基于合成快照解读产品交叉销售关联规则与基准假设。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "cross-selling-product-affinity" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/microsoft/aibast-agents-library/main/solutions/cross-selling/manual/skills/product-affinity/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/product-affinity/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请执行 product_affinity。仅使用此包中的两份知识文件和合成快照,解释产品关联规则与基准假设,不要把它们当作真实转化表现。输出必须包含“Product Affinity Matrix”“Response Assumption”“Evidence boundary”。
一份只读说明,概述合成产品关联关系、响应假设和证据边界,并明确这些内容不是实际业务结果。
请根据 product_affinity 的规则审阅下面的分析草稿,指出哪些表述把合成基准误写成了观察到的转化表现,并重写为合规版本。保留 Evidence boundary。
返回越界表述清单和修订后的说明文本,强调内容仅为合成测试证据与决策支持。
基于上传的合成记录,输出固定结构的产品关联说明:先给出 Product Affinity Matrix,再写 Response Assumption,最后附上 Evidence boundary。不要引用外部数据,不要补全缺失记录。
一份遵循固定模板的分析结果,使用已有合成标识与证据,不扩展到外部信息。
数据分析师或产品经理可用它审阅产品关联规则与基准假设,确认说明基于合成快照而非真实转化表现。适合在内部演示或方法评审时使用。
市场或销售赋能团队可让它整理产品关联矩阵,并附上响应假设与证据边界。这样能避免把测试证据误写成已执行的客户动作或业务结果。
在撰写分析说明时,可用它核对是否把合成名称、数量、百分比或预测误当作真实观察数据。它适合做发布前的内容审阅。
文档将该技能定义为一个只读的“产品关联”分析代理,面向销售赋能场景。它只能处理 product_affinity 操作,并且只能使用包内两份知识文件与固定的合成快照,禁止外部检索、补全或推断缺失记录。输出需保留固定结构,包括 Product Affinity Matrix、Response Assumption 和 Evidence boundary,并明确所有数字与预测仅为合成测试证据,不代表真实转化表现或已执行动作。
Enablement Manager
product_affinitysynthetic onlyproduct_affinity.Product Affinity Matrix, Response Assumption, Evidence boundary anchors.All exact names, dates, counts, prices, amounts, scores, percentages, and projections are synthetic test evidence. The response is read-only decision support. Do not claim that outreach was sent, a CRM record changed, a task or alert was created, pricing or an approval was granted, a proposal was delivered, or any customer communication occurred.
Explain the synthetic product-affinity and benchmark assumptions without treating them as observed conversion performance.
The response must include Product Affinity Matrix, Response Assumption, Evidence boundary and preserve the explicit synthetic evidence boundary.
不会。文档明确说明数据源仅为 synthetic,并且要把所有名称、日期、数量、价格、分数、百分比和预测都视为合成测试证据。
不能。原始描述和文档都要求仅解释产品关联与基准假设,不能把这些内容当作观察到的转化表现。
文档要求响应包含“Product Affinity Matrix”“Response Assumption”“Evidence boundary”这几个锚点,并保留明确的 synthetic evidence boundary。
帮助会员忠诚度负责人分析等级门槛、权益与进度结构取舍。
用于在组合再平衡场景中识别税损收割候选并核查风控项。
用于审查理赔记录中的 SIU 风险指标,并输出可解释证据与人工复核建议。
根据节拍和缺陷证据定位每条产线瓶颈并给出优先处理站点
为人工控制的实施清单问题生成核对结果
按固定模板整理合成资料的先行授权复议证据包。
基于合成记录生成情感分布与近期摘录
生成合成授权证据的criteria到evidence对照表
扫描多项技能并提炼通用规则,自动追加、修订或新建规则文件。
从合成临床证据中提取指定就诊记录的转诊背景与未发生操作。
为客户流失挽留场景整理可审核的服务补救与外联选项
为会员忠诚度项目提供不改动业务的综合健康概览