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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包含什么
- ✓ metric-attribution — metric-attribution:指标变化归因
- ✓ anomaly-alert — anomaly-alert:阈值告警与排查顺序
- ✓ review-report — review-report:一页纸复盘 + 三条实验
- ✓ lesson-ledger — lesson-ledger:经验沉淀
适合谁
- ✓ 需要在固定场景里稳定产出的人 (老板·操盘手 / 运营)
- ✓ 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「运营复盘包(每周 20 分钟,把一轮运营变成下一轮实验)」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
两期经营数据 + 本期动作清单进,出五样东西:指标变化归因(带待验证假设)、阈值告警与排查顺序、一页纸三段式复盘、三条带有效/无效/负向判定标准的实验、可复用的经验条目。缺数据就写缺失,不编数、不承诺增长。
效果样例
真实输入 → 实际输出,未做美化# 指标变化归因:2026-W42 对比 2026-W41 这份文件只做三件事:把两期数字摆出来、指出哪几项值得看、给每条变化写一个**待验证的假设**。 它不下因果结论——动作和指标同周发生只说明「时间上挨着」,能不能算数要看下期数据。 ## 一、变化一览 | 指标 | 上期 | 本期 | 变化 | 幅度 | 判定 | |---|---|---|---|---|---| | 销量(件) | 218 | 246 | +28 | +12.84% | 改善 | | 会话数(次) | 9480 | 9860 | +380 | +4.01% | 正常 | | 转化率(%) | 2.3 | 2.49 | +0.19 | +8.26% | 改善 | | 广告花费(USD) | 640 | 705 | +65 | +10.16% | 需关注 | | 广告销售额(USD) | 1720 | 2105 | +385 | +22.38% | 改善 | | 退货率(%) | 6.8 | 7.6 | +0.8 | +11.76% | 需关注 | | 商品评分(星) | 4.42 | 4.31 | -0.11 | -2.49% | 需关注 | | 评价数(条) | 87 | 95 | +8 | +9.20% | 改善 | | ACOS(%) | 37.21 | 33.49 | -3.72 | -9.99% | 改善 | 共 9 项指标:需关注 3 / 改善 5 / 正常 1 / 本期缺失 0 / 无上期基线 0。 ## 二、需要验证的假设 ### 假设 1 · 退货率(%)(6.8 → 7.6,+11.76%) - **可能对应的动作**:A-04 服装 3 个 SKU 补实测尺码表与尺寸图 - **为什么不能当成因果**:退货率在涨。先按原因拆开(尺码 / 图文不符 / 破损 / 物流延迟),不要笼统归成质量问题。 另有动作存在滞后:A-04(2026-10-16)距本期结束仅 2 天,退货率(%)通常要 10 天才反映,本期变化不能归给它。 - **怎么验证**:导出退货原因明
metric,label,value,prev,delta,level,threshold,why,triage,owner return_rate,退货率(%),7.6,6.8,+0.8,红,告警线 6.0、红线 7.5,退货率越过 7.5%:退货成本按单笔算通常远高于毛利里预留的那几个点,先止血再找原因。,① 先拉本期退货原因明细,按尺码 / 图文不符 / 破损 / 物流延迟 / 买家反悔五类算占比(半小时,最便宜) ② 按 SKU 排序,看退货是不是集中在 1–3 个 SKU;集中在少数 SKU 就是商品或图文问题,分散就是流程问题 ③ 核对本期是否改过尺码表、主图、包装或发货渠道;改过就先看那一项 ④ 最后才讨论下架或改文案,因为改文案不能解决破损和物流延迟,客服 + 运营 acos,ACOS(%),33.49,37.21,-3.72,黄,告警线 30.0、红线 45.0,ACOS 在 30%–45%:还能接受,但要看是哪个 campaign 拖的,不要全店一刀切。,① 先按 campaign 拆 ACOS,找出最贵的那一个(不要看全店平均) ② 再看该 campaign 的搜索词报告,把花费高、零转化的词挑出来加否定 ③ 核对出价与预算有没有在本期被改过;改过就先回滚再看 ④ 最后才考虑降整体预算,因为一刀切会把还在赚钱的词一起关掉,广告投放 + 运营 rating,商品评分(星),4.31,4.42,-0.11,黄,较上期下滑 ≥0.1 星告警、≥0.25 星红线;低于 4.0 星直接红线,评分较上期下滑 0.10 星以上:滚动平均值的小幅下滑,通常是某一批订单的时效或包装问题。,① 先把本期新增的 1–3 星评价原文逐条读完,按原因打标签(时效 / 破损 / 质量 / 描述不符) ② 对得上订单的,查那批订单的发货仓与承运商 ③ 看差评是否集中在某一个变体或生产批次 ④ 最后才讨论补偿或删评,因为评分是结果,原因在前面三步,客服 + 运营 units_sold,销量(件),246,218,+12.8%,绿,较上期下滑 ≥10.0% 告警、≥20.0% 红线
