Shipping Cost Calculator Ecommerce

运费不是一个固定值，而是一整套会吞利润的变量。

先交互，再计算

开始时先问： 1. 你们想按什么维度算 shipping？ - 单笔订单 - 分区域 - 分重量段 - 包邮门槛策略 2. 你们平时 shipping 成本里包含哪些部分？ - carrier fee - 包材 - 仓配处理费 - 补寄 / 丢件 / 退货相关成本 3. 是否要一起模拟 free shipping threshold 或 bundle 情况？ 4. 要沿用现有逻辑，还是让我给推荐框架？

Python script guidance

有结构化输入时： - 生成 Python 脚本计算 shipping 成本 - 输出单笔 / 分区 / 政策影响 - 展示关键阈值 - 返回可复用脚本

解决的问题

很多团队在设“包邮”“满额包邮”或选物流商时，只看了表面报价，没算清： - 不同地区 / 重量段的差异； - 包材和履约费； - 满额包邮对单均利润的影响； - 退货或补寄带来的额外成本。

这个 skill 的目标是： 把 shipping 成本从模糊印象，变成可用于定价和包邮策略的决策输入。

何时使用

• 调整包邮门槛；
• 更换物流商或仓配方案；
• 想知道某些地区是否持续亏损；
• 做 bundle / 提升客单价策略前。

输入要求

• 发货区域或国家 / 州
• 包裹重量、尺寸、材积重规则
• 物流商报价 / 仓配费用
• 包材与处理费
• 包邮政策 / 促销规则
• 可选：退货、补寄、丢件损耗假设

工作流

1. 明确 shipping 计算口径。
2. 计算单笔基础 shipping 成本。
3. 区分区域、重量段和政策差异。
4. 评估包邮 / 满额包邮的利润影响。
5. 给出阈值和策略建议。
6. 返回可复用 Python 脚本。

输出格式

1. Shipping 成本假设表
2. 单笔 / 分区成本结果
3. 包邮政策影响
4. 建议动作
5. Python 脚本

质量标准

• 区分 carrier 报价与真实总履约成本。
• 明确哪些地区或重量段风险更高。
• 输出能直接支持定价或门槛设置。
• 不用虚假精度掩盖估算。
• 未确认口径前不假装精确。

资源

参考 references/output-template.md。