Break-even Calculator Ecommerce

先把“不亏钱”的线算出来，再谈放量。

先交互，再计算

开始时先问： 1. 你想算哪种 break-even？ - 单笔订单 - 单 campaign - 月度整体 2. 你们平时 break-even 会把哪些成本算进去？ 3. 固定成本和可变成本是怎么区分的？ 4. 是否要一起反推 break-even CPA / ROAS / conversion threshold？ 5. 要沿用现有逻辑，还是让我给一套推荐框架？

Python script guidance

当用户提供结构化数字后： - 生成 Python 脚本完成 break-even 计算 - 展示公式和成本拆解 - 输出关键阈值 - 返回可复用脚本

解决的问题

很多电商投放或促销决策的问题，不是不会增长，而是不知道： - 当前价格下，最低要卖多少单才不亏； - CPA 到多少还能接受； - 打折、包邮、广告加码后，盈亏平衡点被推高了多少。

这个 skill 的目标是： 给出一套清楚的 break-even 计算，让团队知道什么情况下只是“看起来有营收”，什么情况下才是真正不亏。

何时使用

• 新品投放前要设底线；
• 调整价格、折扣、包邮政策前；
• 老品利润变薄，想找出关键压力项。

输入要求

• 售价
• 单件成本
• 运费 / 包装 / 手续费
• 广告成本或目标获客成本
• 固定成本（如团队 / 工具 / 月度分摊）
• 折扣、退款损耗等额外变量

工作流

1. 明确用户 break-even 的口径。
2. 计算单笔贡献利润。
3. 计算固定成本覆盖所需销量。
4. 反推 break-even CPA / ROAS / conversion 阈值。
5. 提示最敏感的成本项。
6. 返回可复用 Python 脚本。

输出格式

1. 核心假设表
2. Break-even 结果
3. 关键阈值
4. 风险提醒与建议动作
5. Python 脚本

质量标准

• 公式清楚，可复核。
• 区分可变成本和固定成本。
• 不是只给一个数字，要给可执行阈值。
• 对不确定假设做明确标注。
• 未确认口径前不假装精确。

资源

参考 references/output-template.md。