技能列表

比较主商品资料与各渠道草稿，生成字段差异、缺失项和人工提交队列。

将商品 CSV 或 JSON 资料统一为多平台上新校验字段，输出缺失项和资料摘要。

按买家维护的渠道规则检查商品标题、属性、SKU、图片和价格字段，输出可修复问题清单。

按售后状态、截止时间、物流节点、金额和风险原因生成可自动候选、人工复核和异常升级队列。

将抖店、小红书及自定义 CSV 或 JSON 售后记录统一为可分诊字段，输出校验错误和字段覆盖摘要。

把售后分诊结果整理成去重的人工交接队列、责任人和证据缺口摘要。

从严格留出期的候选分数计算有限样本共形阈值并生成历史候选集合 输入为脱敏校准期 JSON 输出为可审计校准结果

在独立历史审计期重放共形候选集合并统计覆盖率与漏覆盖风险 输入为校准结果和脱敏审计期 JSON 输出为人工复核报告

对 Top-k 指标、样本量和随机基线差异设置人工复核门槛 输入为脱敏彩票候选分数与已结束留出期，输出结构化排序质量结果。

按历史留出期计算候选 Top-k、召回率、精确率、平均精确率与随机基线 输入为脱敏彩票候选分数与已结束留出期，输出结构化排序质量结果。

将残差偏差、误差聚集、滚动窗口与门禁结果整理成人工可审阅的候选分析报告 输入为脱敏彩票预测概率与已结束期标签，输出结构化残差诊断。

按严格样本外序列计算残差偏差、Brier、MAE、RMSE、滞后一阶相关和滚动误差 输入为脱敏彩票预测概率与已结束期标签，输出结构化残差诊断。