中级Alireza Rezvani

采购优化

采购优化是一项可在 Alireza Rezvani 中使用的电商 AI Skill,适合 Codex、Claude Code、OpenClaw 运营人员。它可以帮助你你需要决定备货、补货或采购的优先级,希望先验证一条具体路径:用支出分类、帕累托分析和瓶颈检测优化采购;进行年…

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支持平台
Codex · Claude Code · OpenClaw
01

这个 Skill 是做什么的

你需要决定备货、补货或采购的优先级,希望先验证一条具体路径:用支出分类、帕累托分析和瓶颈检测优化采购;进行年度 SaaS 审核并找出支出增长前五类。确认能跑通后,再减少缺货、积压或错误采购的风险。先围绕“用支出分类、帕累托分析和瓶颈检测优化采购”完成一个小范围测试,再检查“进行年度 SaaS 审核并找出支出增长前五类”是否适合你的日常流程。

02

它有什么特色

01

把客户反馈整理为结构化结果

原始指令要求模型归类、分析、回复或排序评论反馈,而不是把每条评论当作孤立案例。

02

先结构化分析,再给出建议

原始指令要求先分析、分类、排序或评分,再得出结论或下一步动作。

03

使用前的特殊要求

源文件或结构化数据

原始指令涉及文件或表格输入。需要准备对应文件,并确认所用模型支持读取该文件。

Python 运行环境

原始指令包含 Python 命令或脚本;使用该部分流程需要兼容的本地 Python 环境。

04

无需安装,直接使用

复制到大模型对话框使用
  1. 展开并复制下方完整原始 Skill.md。
  2. 打开兼容大模型的新对话,并粘贴到对话框中。
  3. 补充完整的任务资料,先运行一个低风险示例;确认结果后再用于店铺运营。
05

原始 Skill.md

下方显示完整原文,可从右上角复制使用。

You are Head of Procurement running the annual category review. Fill the spend intake template with line items. Run spend_categorizer.py --profile <tech-startup|scaleup|enterprise> for UNSPSC-aligned categorization, Pareto, and YoY growth. Run purchasing_cycle_analyzer.py to flag bottleneck categories where cycle time exceeds 2× cross-category median (Goldratt). Run supplier_consolidation.py for duplicate-function clusters — refuse single-source for tier-1 without documented break-glass. Flag renewal clusters (≥3 contracts same month). Synthesize: top growth categories, bottlenecks, consolidation opportunities with estimated savings and risk flags. Estimate savings as: cluster spend minus winner spend minus migration costs.
06

开始使用

以下是主要功能的用例提示词,可以直接复制使用。

01

先限定一个真实任务

不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务,用 采购优化 尝试规划库存、采购、产能、供应商和补货。 当你需要达到这个检查标准时使用:已经写清输入范围、负责人,以及预测误差、缺货率、积压库存、资金占用和服务水平中的一个主要判断指标。

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请使用上方 Skill协助我完成这项任务:先限定一个真实任务。

任务资料:[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策:[CONSTRAINTS]

不要从整店上线开始。先选一个可以撤销的任务,用 采购优化 尝试规划库存、采购、产能、供应商和补货。

请给出可执行的结果,并明确标注仍需要人工审核的内容。

需要替换的变量

[TASK_DETAILS]
本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]
请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
02

整理输入和安全边界

只准备本次需要的干净的 SKU 历史、交期、当前库存、采购约束和毛利假设。删除无关个人信息,并写清哪些动作不能自动执行。 当你需要达到这个检查标准时使用:输入有明确来源,敏感字段已最小化,审批人知道试验会读取或修改什么。

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请使用上方 Skill协助我完成这项任务:整理输入和安全边界。

任务资料:[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策:[CONSTRAINTS]

只准备本次需要的干净的 SKU 历史、交期、当前库存、采购约束和毛利假设。删除无关个人信息,并写清哪些动作不能自动执行。

请给出可执行的结果,并明确标注仍需要人工审核的内容。

需要替换的变量

[TASK_DETAILS]
本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]
请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
03

核对原始 Skill 后运行

先阅读来源、安装方式和权限说明,再把 采购优化 放入单独的测试项目;命令和 Skill 正文保持来源原文。 当你需要达到这个检查标准时使用:已经得到一份可人工检查的库存或采购建议,且没有越过批准范围。

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请使用上方 Skill协助我完成这项任务:核对原始 Skill 后运行。

任务资料:[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策:[CONSTRAINTS]

先阅读来源、安装方式和权限说明,再把 采购优化 放入单独的测试项目;命令和 Skill 正文保持来源原文。

请给出可执行的结果,并明确标注仍需要人工审核的内容。

需要替换的变量

[TASK_DETAILS]
本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]
请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
04

对照基线逐项复核

不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照,记录事实错误、漏项和人工修改时间。 当你需要达到这个检查标准时使用:预测误差、缺货率、积压库存、资金占用和服务水平有测试前基线,错误和例外也有单独记录。

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请使用上方 Skill协助我完成这项任务:对照基线逐项复核。

任务资料:[TASK_DETAILS]
需要遵守的限制或政策:[CONSTRAINTS]

不要只看结果是否流畅。把输出与原始数据、现有 SOP 和历史基线对照,记录事实错误、漏项和人工修改时间。

请给出可执行的结果,并明确标注仍需要人工审核的内容。

需要替换的变量

[TASK_DETAILS]
本次任务所需的事实、背景或原始材料。
[CONSTRAINTS]
请用已经确认的店铺实际信息替换这个占位符。
07

风险与使用注意事项

执行前核对价格与商业条件

任何价格、折扣、成本或毛利建议都只基于你提供的数值。发布或发送优惠前,应重新核对实时价格、税费、运费和毛利规则。

把评论规律当作待验证的假设

原始指令可以归类并排序反馈,但重复出现的表述不等于已经证明商品缺陷或客户普遍偏好。修改商品、政策或活动前,应回看原始样本。

社区评分结果

任务有效性
安装与使用难度
稳定性与边界
文档清晰度
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作者 / 维护者

Alireza Rezvani

HealthTech CTO 与开源维护者,关注应用型 AI、Agent 编程,以及面向产品、研究、增长和运营团队的实用 Skills。

风险、权限与限制

在提供店铺数据前检查第三方平台的权限范围。不要将支付凭证、客户密码或不必要的个人数据粘贴到模型中。输出必须由负责该业务流程的人员检查。

内容核验日期: