6 张为输出物示意(按真实产物版式重排),不是成品截图;换成真图时外框尺寸不变。
依赖工具
跑这个包之前,你手上得有什么。缺一样它就干不了活。
- Python 本机能跑 python3(敲一条命令,不会删改你的文件)
- 报表 / 导出 CSV 要你从平台后台导出一份 CSV 或 JSON 当输入
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查看全部 →竞品拆解包
下架急救包(变狗 / 搜不到 / 受限商品)
欧盟合规包:上架前的四关自查(GPSR / PPWR / EPR / 欧代)
侵权自查与预警包
包含什么
- ✓ reason-mix — reason-mix:退货原因 → 根因
- ✓ cost-model — cost-model:单笔退货成本
- ✓ listing-diff — listing-diff:把退货根因变成字段级改动
适合谁
- ✓ 需要在固定场景里稳定产出的人 (客服售后 / 财务与成本)
- ✓ 已经有素材或成品图,缺「怎么组织」
- ✓ 想一次装好、反复复用,而不是每次重新描述
不适合
- – 想要全自动、连素材都不用准备
- – 只发一次、不打算复用
- – 需要平台专属的投放后台操作(那部分请人工做)
「用「退货降本包」帮我做一份网页,输入我先贴在下面。」
复制这句话发给你的 agent 即可开始关于这个技能
把一份退货报表跑成三样东西:按「我能改什么」分的六类根因(尺码/图文不符/破损/预期偏差/物流/其他)、每一单退货的 8 项成本与可手算的加法公式、以及改哪一段 listing 的字段级 diff(含尺码表与包装说明整文件)。三个 skill 全部离线、纯标准库、确定性输出,不联网也不需要平台授权。
效果样例
真实输入 → 实际输出,未做美化# listing 字段级改动清单:GAN-TS-01(B0DEMO0001) 依据 **4 类根因**(尺码不符、图文不符、破损、预期偏差),覆盖该 SKU 退货的 **100%**;共 **10 段**要改。每段的「依据」都指向 `reason-mix-by-cause.csv` 里的原始原因值,可回查。 > 这不是策略,是 diff:下面每一段都写着「现在是什么 / 改成什么」,照着粘回后台即可。文案是模板 + 你的实测值确定性生成的,没有一句是模型编的。 ## 一页总表 | # | 优先级 | 字段 | 依据根因 | 占比 | 现在 | 改成 | |---|---|---|---|---|---|---| | 1 | P1 | 尺码表 / 尺寸表 | 尺码不符 | 73% | 未上传:Amazon 后台多数服装类目没有独立尺码表字段,尺码信息目前只写在一张图… | 见 after/size-chart.md(整张表重新生成,按实测值渲染) | | 2 | P1 | 五点第 3 条 | 尺码不符 | 73% | 宽松版型,不挑身材,遮肉显瘦 | 选码指引:S–XXL,胸围 96–120cm,平铺单面测量(衣服放平,从腋下 2c… | | 3 | P1 | 标题 | 尺码不符 | 73% | 棉质圆领短袖 T 恤 男女同款 柔软亲肤 四季可穿 送礼佳品 | 棉质圆领短袖 T 恤 男女同款 柔软亲肤 四季可穿 送礼佳品(S–XXL,胸围 9… | | 4 | P1 | 五点第 2 条 | 图文不符 | 9% | 柔软亲肤,四季可穿,送礼佳品 | 所见即所得:精梳棉 100%,180g/㎡,圆领短袖,6 个尺码(S–XXL)、5… | | 5 | P1 | 图片 1 的 alt | 图文不符 | 9% | 短袖正面平铺图 | 实物参照实拍:精梳棉 100%,180g/㎡,圆领短袖,6 个尺码(S–XXL)、… | | 6 | P1 | 描述(追加一段) | 图文不符 | 9% | 这款纯棉短袖是我们的经典款,面料柔软,做工扎实,适合日常穿着。多色可选,男女同款。
return_id,sku,product,units,cause,cause_zh,disposition,disposition_class,unit_price,unit_landed_cost,return_shipping,outbound_shipping,platform_fee,inspection,markdown,scrap,storage,cs_labor,total,share_of_price,formula,flag r001,GAN-TS-01,棉质圆领短袖 T 恤(男女同款),1,size,尺码不符,SELLABLE,sellable,39.00,14.80,5.90,3.85,2.00,1.45,10.92,0.00,0.63,1.98,26.73,0.6854,5.90+3.85+2.00+1.45+10.92+0.00+0.63+1.98=26.73, r002,GAN-HD-01,拉链连帽卫衣 抓绒内里,1,size,尺码不符,SELLABLE,sellable,62.00,24.50,5.90,3.85,2.00,1.45,17.36,0.00,0.63,1.98,33.17,0.5350,5.90+3.85+2.00+1.45+17.36+0.00+0.63+1.98=33.17, r003,GAN-TS-02,速干训练短袖 男款,1,size,尺码不符,SELLABLE,sellable,45.00,17.20,5.90,3.85,2.00,1.45,12.60,0.00,0.63,1.98,28.41,0.6313,5.90+3.85+2.00+1.45+12.60+0.00+0.63+1.98=28.41, r004,GAN-TS-01,棉质圆领短袖 T 恤(男女同款),1,size,尺码不符,SELLABLE,sellable,39.00,14.80,5.90,3.85,2.00,1.45,10.92,0.00,0.63,1.98,26.73,0.6854,5.90+3.85+2.00+1.45+10.92+0.00+
