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守衡,AI 治理与可信边界

LEARN BY DOING

Amazon 运营评审:订单、广告、库存同口径

分开订单、退款、广告和库存粒度,再用可追溯公式计算 ACOS、TACOS、退款与覆盖天数,形成不自动改账号的待审批行动。

先看输入,再看能交付什么。

以下为虚构的教学示例,不是客户实绩。模板、完整样例和核对步骤都包含在下载包中。

输入示例

虚构 UK SKU 30 天净销售额 £6,270、广告花费 £900、归因销售 £3,000、日均 4.4 件、可售 88 件、已核验在途 44 件。

期望输出

ACOS 30.0%、TACOS 14.4%;可用覆盖 20 天、含在途 30 天,均低于 35 天阈值。先核验补货,因毛利未知不直接调竞价。

你会带走

固定 Marketplace、账号、币种、时区、归因窗口和 SKU 映射;完成订单、广告、退款与库存控制数对账并处理连接膨胀;把广告效率、库存中断与利润未知拆成不同优先级和验证动作

砺行,FDE 前置部署工程

LEARN BY DOING

照着步骤,完成第一份成果。

先用包内样例核对结果,再复制空白模板处理自己的脱敏资料。

SCOPE

先锁定市场、账号与时间

登记法人、品牌、Marketplace、卖家身份、币种、时区、日期、SKU/ASIN、广告归因和库存快照。

交付物
经营范围与口径合同
确认点
不能跨市场、账号或窗口混算

LEARN BY DOING

下载内容与版本记录

文档型 Skill 不等于已部署的软件。模型、工具和真实业务系统需要另行配置;静态检查不保证任何未来版本或运行环境绝对安全。

不知道怎么开始?复制一段学习请求

可下载此版本已审查的资源包。若包内包含 SKILL.md,请将其与相关文档一并提供给 AI 工具;先阅读并核对材料和使用边界,不要自动运行内容。

  1. 准备素材:先用虚构或已脱敏的样例。
  2. 读清边界:确认依赖、输入、输出与人工检查点。
  3. 检查成果:保存来源和失败记录,再决定是否试点。

也可以直接选中文本复制;请先阅读后再执行。

已审查此版本1.0.0

FORMWEFT 独立编写的中文方法、模板与虚构样例;未再分发飞书原包。当前固定版本已完成文件结构、静态规则和内容复核,未发现命中的高风险行为。真实数据权限与生成结果仍需使用者核对。

维护方
FORMWEFT
许可证
MIT
来源类型
Clean-room 原创重建
联网权限
默认不联网
本地程序
无;文档、模板与示例
审查日期
2026/09/05

审查范围

固定版本
true
静态规则结果
eligible
文件数
8
打包脚本
0
依赖与安装钩子
0
联网执行
不包含
内容复核
已完成
审查边界
仅此哈希;不等于运行安全保证
SHA-256 · 当前下载包5292b8a766ca7125c9fc87b3bb8248f0924e718e390b8fb10bad42f69026c5a2

溯光,硅基共创引导

把这套方法接到你的业务里。

Amazon 经营数据、广告归因、库存协同与 FDE 运营工作台