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/ops-review/
mkdir -p .claude/skills
unzip ops-review.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/ops-review/
mkdir -p ~/.codex/skills
unzip ops-review.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/ops-review.mdc
mkdir -p .cursor/rules
cp ops-review/SKILL.md .cursor/rules/ops-review.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 | |---|---|---| | 建一个复盘目录 | 桌面建 `复盘/`,里面建 `2026-W42/`,再建 `before/`、`after/` | 每周一个文件夹,下期对照上期时不会翻聊天记录 | | 备份原始数据 | 后台导出的 CSV 原文件单独存一份,不要直接改 | 复盘要改口径时能退回去 | | 抄指标 | 把 9 项指标抄进 `before/metrics.csv`:销量、会话数、转化率、广告花费、广告销售额、退货率、评分、评价数(ACOS 不用抄,脚本算) | 脚本按列名认字段,抄漏一列就少一项结论 | | 记动作 | 本期做过的事记进 `before/actions.csv`,每条写 `metric_hint`(想影响哪个指标) | 不记动作,归因就没有「
-
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 `skills/metric-attribution/SKILL.md`、`skills/anomaly-alert/SKILL.md`、`skills/review-report/SKILL.md`、`skills/lesson-ledger/SKILL.md` 依次贴进对话,让它按规则手工执行(脚本那几步退化成口头执行,产出要你自己写进 CSV)。 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 `metric-attribution`、`anomaly-al
-
3
触发顺序 四关必须按顺序,原因不是习惯: 1. **先归因(1),再告警(2)**:告警要判「比上期跌了多少」,它读的是同一份 `metrics.csv`,但结论要挂在归因表里「这个指标本来就值得看」的前提下。反着做会怎样:告警把销量 +12.84% 也拉进排查清单,你花时间看一个没问题的指标。 2. **先 1 和 2,再报告(3)**:报告的三段式是把「变化」和「红线」合成人话,缺任何一份它只能写「建议优化」。反着做会怎样:报告里「做错了什么」整段空着,老板以为你这一期没犯错。 3. **沉淀(4)放最后**:它只引用**历史**实验的判定,不引用本期结果——本期刚做的动作还没被判过,不能进经验库。反着做会怎样:把本周刚做的事写成「有效经验」,下期拿它指导动作,等于自己给自己编因果。 你原话可以直接抄: 第一关:**
-
4
每一步的输入与输出 ### 第 1 关 metric-attribution | 项 | 内容 | |---|---| | 输入 | `before/metrics.csv`(`period,metric,value[,unit,note]`,两期)+ `before/actions.csv`(`action_id,date,action,metric_hint`) | | 命令 | `python3 skills/metric-attribution/scripts/attribute.py --metrics before/metrics.csv --actions before/actions.csv --current 2026-W42 --previous 2026-W41 --current-end 2026-10-1
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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