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Roas Calculator — ROAS 计算器 — 广告投入回报率评估工具

v1.0.1

评估广告投入回报率(ROAS)与电子商务利润边际的真实性,不仅依赖归因收入。适用于团队需要快速做出paid traffic的放大、维持或停止决策时。

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by @leooooooow (LeroyCreates)·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/3/18
安全扫描
VirusTotal
无害
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OpenClaw
安全
high confidence
该技能的指令、输入和输出与其宣称的目的(ROAS 评估)相符,并且不要求凭证、安装或不寻常的系统访问。
评估建议
该技能看起来连贯且低风险:它只请求业务数据并返回计算结果和 Python 脚本模板。运行任何生成的 Python 代码前,请在本地检查(或在沙盒中运行),确保它只执行预期的算术运算,不进行网络调用或访问未意图的文件。避免将敏感凭证或专有数据粘贴到聊天中;仅提供所需的最小数字输入。如果未来版本添加下载、环境变量或代码文件,请在安装前重新评估。...
详细分析 ▾
用途与能力
Name and description match the SKILL.md: it asks for ad spend, revenue, cost breakdowns, and produces ROAS analysis and a reusable Python script. There are no unrelated environment variables, binaries, or config paths requested.
指令范围
Runtime instructions are scoped to asking clarifying questions, computing ROAS, showing assumptions/formulas, and returning a Python script and an output template. The skill does not instruct the agent to read system files, environment variables, or transmit data to external endpoints.
安装机制
Instruction-only skill with no install spec and no code files to write or execute; lowest-risk installation footprint.
凭证需求
No environment variables, credentials, or config paths are required. Requested inputs are user-provided numeric/business values appropriate for the task.
持久化与权限
Defaults are standard (not always-on). The skill is user-invocable and may be invoked autonomously per platform defaults, but it does not request persistent privileges or modify other skills/config.
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.12026/3/16

添加基于浏览器的指导或交互式 Python 工作流改进

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install roas-calculator
镜像加速npx clawhub@latest install roas-calculator --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

ROAS 看起来高,不代表这笔广告真的值得放大。

先交互,再计算

这个技能不应该一上来就直接给结果。开始时先问清楚:
  • 你想用什么口径看 ROAS?
- 平台归因收入? - 扣退款后的净收入? - 扣掉折扣后的有效收入?
  • 你们平时怎么计算 break-even ROAS?
  • 你是想用你们现有口径,还是让我给一个推荐的电商计算框架?
  • 是否要把履约、客服、创意成本、渠道费算进去?

如果用户没有成熟口径,先给推荐框架,再让用户确认。

Python 脚本指导

当用户提供了结构化数字后:
  • 生成 Python 脚本做计算
  • 先展示假设和公式
  • 再输出结果
  • 最后返回可复用脚本

如果数字不完整:

  • 不要硬算
  • 继续追问缺失变量
  • 或给出推荐默认值并等待用户确认

解决的问题

很多团队看到广告回收就会加预算,但忽略了:
  • 折扣、退款、物流和手续费会侵蚀可保留收入;
  • 平台归因很好看,不等于真实利润好看;
  • 一条广告 ROAS 够不够,不是看行业平均,而是看你的 unit economics。

这个技能的目标是: 把 ROAS 放回真实电商利润语境里,给出 scale / hold / cut 的判断。

何时使用

  • 准备放大预算前;
  • 广告表现看起来不错,但利润不确定;
  • 团队需要统一 break-even ROAS 口径。

输入要求

  • 广告花费
  • 归因收入
  • 毛利 / 成本结构
  • 折扣与优惠
  • 退款率 / 退货影响
  • 可选:渠道费、创意成本、客服成本

工作流

  • 明确用户采用的 ROAS 与利润口径。
  • 计算名义 ROAS。
  • 根据利润结构估算 break-even ROAS。
  • 根据退款和折扣校正有效收入。
  • 给出是否可放量的建议。
  • 输出可复用 Python 脚本。

输出格式

  • 假设表
  • ROAS 结果
  • Break-even 对照
  • 建议动作
  • Python 脚本

质量标准

  • 不只汇报 ROAS 数字,要解释够不够。
  • 明确指出归因和真实利润的差距。
  • 输出要能直接支持预算决策。
  • 清楚标注估算项。
  • 未确认口径前不要假装精确。

资源

参考 references/output-template.md

数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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