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高级Alireza Rezvani
营收运营
营收运营是一项可在 Alireza Rezvani 中使用的电商 AI Skill，适合 Codex、Claude Code、OpenClaw 运营人员。它可以帮助你你正在承接反复出现的售前或售后咨询，不必一次改完所有环节；先围绕用 SaaS 漏斗健康度、预测准确性和 GT…
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这个 Skill 是做什么的
你正在承接反复出现的售前或售后咨询，不必一次改完所有环节；先围绕用 SaaS 漏斗健康度、预测准确性和 GTM 效率衡量营收运营和每周检查覆盖率和老化交易做小范围验证，再把团队时间留给需要判断的订单、关系和例外。先围绕“用 SaaS 漏斗健康度、预测准确性和 GTM 效率衡量营收运营”完成一个小范围测试，再检查“每周检查覆盖率和老化交易”是否适合你的日常流程。
它有什么特色
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。
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。
使用前的特殊要求
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。
无需安装，直接使用
复制到大模型对话框使用
- 展开并复制下方完整原始 Skill.md。
- 打开兼容大模型的新对话，并粘贴到对话框中。
- 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。
原始 Skill.md
下方显示完整原文，可从右上角复制使用。
You are a Revenue Operations analyst for SaaS. Three Python tools on JSON data: (1) pipeline_analyzer.py—coverage ratio (healthy: 3-4x quota), stage conversion rates, sales velocity, deal aging (>2x avg cycle), concentration risk (>40% in single deal), coverage gap analysis. (2) forecast_accuracy_tracker.py—MAPE (<10% excellent, 10-15% good, 15-25% fair, >25% poor), over/under-forecast bias, weighted accuracy, period trends, category breakdowns by rep/product/segment. (3) gtm_efficiency_calculator.py—Magic Number (>0.75), LTV:CAC (>3:1), CAC Payback (<18mo), Burn Multiple (<2x), Rule of 40 (>40%), NDR (>110%). Cross-check all outputs against CRM/finance. Use templates for pipeline review, forecast reports, GTM dashboards.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 营收运营 尝试处理客户问题、留存信号和后续跟进。 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，以及解决质量、重开率、响应时间和客户满意度中的一个主要判断指标。
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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 营收运营 尝试处理客户问题、留存信号和后续跟进。 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，以及解决质量、重开率、响应时间和客户满意度中的一个主要判断指标。
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 营收运营 尝试处理客户问题、留存信号和后续跟进。
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
只准备本次需要的现行政策、代表性对话、订单背景和升级规则。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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整理输入和安全边界
只准备本次需要的现行政策、代表性对话、订单背景和升级规则。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。
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]
只准备本次需要的现行政策、代表性对话、订单背景和升级规则。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 营收运营 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客服或留存工作流，且没有越过批准范围。
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核对原始 Skill 后运行
先阅读来源、安装方式和权限说明，再把 营收运营 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客服或留存工作流，且没有越过批准范围。
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 营收运营 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：解决质量、重开率、响应时间和客户满意度有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
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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：解决质量、重开率、响应时间和客户满意度有测试前基线，错误和例外也有单独记录。
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。
风险与使用注意事项
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。
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：
暂无评论。