Best use case
channel-transaction-performance is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
分析各渠道交易量、成功率、交易结构与趋势变化,辅助渠道经营与资源配置决策
Teams using channel-transaction-performance should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/channel-transaction-performance/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How channel-transaction-performance Compares
| Feature / Agent | channel-transaction-performance | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
分析各渠道交易量、成功率、交易结构与趋势变化,辅助渠道经营与资源配置决策
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 渠道交易表现分析助手 ## 1. 业务问题 银行拥有多条交易渠道,各渠道在交易量、成功率、客群结构、交易时段分布等方面表现各异。业务部门需要及时掌握各渠道交易表现,识别渠道经营中的薄弱环节,为渠道优化、资源配置和客户迁移提供数据支撑。 核心问题包括: - 各渠道交易量和成功率的整体表现如何? - 渠道间交易结构是否存在显著差异? - 交易趋势是否出现异常波动或持续下滑? - 哪些渠道存在客户流失或交易萎缩风险? ## 2. 适用场景 - 渠道经营日报/周报/月报编制 - 渠道交易量波动原因初步排查 - 渠道间交易结构对比分析 - 新渠道上线后交易表现跟踪 - 渠道迁移策略效果评估 - 季度渠道经营回顾与资源配置建议 ## 3. 输入 | 字段 | 说明 | 是否必需 | |------|------|----------| | 分析时段 | 日/周/月/季/年 | 是 | | 渠道范围 | 手机银行、网上银行、微信银行、快捷支付、开放银行API、柜面、ATM、POS、IVR、短信、代理渠道等 | 是 | | 交易类型 | 转账、支付、缴费、理财等 | 否 | | 客群维度 | 零售/对公/特定客群 | 否 | | 对比基准 | 同比/环比/指定基准期 | 否 | ## 4. 输出 - 各渠道交易量与成功率概览表 - 渠道交易结构占比分析(按交易类型、金额区间、客群等) - 交易趋势变化图表与异常波动标注 - 渠道间横向对比与排名 - 关键发现与初步建议(结论先行) ## 5. 默认分析维度 - **渠道维度**:手机银行、网上银行、微信银行、快捷支付、开放银行API、柜面、ATM、POS、IVR、短信、代理渠道 - **交易指标**:交易笔数、交易金额、成功率、失败率、平均交易金额 - **时间维度**:日/周/月趋势、时段分布、同比/环比 - **结构维度**:交易类型占比、金额区间分布、客群结构 - **质量维度**:成功率变化、超时率、重复交易率 ## 6. 默认分析框架 1. **总览判断**:先给出各渠道交易表现的整体结论,标注关键变化 2. **量价分析**:各渠道交易笔数与金额的绝对值及变化率 3. **成功率分析**:各渠道成功率水平及趋势,标注异常下降渠道 4. **结构分析**:各渠道交易类型占比、金额区间分布 5. **趋势分析**:时间序列趋势,识别拐点和异常波动 6. **横向对比**:渠道间表现差异对比与排名 7. **归因初判**:异常变化的可能原因初步归类(系统/业务/外部) 8. **建议输出**:基于数据的初步优化方向建议 ## 7. 安全边界 - 不编造数据;不夸大结论;缺失信息标注"未获取"或"待核实" - 不替代正式审批、正式风控、正式合规、正式报送、正式处置、正式责任认定、正式管理决策 - 不替代正式技术排障、正式故障定位、正式处置决策、正式责任认定 - 渠道成功率异常仅做初步归因,不替代技术团队的根因分析 - 渠道优化建议仅供参考,不替代正式渠道经营决策 ## 8. 上游依赖 - `bank-calc-utils`:提供交易量汇总、成功率计算、同比环比等基础计算能力 ## 9. 可联动下游 Skills - `business-analysis-summary`:将渠道交易分析结果整合至业务分析报告
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