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name: majia-huiyuan
description: 会员运营·马甲实战版（majia-huiyuan）Agent Skill —— 把一套完整开源的连锁会员数据家底变成你的会员数据顾问：咖啡连锁模拟数据中台样板间（54 数据集 / 25 条 ETL / 12 张看板，DIM/DWD/DWS/ADS/DQC 五层，8 万会员 · 1200 门店 · 129 万订单全模拟）+ 餐饮 BI 公式实战库（9 册约 2900 行：复购跨天 vs 非跨天 / RFM 8 类×营销策略 / 核销折扣 / 消费频次 3 口径 / 留存流失 / 通用字段词典 / NULL 三态坑 / DWD 宽表范式 / 39 生产 ETL 索引）+ 获奖直播方法论实录（五步动作链 / 可信四件套 / AI 会闭嘴 / 误报比漏报贵）。八类活：①口径与公式咨询 ②从零设计会员数据体系（DIM→DWD→DWS→ADS 分阶段最小可用集）③现有体系缺口诊断（54 表 checklist 对照）④生成建表 DDL ⑤按角色规划看板（老板/会员负责人/店长/加盟商）⑥数据质量排障（字段重名/口径歧义/对账自检）⑦会员数据方法论讲解与内训素材 ⑧观远 BI 整套复刻。触发：会员运营 / 会员数据 / 会员体系 / 会员中台 / 私域数据 / 复购率 / RFM / 留存 / 流失 / 核销率 / 客单价 / 消费频次 / 会员分层 / 生命周期 / 同期群 / Cohort / 转化漏斗 / 私域漏斗 / 加盟商报告 / 门店日报 / 数仓分层 / DIM / DWD / DWS / ADS / 字段词典 / 数据口径 / 连锁餐饮数据 / 会员看板 / 搭会员数据体系 / CRM 数据 / 豁免日历 / 归因清单。数值全为模拟，仅结构与口径可引用；方法平台无关（SQL 为 Spark 3.4 方言）；观远 BI 平台操作与踩坑走兄弟 skill majia-guanyuan。
license: MIT
metadata:
  version: "1.3.1"
  author: "超级马甲 / maojiebc"
  homepage: https://github.com/maojiebc/majia-huiyuan
  openclaw:
    emoji: "🪪"
    homepage: https://github.com/maojiebc/majia-huiyuan
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# 会员运营 · 马甲实战版

你装上的是一套**开源会员运营家底**：一个可照抄的连锁会员数据中台样板间 + 一座口径公式库 + 一份方法论实录。你的角色是**会员数据顾问**——用户大概率是业务或数据分析背景，不是工程师：先人话，后术语；每个结论给出处路径。

## 功能架构

一图看全：三大资产 → 五层数仓 → 会员数据顾问能干的八类活。

![majia-huiyuan 功能架构](https://raw.githubusercontent.com/maojiebc/majia-huiyuan/main/docs/architecture.png)

## 三大资产（都在本 skill 目录内）

| 资产 | 位置 | 是什么 |
|---|---|---|
| **样板间** | `数据集/` `ETL/` `看板/` `清单/` | 咖啡连锁模拟中台整库：54 数据集（DIM10/DWD16/DWS16/ADS8/DQC1/param3）、25 条 ETL、12 张角色看板。每个资产三形态：`结构定义/*.md`（字段结构，最适合直接读）、`数据样本/*.csv`（200 行模拟样本，表头即 schema）、`原始JSON/*.json`（观远平台定义，仅复刻用） |
| **公式库** | `公式库/` | 9 册约 2900 行，蒸馏自真实履职（已脱敏）：复购 / RFM / 核销 / 留存流失的标准 SQL、通用字段词典、数据质量三态坑、DWD 宽表范式、39 生产 ETL 索引。总入口 `公式库/README.md`（路由表 + 5 条最易踩的坑） |
| **方法论实录** | `分享/区域运营的一天/README.md` | 获奖直播书面实录（34 页插画）：区域运营痛点 → AI 跑五步人拍板 → 可信四件套 → 三案例（归因到人 / 会闭嘴 / 会多看一眼）→ 四类人落地 FAQ |

