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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-t5y0h0pw/voxfood-restaurant-store-anomaly-radar。批量扫描多门店经营指标，把大量门店压缩成P0/P1/P2异常队列。 适用于餐饮连锁总部、区域与门店的日常业务分析和执行准备；只基于用户提供或已授权的数据工作，不虚构缺失数据，涉及价格、资金、处罚等高风险动作时保留人工审批。
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概述
批量扫描多门店经营指标，把大量门店压缩成P0/P1/P2异常队列。
Use when
用户有几十到几千家门店，希望AI先筛出真正异常的店，而不是人工逐店看表。
不适合使用
- 用户只要泛泛行业知识、没有任何企业数据或业务事实时，不强行生成“经营诊断”。
- 任务需要直接修改生产系统、真实价格、资金、员工处分等高风险动作时，本 Skill 只负责准备方案和复核材料，不直接执行。
输入
- 门店
- 日期
- 销售/目标
- 订单/客单
- 毛利/成本（若有）
- 退款
- 库存/缺货（若有）
- 历史基线或企业阈值（优先）
执行流程
- 先建立“企业阈值优先、历史分位数其次、演示阈值最后”的规则优先级。
- 对每家门店计算异常信号，不把所有问题压成一个分数。
- 按销售、利润、退款、库存、趋势等维度分型。
- 输出P0立即关注、P1本周跟进、P2自动监控。
- 对P0给出3条以内证据和下一步取证动作。
- 同一门店连续异常时标记趋势升级。
默认输出
- 异常雷达总览
- P0/P1/P2门店清单
- 风险类型分布
- 异常证据
- 补充数据需求
- 负责人动作队列
输出格式
默认按以下顺序输出：
- 管理层结论：最多 5 条，按重要性排序。
- 数据与口径：时间范围、字段、单位、企业阈值/基线。
- 发现与证据：用表格列出“对象 / 指标 / 异常 / 证据 / 判断”。
- 动作清单：责任对象、动作、优先级、建议时限、验收指标。
- 待补数据：哪些结论仍需补数据验证。
- 用户要求“网页/看板/汇报”时，可输出单文件 HTML，但页面必须注明数据口径与演示/真实状态。
通用质量规则
- 先审数据，再分析：先列可用字段、缺失字段、时间范围、单位和口径冲突。
- 事实 / 推断分开：输入数据直接支持的写“数据事实”；基于规则判断的写“分析判断”；缺证据的写“待验证”。
- 缺字段不补造：不能为了让报告完整而编数字。
- 先结论后明细：默认先给管理层摘要，再给证据、动作、明细。
- 阈值有来源：企业阈值 > 历史基线 > 明确标注的演示阈值。
- 高风险动作人工审批：价格发布、资金核销、赔付、处罚、停货、解约等不得默认自动执行。
- 输出可审计：关键结论必须说明使用了哪些字段/口径。
- 数据最小化：只处理任务所需数据，不要求无关的个人敏感信息。
专项边界
- 若无历史数据，异常只能基于企业阈值或明确标注的演示阈值。
- 分级用于管理优先级，不直接作为加盟处罚/人员处分依据。
触发示例
- “扫描这100家店，只告诉我今天必须处理的异常。”
- “把异常按销售、利润、退款、库存分开。”
失败处理
- 文件打不开：说明具体文件和错误，不假装已读取。
- 字段不够：先给“可完成部分 + 缺失字段”，不要停在泛泛追问。
- 数据冲突：列出冲突口径并分别计算，不偷偷合并。
- 数字异常：优先检查单位、重复行、退款/撤销、跨日结算和门店映射。
