前言¶
补货和排产往往卡在「未来卖多少」：历史销量在 Excel 里，库存周转和安全库存要手算或另开脚本，统计模型和机器学习工具又分散在不同环境。把预测、库存建议和分析报告都交给对话式 Agent，需要一套能读本地表格、覆盖多种算法、并明确何时该启用的 Skill。下面介绍 SkillHub 上的「供应链需求预测」技能，以及安装与使用方式。
这是什么¶
「供应链需求预测」是 SkillHub 社区来源（community）的数据分析类 Skill，坐标为 @user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast，当前版本 1.0.0，由发布者 user_ade1c2ac 维护。
它面向需要对历史销售或库存数据做需求预测、索取库存优化建议、计算安全库存，或生成需求预测分析报告的场景。输入支持 Excel / CSV 本地文件，以及多种数据源混合；标签标明 requires_api_key=false，不依赖额外 API Key 即可安装使用。
SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast
资料接口页：https://api.skillhub.cn/user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast
核心功能¶
以下能力均来自官方简介，未在页面单独展开的实现细节不在此臆测。
- 需求预测：基于历史销售或库存序列，给出未来需求估计。
- 库存相关输出：库存优化建议、安全库存计算、需求预测分析报告。
- 数据接入：本地 Excel / CSV；支持多种数据源混合输入。
- 方法覆盖：
- 统计：移动平均、指数平滑、ARIMA
- 机器学习：XGBoost、LightGBM
- 深度学习：LSTM
- 自动化时序：Prophet - 行业语境：官方说明适用于制造、零售、电商、物流等供应链场景。
在 SkillHub 上该 Skill 分类为 data-analysis，评分 100000，下载 1867 次（以抓取资料为准）。
安装与启用¶
Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。官方页面给出的安装指引是：先按 SkillHub 安装文档配置 CLI，再安装本坐标对应的 Skill。
1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
检查是否已安装：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可使用官方推荐的一键脚本（完整安装含 CLI 与默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅安装 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
完整步骤与优先源策略见：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2、安装本 Skill¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/，Agent 可能无法识别。
skillhub install user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast --dir <你的 skills 目录>
也可将下面提示词发给已联网的 AI，让其按官方文档完成安装（SkillHub 页面原文）：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast`。
3、各客户端 skills 目录（官方文档摘录）¶
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
其他客户端路径以 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 第四节为准。安装后若 Agent 未加载新 Skill，需按你所用客户端的说明刷新或重启。
典型用法¶
官方未提供固定命令行示例或样例数据路径，触发方式以对 Agent 的自然语言描述为主，并与简介中的使用条件对齐。
- 需求预测：提供历史销量或出库的 Excel / CSV，说明预测 horizon（例如未来 4 周、下一季度），并写明 SKU 或品类维度是否需要分开建模。
- 安全库存：在同一对话中给出服务水平或交期假设，要求基于历史波动计算安全库存。
- 库存优化建议：在已有预测或当前库存快照基础上，请 Agent 给出补货或减仓建议（具体规则由 Skill 内指引决定）。
- 分析报告：要求输出需求预测分析报告，便于评审或归档。
示例提示（需替换为你的真实文件路径与字段说明）：
我有一份历史销售 CSV，路径是 /path/to/sales.csv，日期列是 date，销量列是 qty。
请用供应链需求预测技能做未来 8 周的需求预测，并给出安全库存计算思路与简要分析报告。
若同时使用多个数据源，在提示中说明各文件含义及如何关联（例如 SKU 主数据与销售明细）。
适用场景与注意¶
适合谁：需要把供应链侧「预测 + 库存」工作放进 Agent 对话的数据分析、计划或运营同学；已有 Excel / CSV 历史数据、希望尝试从移动平均到 Prophet、XGBoost、LSTM 等多种方法而不必每次手写流水线。
使用注意：
- 预测质量取决于历史数据长度、季节性与异常值；官方简介未承诺特定精度指标，上线前应在业务样本上自行验证。
- 混合数据源时，字段对齐与粒度（日 / 周 / 月）需在提示中说清，避免 Agent 误读。
- 深度学习与部分机器学习依赖运行环境；若本地缺少对应库，需按 Skill 内说明或你的环境策略安装，本文不列举未在官方页出现的依赖版本。
- 评分与下载量来自 SkillHub 列表，会随时间变化；以安装前在 SkillHub 页面看到的数值为准。
结尾¶
「供应链需求预测」把需求预测、安全库存、库存建议和分析报告收敛到一个 Skill，并覆盖统计、机器学习、深度学习与 Prophet 等常见路线，适合在 Cursor 等支持 Skills 的 Agent 里处理本地表格驱动的供应链问题。安装与目录配置以 SkillHub 官方文档为准；技能详情与更新见：
https://www.skillhub.cn/skills/user_ade1c2ac/supply-chain-demand-forecast