安装指引
三个 agent 各一栏;每栏都给一条「怎么算装上了」的验证动作,验不过就是没装上。Claude Code
.claude/skills/returns-cost/
mkdir -p .claude/skills
unzip returns-cost.zip -d .claude/skills/
怎么算装上了 新开一个会话,问它「列出你装了哪些 skills」——能看到这个包的名字就算装上了。
想全站可用就把 .claude/skills/ 换成 ~/.claude/skills/(对当前用户所有项目生效)。
Codex
~/.codex/skills/returns-cost/
mkdir -p ~/.codex/skills
unzip returns-cost.zip -d ~/.codex/skills/
怎么算装上了 新开一个 codex 会话,让它「列出可用 skills」——列表里有这个包的名字即生效。
Codex 只读 ~/.codex/skills/,不读项目目录;换机器要重新放一次。
Cursor
.cursor/rules/returns-cost.mdc
mkdir -p .cursor/rules
cp returns-cost/SKILL.md .cursor/rules/returns-cost.mdc
怎么算装上了 在对话里 @ 这个规则文件名,问它「这个包的第一条硬规则是什么」——答得上来即加载成功。
Cursor 没有独立的 skills 目录:规则随项目走,换项目要再放一次(这是它和我们这里最不一样的地方)。
装不上怎么办一个终端都不想开:把 SKILL.md 全文贴进对话,效果一样,只是每次新会话要重新贴一次。
完整步骤与常见错误在包内 playbook.md;本站教程中心还有 下单与使用教程。
怎么用
4 步跑完,第一次大约 10 分钟-
1
开工前准备 | 要做 | 怎么做 | 为什么 | |---|---|---| | 定一个时间窗口 | 最近 30 天或 90 天,退货表与销量表**用同一个窗口** | 分母不同期,退货率就是错的;大促后单独看,别混进日常 | | 导三份表 | ① 退货报表 ② 同期的已订购商品销售额(或店铺订单数) ③ 你的商品成本表(售价 + 落地成本) | 没有 ② 就算不出退货率;没有 ③ 第二关直接拒跑 | | 只拿一个类目先试 | 按类目筛,先 20–50 单退货 | 全店几千条一起跑,改稿清单会看不完 | | 确认退货原因列 | 用 Excel 打开,看有没有"原因"这一列,值长什么样(代码还是中文) | 归类全靠它;列名/取值对不上先去规则文件里加同义词 | | 备份 | 原始导出的 CSV 单独存一份 | 后面要重跑、要
-
2
装配 **Claude Code**:复制到项目的 `.claude/skills/`(没有就先建)。 **Codex CLI**:复制到 `.codex/skills/`。 **没有 shell**:不用装。把三个 `SKILL.md` 依次贴进对话,按里面写的规则手工执行;脚本那几步退化成口头执行,产出要你自己填进 CSV。**注意**:手工执行时第 3 关最容易走样(模板里的变量、路径要自己一个个对),建议还是装脚本。 **只用脚本不装 skill**:也可以。`skills/<名字>/scripts/*.py` 是独立的,`python3 <脚本> --help` 能看全部参数。 装完确认(一条动作):新开一个对话,问 **"列出你现在可用的 skills"**,应看到 `reason-mix`、`cost-
-
3
触发顺序 四步(第 1 步要跑两次)必须按顺序,原因不是习惯: 1. **先 `reason-mix` 跑全店,再按 SKU 跑一次**。因为第三关改的是**某一个 listing**,而全店的原因占比是多个 SKU 混在一起的。反着做会怎样:拿全店的"破损 46%"去改一个破损只占 9% 的服装 SKU,你会给它加气柱袋和易碎标——白花钱,真问题(尺码)一动不动。 2. **先 `reason-mix`,再 `cost-model`**。第二关的分组与"可售/报废"判定都来自第一关的产出。反着做会怎样:没有 `disposition_class`,报废与折价无法区分,成本会被系统性低估(样例 02 里 9 单有 7 单是整件报废,全按折价算会少算一半多)。 3. **先 `cost-model`,再 `listing-
-
4
每一步的输入与输出 ### 第 1 关 `reason-mix`(跑两次) | 项 | 内容 | |---|---| | 输入 | 退货报表 CSV(Amazon:`sku,quantity,reason,customer-comments,detailed-disposition`;Shopify:`sku,quantity,return_reason,return_note,warehouse_grade`)+ 销量表(可选) | | 命令 | `python3 skills/reason-mix/scripts/reason_mix.py --input before/returns.csv --platform amazon --sales before/sku-sales.csv --out after/reason-m
用户评价
只统计买过的人写的评价;我们不删改,也不凑数。这个包刚上架,还没有人留下评价。等有真实购买者评价后,这里会显示星级、文字和 1–5 星分布;在那之前评分显示「—」,不会拿假分数顶上。
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