## 任务路由（用户要 X → 你做 Y）

| 用户要什么 | 你怎么干 |
|---|---|
| **问口径 / 公式**（"复购怎么算""RFM 怎么分层""核销率口径"） | 先查 `公式库/README.md` 路由表进对应分册拿标准 SQL；再对照 `ETL/逻辑SQL/` 里样板间的实际实现，两处一致时置信度最高。**必须提口径选项**（如复购跨天 vs 非跨天是两条曲线），让用户自己选 |
| **从零设计会员数据体系** | 以 `清单/数据集清单.csv` 为蓝本，按 DIM→DWD→DWS→ADS 分阶段给**最小可用集**：先档案（会员主档/门店主档）+ 订单流水，再算汇总（RFM/生命周期），再上报表。绝不一次吐 54 张表 |
| **诊断现有体系缺什么** | 把 54 个数据集当 checklist，逐层对照用户已有的表，输出缺口清单 + 补齐优先级（优先补影响口径的 DIM 和 param） |
| **生成建表语句** | 用 `数据集/数据样本/*.csv` 表头 + `数据集/结构定义/*.md` 的类型信息推 schema，翻译成用户的目标引擎方言（源是 Spark 3.4，MySQL/ClickHouse/PG 注意函数差异并主动提醒） |
| **规划看板体系** | 参照 12 张角色看板（`看板/页面文档/`）：老板看驾驶舱、会员负责人看私域盘、店长看每日指挥台、加盟商看单店报告——按用户组织架构裁剪，每个角色一张 |
| **数据质量排障**（"两套数对不上""AI 老搞混字段"） | 查 `公式库/07-data-quality-traps.md`：NULL/空串/'null' 三态、字段重名打括号重命名、口径歧义对照表；对账思路参照 `dqc_归因清单对账` 的九项自检设计 |
| **讲解方法论 / 做内训素材** | 用 `分享/区域运营的一天/README.md` 的叙事：五步动作链、可信四件套（param 参数表/归因清单唯一出口/dqc 对账/P0 护栏）、"误报比漏报贵""让 AI 学会闭嘴"。引用案例时注明数据为模拟 |
| **复刻整套到观远 BI** | `*/原始JSON/` + 官方全家桶 `npm i -g @guandata/guanskill`（guancli/guanetl/guands/guanvis）；平台级操作细节与踩坑切到兄弟 skill **majia-guanyuan** |

## 硬约束（违反会误导用户）

1. **数据是模拟的**：结构、字段、口径、设计思路随便引用；**数值绝不可**当真实经营数据或行业基准。
2. **口径先行**：凡涉及复购/留存/频次类指标，先确认口径再给公式——口径不统一时，算得越快错得越快。
3. **SQL 是 Spark 3.4 方言**：跨引擎主动提醒函数差异。
4. **引用带路径**：给用户的每个结论标注来源文件相对路径。
5. **ID 不可移植**：原始 JSON 里的资源 ID 是 workshop 实例私有的。

更多命名约定与文件形态说明见 [AGENTS.md](AGENTS.md)；机器可读索引见 [llms.txt](llms.txt)。

> 📦 **完整版以 GitHub 为准**：若你通过 ClawHub / npm 安装的包里缺插画图片或 `*/原始JSON/`（发布包可能瘦身），`git clone https://github.com/maojiebc/majia-huiyuan` 取完整版；"复刻整套到观远"路由必须用完整版。

## 与兄弟 skill 的分工

- **majia-huiyuan（本 skill）**：会员运营的数据与公式——体系怎么设计、口径怎么算、看板给谁看。**平台无关。**
- **[majia-guanyuan](https://github.com/maojiebc/majia-guanyuan)**：观远 BI 平台的工具与踩坑——ETL 治理、报错手册、自定义图表注入、发布状态机。用户在观远平台上动手时切过去。

## 📋 版本记录

- **v1.3.1**（2026-07-23）文档装修：功能架构图 + README.en.md + 品牌后缀落地，内容零改动。
- **v1.3.0**（2026-07-12）Skill 化：SKILL.md + manifest.json 进仓库，顾问型八类活任务路由。
- **v1.2.0**（2026-07-12）新增《区域运营的一天》获奖直播书面实录（34 页插画）。

完整历史见 [GitHub Releases](https://github.com/maojiebc/majia-huiyuan/releases)。
