Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

retail-customer-list-analysis(零售客户名单分析)

retail-customer-list-analysis 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

retail-customer-list-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,788。

总安装 3,030周安装 125GitHub Stars 公开资料未说明下载 990核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:retail-customer-list-analysis(零售客户名单分析)
来源仓库:https://github.com/gwyang7/retail-customer-list-analysis
安装命令:
openclaw skills install retail-customer-list-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install retail-customer-list-analysis

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

基于 Shop API 的客户清单智能分析工具,统计不同类型客户分布与试用转化。支持快速掌握潜在客户数量、导购匹配情况及试用后成交趋势。输出各导购关联客户数、匹配失败原因与兴趣商品集中领域。需授权访问客户数据库,并确保字段映射关系符合当前业务模型。注意:隐私保护法规限制敏感信息展示,部分详情需手动脱敏处理。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install retail-customer-list-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

retail-customer-list-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install retail-customer-list-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

retail-customer-list-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

retail-customer-list-analysis 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

retail-customer-list-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

retail-customer-list-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,030 次,近一周安装 125 次,下载 990 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

retail-customer-list-analysis 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
retail-customer-list-analysis

零售客户名单分析 · 本页

3,030—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
retail-customer-list-analysis
description
|

客户清单分析 Skill

技能名称

customer-list-analysis

版本

v1.0

功能描述

基于 Shop API 客户清单数据,快速查询不同类型客户的数量、试用情况汇总、导购匹配情况。

数据源

API 端点

POST /api/v1/customer/list

请求参数

参数类型必填说明
storeIdstring是门店ID
fromDatestring是开始时间 (YYYY-MM-DD HH:mm:ss)
toDatestring是结束时间 (YYYY-MM-DD HH:mm:ss)
customerTypearray否客户类型 [1,2,3,4],空数组=全部
badgeNamestring否导购姓名,为空查询全部
pageNoint否页码,默认1
pageSizeint否每页数量,默认20

客户类型

类型值名称说明
1普通客户进店浏览但未产生试用行为
2潜在客户有普通试用行为
3意向客户有深度试用但未成交
4成交客户已完成购买

返回字段

字段说明
customerId客户ID
visitId访问ID
customerType客户类型 (1-4)
fromTime进店时间
toTime离店时间
duration停留时长(秒)
interestedItems感兴趣商品数
trialItems试用商品数
trialTransTotal试用后成交件数
transMoney成交金额
transTotal成交件数
badgeName关联导购姓名(为空表示匹配失败)

核心能力

1. 客户类型分布统计

总客户数: XXX人
├── 普通客户: XX人 (XX%) - 进店未试用
├── 潜在客户: XX人 (XX%) - 有普通试用
├── 意向客户: XX人 (XX%) - 深度试用未成交
└── 成交客户: XX人 (XX%) - 已完成购买

2. 客户试用情况汇总

按客户类型汇总:

  • 平均感兴趣商品数
  • 平均试用商品数
  • 试用后成交转化率
  • 平均成交金额

3. 导购匹配分析

总客户数: XXX人
├── 已匹配导购: XX人 (XX%)
│   ├── 导购A: XX人
│   ├── 导购B: XX人
│   └── ...
└── 匹配失败: XX人 (XX%) - 需处理

4. 客户明细列表

支持分页查询,可导出客户明细。

使用示例

from analyze import analyze_customer_list

# 查询今日客户清单
result = analyze_customer_list(
    store_id="416759_1714379448487",
    from_date="2026-03-25 00:00:00",
    to_date="2026-03-25 23:59:59",
    customer_type=[],  # 全部客户
    badge_name=None    # 全部导购
)

# 查询特定导购的客户
result = analyze_customer_list(
    store_id="416759_1714379448487",
    from_date="2026-03-25 00:00:00",
    to_date="2026-03-25 23:59:59",
    customer_type=[3, 4],  # 意向+成交
    badge_name="杨丽"
)

输出格式

{
  "status": "ok",
  "store_id": "416759_1714379448487",
  "query_period": {
    "from": "2026-03-25 00:00:00",
    "to": "2026-03-25 23:59:59"
  },
  "summary": {
    "total_customers": 50,
    "by_type": {
      "普通客户": {"count": 10, "percentage": 20.0},
      "潜在客户": {"count": 15, "percentage": 30.0},
      "意向客户": {"count": 15, "percentage": 30.0},
      "成交客户": {"count": 10, "percentage": 20.0}
    },
    "by_badge": {
      "matched": {"count": 45, "percentage": 90.0},
      "unmatched": {"count": 5, "percentage": 10.0},
      "clerks": {
        "杨丽": {"count": 20, "types": {"意向": 10, "成交": 10}},
        "李翠": {"count": 15, "types": {"潜在": 8, "意向": 7}},
        "未匹配": {"count": 5, "types": {"普通": 3, "潜在": 2}}
      }
    }
  },
  "trial_summary": {
    "平均感兴趣商品数": 3.5,
    "平均试用商品数": 2.1,
    "试用后成交转化率": 35.0
  },
  "customer_list": [...],
  "page": {
    "total": 50,
    "size": 20,
    "pages": 3,
    "current": 1
  }
}

依赖

  • api_client.get_shop_data() - Shop API 调用
  • ~/.openclaw/workspace-front-door/ - API 客户端路径

版本

v1.0.0 - 客户清单查询、类型分布、试用汇总、导购匹配

平台分布

OpenClaw

70.17%
按下载量换算695

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills