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餐饮加权评分决策

餐饮加权评分决策

数据分析 更新于 2026.08.30

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技能介绍

解决的问题

餐饮和多方案比较里,常见难点不是没有选项,而是选项差异混在体验、成本、履约、风险、预算里,很难用统一口径排序。直接拍脑袋容易受偏好影响,也会让评审、复盘缺少依据。本技能面向需要做多准则评估的场景:选供应商、对比餐饮方案、筛选门店合作对象,或把多个候选按量化维度打分排序。

工作方式

它把决策拆成四步:先明确问题和可用数据,再匹配加权评分框架,然后生成方案与优先级,最后落到执行与复盘。核心能力包括使用 scoring_matrix.py 计算多准则加权得分,按需加载 references/ 里的框架总览、核心方法、应用和进阶文档,并用 assets/ 中的检查清单与分析模板输出可填写结果。输出通常按“关键数字、Top3 动作、详细方案、模板工具”的层级呈现;缺失数据会标注为基准假设,要求结论能落到谁做、做什么、多久见效。

适用边界

它适合选项可拆解成维度、权重可讨论、需要留痕复盘的比较任务;不适合完全依赖主观判断、数据缺失过多或权重本身没有共识的场景。使用前最好准备候选项、评分维度和初步权重,并把结果作为决策起点而非最终结论。

使用场景

  • 餐饮业务对比多个供应商或合作门店,需要按成本、履约、品质等维度打分排序。
  • 运营负责人评审多个门店拓展方案,需要把体验、预算、风险纳入同一张评分矩阵。
  • 产品经理对比多个技术选型方案,需要用加权维度输出 Top3 结论并标注假设。
  • 数据分析师复盘供应商选择结果,需要用打分矩阵和模板补齐决策依据与留痕。

适合人员

  • 餐饮运营负责人:要在合作供应商前量化比较成本、履约和品质,并形成排序依据。
  • 数据分析师:需要把多个候选方案放入统一评分矩阵,输出可复盘、可标注假设的结论。
  • 产品经理:需要在技术选型或方案对比时给出优先级、关键数字和执行边界。
  • 采购或供应链工程师:需要为供应商评分建立可解释、可留痕的多准则打分流程。