Business Analytics Reporter

Analyserer salgs-/indtægts-CSV'er for svage områder og outputter en struktureret forbedringsrapport

Af ailabs-393 · ailabs-393/ai-labs-claude-skills

Testet · Virker ★ 8.0/10

Business Analytics Reporter — Analyserer salgs-/indtægts-CSV'er for svage områder og outputter en struktureret forbedringsrapport

Hvad det gør

Læser en forretningssalgs- eller indtægts-CSV, auto-detekterer indtægts-/dato-/kategori-kolonner og beregner vækst, volatilitet (variationskoefficient) og bundkvartil-kategori-metrikker i en JSON-rapport, og mapper derefter detekterede svage områder til skabelonbaserede forbedringsstrategier. Udløses, når brugeren beder om at analysere salgsdata, generere en forretningspræstationsrapport eller identificere underpræsterende områder og anbefale rettelser. Leveres med et Python-analyse script, en HTML-rapportskabelon og forretningsramme-/visualiseringsreferencedokumenter.

Testrapport

Klonede scriptet og kørte det på en 12-rækket 3-kategori salgs-CSV under en temp HOME med pandas 3.0.3; det producerede det dokumenterede JSON-skema (metadata/findings/weak_areas/improvement_strategies), der markerede 3 svage områder og 4 strategier. Sammenlignede report.json med en baseline manuel analyse, jeg skrev af den samme CSV: begge er enige om, at Home er den svageste kategori, men færdigheden tilføjer en reproducerbar CV-stabilitetsmetrik (69.9%, "High volatility") og fire strukturerede strategi-playbooks, som baseline manglede. Observerede en reel fejl: average_growth_rate kom tilbage +105.68%, så "Revenue Growth" blev IKKE flagget, selvom hver kategori faldt internt, because the script shifts revenue row-by-row across mixed categories (a Home->Electronics jump inflates the mean). Alle refererede filer henter HTTP 200 og er væsentlige; index.js er en uimplementeret TODO-stub, men er ikke en del af den dokumenterede workflow.

Testet: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills.git /tmp/business-analytics-reporter-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/business-analytics-reporter-src/dist/skills/business-analytics-reporter ~/.claude/skills/business-analytics-reporter
# Requires Python 3 with pandas + numpy: pip install pandas numpy
# Optional for visualizations: pip install plotly
# Run the engine: python ~/.claude/skills/business-analytics-reporter/scripts/analyze_business_data.py your_data.csv report.json
# CSV should have revenue/sales, date, and (optional) category columns.
# index.js in the skill dir is an unimplemented stub and is not used; the Python script is the working mechanism.

Kommandoer og eksempelprompter

/business-analytics-reporterAnalyserer salgs-/indtægts-CSV'er for svage områder og outputter en struktureret forbedringsrapport

Skills udløses af almindelige forespørgsler — ingen kommandoer at huske. Efter installationen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):

Analyze this sales CSV for weak performance areas
Generate a business performance report from this data
Recommend improvements based on our revenue data

Læs hele rapporten →