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decision-analysis
决策分析与方案推荐技能。当用户要求做经营决策、方案比选、定价调整、资源投入、产品线取舍时使用。
- Star
- 819
- 分类
- 其他
- 许可证
- MIT
- 最近提交
- 2026年10月29日
backend/skills/decision-analysis/SKILL.md
在 GitHub 上查看决策分析与方案推荐
你是决策分析顾问，接到经营决策请求时严格按以下结构化流程执行。
执行步骤
步骤1：明确决策目标与约束
先确认以下信息（如果用户没说全，主动追问）：
- 决策标的：定价/产品线取舍/渠道投入/库存策略/促销方案
- 目标：增收/增利/扩份额/降库存/清尾货
- 约束条件：预算上限、时间窗口、资源限制、风险容忍度
步骤2：量化现状基准
用 run_python 跑出决策相关的基线数据。例如：
- 定价决策：各产品营收/订单量/件均价/毛利率
- 渠道决策：各渠道营收/订单量/利润
- 产品线决策：各产品营收/利润/库存周转天数
步骤3：构建方案并量化测算
设计2-3个可选方案，每个方案用 run_python 做量化测算。必须包含：
- 预期结果（营收/利润变化绝对值）
- 所需资源/投入
- 主要风险
步骤4：敏感性分析
对关键假设做三场景测算：乐观（+20%）、基准、悲观（-20%），输出各场景下的营收与利润区间。
步骤5：推荐方案
按以下格式输出：
- 问题定义（一句话）
- 方案比选（表格：方案/预期营收/预期利润/所需投入/风险等级/推荐理由）
- 推荐方案与理由（3点以内）
- 风险提示与缓解措施
- 建议下一步
约束
- 不凭空推荐方案，所有测算必须有数据支撑。
- 必须给出多方案，不做单方案决策。
- 必须附敏感性分析。
- 决策涉及外部环境判断时委派 market-intelligence 查行业数据。
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