Business Analytics Reporter

Analyseert verkoop-/omzet-CSV's op zwakke punten en genereert een gestructureerd verbeterrapport

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

Getest · Werkt ★ 8.0/10

Business Analytics Reporter — Analyseert verkoop-/omzet-CSV's op zwakke punten en genereert een gestructureerd verbeterrapport

Wat het doet

Leest een zakelijke verkoop- of omzet-CSV, detecteert automatisch omzet-/datum-/categoriekolommen en berekent groei, volatiliteit (variatiecoëfficiënt) en bottom-quartile categorietrics in een JSON-rapport, en koppelt vervolgens gedetecteerde zwakke punten aan getemplateerde verbeterstrategieën. Wordt geactiveerd wanneer de gebruiker vraagt om verkoopgegevens te analyseren, een bedrijfsprestatierapport te genereren of onderpresterende gebieden te identificeren en oplossingen aan te bevelen. Levert een Python-analysescript, een HTML-rapportsjabloon en referentiedocumenten voor bedrijfsframeworks/visualisatie.

Testrapport

Het script gekloond en uitgevoerd op een 12-rijige 3-categorie verkoop-CSV onder een tijdelijke HOME met pandas 3.0.3; het produceerde het gedocumenteerde JSON-schema (metadata/findings/weak_areas/improvement_strategies), waarbij 3 zwakke punten en 4 strategieën werden gemarkeerd. report.json vergeleken met een handmatige baseline-analyse die ik van dezelfde CSV schreef: beide zijn het erover eens dat Home de zwakste categorie is, maar de skill voegt een reproduceerbare CV-stabiliteitsmetriek toe (69.9%, "High volatility") en vier gestructureerde strategie-playbooks die de baseline miste. Een echte fout waargenomen: average_growth_rate kwam terug op +105.68%, dus "Revenue Growth" werd NIET gemarkeerd ondanks dat elke categorie intern afnam, omdat het script de omzet rij-voor-rij verschuift over gemengde categorieën (een Home->Electronics sprong blaast het gemiddelde op). Alle gerefereerde bestanden halen HTTP 200 op en zijn substantieel; index.js is een niet-geïmplementeerde TODO-stub maar maakt geen deel uit van de gedocumenteerde workflow.

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

Installatie

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.

Commando's en voorbeeldprompts

/business-analytics-reporterAnalyseert verkoop-/omzet-CSV's op zwakke punten en genereert een gestructureerd verbeterrapport

Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):

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

Volledig rapport (Engels) →