📦 Assortment Scout — 电商品类审计

v1.0.0

上传商品清单即可自动发现SKU膨胀、价格缺口、重复风险、长尾冗余等问题,并输出“保留/新增/扩展/合并/下架”30天执行简报,无需接入ERP或API。

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by @harrylabsj (haidong)
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最后更新
2026/4/13
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无害
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OpenClaw
安全
high confidence
该技能的代码与运行指令与其声明用途(启发式品类审计)一致,未请求额外凭证、网络访问或持久化权限。
评估建议
该技能内部一致且风险低:仅对用户提供的目录数据进行本地启发式分析并返回markdown简报。安装前建议(1)完整查看handler.py确认无隐藏网络/文件操作(可见代码无害),(2)在安全环境运行附带测试验证行为,(3)勿粘贴敏感凭证或完整数据库导出,因工具仅处理摘要/CSV片段,不执行实时系统变更。...
详细分析 ▾
用途与能力
名称/描述、SKILL.md与handler.py均实现启发式品类审计助手;所需能力(无)与声明范围一致,无无关依赖或凭证请求。
指令范围
SKILL.md明确声明不访问实时ERP/PIM/商城数据并警告勿自动变更;handler.py仅解析输入并渲染markdown简报,不读取外部系统文件、不调用网络端点、不访问环境变量。
安装机制
无安装规范(仅指令)。含代码文件但无下载/安装机制或外部安装器执行,风险低。
凭证需求
技能未声明所需环境变量、主凭证或配置路径;运行时代码不尝试读取环境变量或密钥。
持久化与权限
always为false,技能不请求永久驻留,不尝试修改其他技能或系统设置,不持久化凭证也不自动启用自身。
安全有层次,运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/13

**assortment-scout 初始版本——无需实时系统集成的电商品类审计与规划MVP技能。** - 允许用户通过笔记或导出文件审计SKU膨胀、重复集群与品类缺口。 - 生成保留、新增、扩展、合并与下架建议,并附带30天执行简报(markdown)。 - 依赖用户提供的输入,不连接实时ERP、PIM或商城API。 - 面向采购员、品类经理、商城卖家与顾问,提供快速品类分析。 - 输出实用、框架清晰的摘要,含置信度说明与建议性(非自动化)指导。

无害

安装命令

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官方npx clawhub@latest install assortment-scout
镜像加速npx clawhub@latest install assortment-scout --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

概述

使用此技能将品类笔记、导出摘要和商品目标转化为可执行的品类审计。它为需要快速决策层的运营人员设计,用于判断保留、扩张、组合或淘汰哪些 SKU。 此 MVP 采用启发式方法,访问实时 Shopify、Amazon、ERP、PIM 或市场系统,仅依赖用户提供的品类结构、产品表现笔记和业务约束。

触发条件

当用户想实现以下目标时使用此技能:
  • 减少 SKU 杂乱或长尾膨胀
  • 发现价格带、功能或变体覆盖缺口
  • 评估重复风险或同类蚕食
  • 准备品类复盘、季节性选品或目录清理备忘录
  • 将粘贴的品类笔记转化为优先级商品行动简报

示例提示

  • "审计我们的目录,找出 SKU 杂乱与爆款依赖"
  • "在我们的旅行配件系列中发现品类缺口"
  • "哪些产品应保留、合并、组合或淘汰?"
  • "根据这些品类和毛利笔记生成品类复盘"

工作流程

  • 捕获复盘目标,如清理、缺口发现、扩张规划或季节性复盘
  • 归一化潜在品类信号:收入、毛利率、退货、库存和变体覆盖
  • 以组合视角审视爆款、核心、季节性、长尾及重复风险产品
  • 突出潜在缺口区域、重叠集群和执行优先级
  • 返回一份 markdown 简报,包含 keep-add-expand-merge-retire 指导与 30 天计划

输入

用户可提供任意组合:
  • 品类导出或 SKU 汇总列表
  • 品类、子品类、价格、毛利率及上市时间记录
  • 表现信号如收入、销量、转化率、退货、评分或售罄率
  • 变体结构如尺码、颜色、包装量或材质
  • 业务目标如高端化、组合策略、入门价格覆盖或季节性清理
  • 运营约束如货架空间、仓库容量、现金上限或受保护爆款

输出

返回一份 markdown 品类简报,含:
  • 品类健康摘要
  • 评分视角与证据缺口
  • 覆盖与缺口地图
  • 重复风险或同类蚕食观察清单
  • keep-add-expand-merge-retire 建议
  • 30 天执行简报及潜在负责人
  • 假设、置信度说明与局限

安全

  • 不得声称可访问实时品类或市场数据
  • 将同类蚕食视为知情假设,而非已证因果关系
  • 不得自动淘汰、合并或改价产品
  • 当分类、毛利或需求证据不完整时,降低建议强度
  • 战略 SKU 决策须经人工批准

最佳场景

  • DTC 或市场目录,活跃 SKU 约 30–2,000
  • 定期品类复盘、季度品类规划或促销前清理
  • 团队需要比全套商品规划套件更轻量的决策层
  • 顾问需快速首版品类备忘录

不适用场景

  • 大型实体零售网络的门店货架图规划
  • 完全没有结构化目录或产品分类的业务
  • 需自动上下架或系统同步的流程
  • 需正式治理的高度监管审批场景

示例输出模式

优质响应应:
  • 展示潜在品类结构,而非仅罗列产品
  • 区分爆款、核心、季节性、长尾与重复风险逻辑
  • 说明目录何处过度建设或覆盖不足
  • 推荐下一步行动,附带影响、置信度与负责人提示
  • 当证据不完整时,附简短假设块

验收标准

  • 返回 markdown 文本
  • 包含健康、缺口、建议与执行章节
  • 明确咨询框架
  • 简报对商品与电商运营人员实用
数据来源ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库