11 年数据科学与算法｜164 项可治理 Skills｜81 项 Hook 自动化测试
为中国跨境品牌构建可核验的决策系统：把消费者信号、研究证据和供应链口径，转化为有负责人、有边界、可持续运营的经营动作。
而是知道什么发生了、证据是否可信、应该做什么，以及谁来负责。
| 管理场景 | 从哪里出发 | 最终交付 |
|---|---|---|
| 消费者与市场信号 | 分散的评论、趋势、竞品与渠道数据 | 可复核的机会判断、风险排序与行动建议 |
| 供应链与经营治理 | 指标口径不一、负责人不清、写入边界模糊 | 有 owner、有定义、有审批门槛的上线清单 |
| AI 能力治理 | 零散 prompt、工具配置和个人经验 | 可安装、可诊断、可验证、可复用的能力资产 |
以下数字来自对应公开仓库。截至 2026.07，它们证明系统规模与治理方式，不等同于第三方业务收益审计。
- 164 个 managed skills — 公开 registry，覆盖安装、分类、图谱、诊断与推荐。
- 9 个 hook manifests、81 项 tests — Agent_hook，把安全检查、交付验证和上下文保存制度化。
- 30 项 P0 owner sign-off、18 项 P0 字段映射 — scm，把供应链指标口径、负责人和生产写入边界前置；当前为只读原型。
- 4 步研究转化流程、审核阈值 ≥7/10 — paper_to_skills，把前沿研究转化为可复核的业务决策 Skill 与代码模板。
data_achieve 展示从原始记录到实体快照、信号、情报、证据、报告与告警的数据链路。
管理层价值： 让结论能回到数据来源，让重要变化能进入持续监控。
scm 将供应链指标、字段映射、审批要求和写入边界放进同一套只读工作台原型。
管理层价值： 在接入生产系统前，先解决“口径是什么、谁负责、什么条件下可以上线”。
paper_to_skills、Agent_skills、Agent_hook 与 kgraph 共同覆盖研究转化、能力注册、执行护栏和知识沉淀。
管理层价值： 让 AI 能力不依赖单次 Demo 或个人记忆，而是可以安装、审计、更新和复用。
- 证据先于结论：关键判断必须能回到数据、来源或验收记录。
- 决策必须可执行：每项建议都要明确 owner、边界、优先级和验收方式。
- AI 必须可治理：能力需要可安装、可诊断、可验证、可回退。
| 经营链路 | 能力治理 | 知识沉淀 |
|---|---|---|
| data_achieve | Agent_skills | paper_to_skills |
| scm | Agent_hook | kgraph |