定区块顺序、行数与发现数量上限），偏好自由格式的用户可能受限
- 健康检查基于通用 D2C 阈值，未必适配特定品类或商业模式
- 仅以 Online Retail II 一个数据集做过公开验证；未提供测试套件或跨平台证据
- 首次运行需自建 venv，可能耗时约一分钟；聚焦提问的'问题到周期'映射依赖参考文档，自定义空间不明
- Requires Claude Code 的命令注入与 allowed-tools 权限语法，移植到其他 Agent Skills 客户端需改动
如何安装这个 Skill？
前提：Claude Code 与 Python 3.10+。以 Claude Code 插件安装：在 Claude Code 中依次运行 /plugin marketplace add takechanman1228/claude-ecom 和 /plugin install claude-ecom@claude-ecom。Python 后端会在会话启动时自动装入 ~/.local/share/claude-ecom/ 下的私有 venv。若从 v0.1.x（curl 安装脚本）迁移，先执行 rm -rf ~/.claude/skills/ecom 移除旧副本以避免技能重复。仓库中的技能文件位于 skills/ecom/SKILL.md。
如何使用这个 Skill？
把订单 CSV 放入项目目录（未指定时技能会用 Glob 查找 *.csv，如有多个候选会询问）。然后运行：/claude-ecom:ecom review（全量复盘，自动选择周期，输出 REVIEW.md）；/claude-ecom:ecom review 30d / 90d / 365d（聚焦单一周期，输出 REVIEW_{周期}.md）；或 /claude-ecom:ecom review 留存怎么样？（聚焦提问，内联回答，不写文件）。也可直接用自然语言说'帮我复盘一下店铺''上个月怎么样'，Claude 会自动调用。纯 CLI 用法（无需 Claude Code）：pip install claude-ecom 后运行 ecom review orders.csv。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
仓库明确致谢并受 AgriciDaniel 的 claude-ads 启发——后者聚焦广告分析，而 claude-ecom 聚焦订单/销售数据的业务复盘。若只需要计算层不需要叙事，可单独使用 PyPI 上的 claude-ecom 包。