findscripter 何时使用
在「销售已提出折扣」与「CFO/CRO/法务签字」之间的那一刻使用本技能，把诉求量化并路由给具体的人。典型触发：
- 销售提出的折扣超出 AE 审批权限。
- 客户返回了带红线修改的 MSA，需在转法务前做分诊。
- 交易需要 CFO 签字，你要一份可辩护的毛利拆解。
- RFP 需多年期条款，需对交易结构（付款、续约形态）打分。
- 续约扩容捆绑了折扣，需核验是否符合商业政策。
- 在搭建交易台审批队列，需要一致的路由规则。
不该用于：撰写提案/SOW/MSA（用合同与提案撰写类技能）；重新设计折扣矩阵与审批阈值（用 commercial-policy 类政策设计技能）；对整篇合同正文做深度法务红线（用 general-counsel-advisor 类技能，本技能只吃结构化条款 JSON）。
核心红线：本技能从不自动批准。 每个产出都是「数字评分卡 ＋ 路由给具名人类审批人」的建议，即便结论是 APPROVE，也必须点名谁来签。
步骤
- 录入交易 —— 让销售/AE 填写
assets/deal_intake_template.md，含 ARR、期限、折扣、付款条件、客户分层、战略标记，以及客户标注的条款红线（约 20 分钟）。 - 打分毛利＋风险 —— 跑
deal_scorer.py，按 5 个维度（毛利、风险、战略价值、商业契合、结构形态）给 0-100 综合分，输出四档结论之一：APPROVE / REVIEW / ESCALATE / DECLINE，每档绑定具名审批链。 - 路由折扣 —— 跑
discount_approval_router.py，把「折扣百分比＋交易规模＋分层」映射到具名审批链（AE → 经理 → 总监 → VP → CFO/CRO）并给出预估周期天数。企业地板价、SMB 快车道等修正项会显式标出。 - 扫描红线 —— 跑
terms_redliner.py，得到按 CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW 排序的发现，每条附标准反提条款（counter）和必须签字的法务/商务审批人。 - 组装评审包 —— 把三项产出合成一份交易台评审包，务必包含具名审批链。该包是建议，不是批准。
指令
三个确定性脚本，均为纯标准库实现，统一支持 --help、--sample、--input <json>、--output {human,json}：
# 1. 交易打分（profile: saas | enterprise-software | services | marketplace）
python3 scripts/deal_scorer.py --sample
python3 scripts/deal_scorer.py --input my_deal.json --profile enterprise-software
# 2. 折扣审批路由
python3 scripts/discount_approval_router.py --sample
python3 scripts/discount_approval_router.py --input my_deal.json --profile saas
# 3. 条款红线扫描（侦测 10 类雷区：无上限赔偿、MFN、永久回授许可、缺 DPA、NET-60+、宽泛禁挖角等）
python3 scripts/terms_redliner.py --sample
python3 scripts/terms_redliner.py --input my_deal_terms.json --output json
打分权重（毛利 30%、风险 20%、战略 15%、商业 20%、结构 15%）偏 CFO 视角，是 score_deal() 顶部常量，可按需调权。若公司已有成文折扣矩阵，通过输入 JSON 的 policy_thresholds 字段覆盖默认行业阈值。
逼问清单（成交前必须先答完再跑脚本），深度优先、逐题问、不打包：
- 满折扣下的毛利是多少？同等条件下下季 pipeline 长什么样？（一个 40% 先例会重塑 3 个季度的 pipeline）
- 此折扣在标准折扣矩阵内还是外？若在外，显式标出政策例外并路由给具名例外审批人。
- 除 ARR 外的战略价值（logo、参考客户、扩容路径）？须有书面、可核验的承诺。
- 客户是否签了赔偿上限、责任上限、DPA（涉欧盟数据）？无上限赔偿是关键信号否决项，无论毛利多高都阻断 APPROVE。
- 付款条件 NET-30/45/60+？优先 NET-30；每多 15 天约损失 2% 有效交易价值。
- 多年期年度预付，还是年度自动续约？多年预付 > 年度预付 > 年度自动续约；无 60 天通知的自动续约是红线。
- 折扣链每一跳的具名审批人是谁？「VP Sales」不是审批人，「Maria Singh，VP Sales」才是。
锁定第 1-4 题后再开 5-7 题；7 题答完后按 deal_scorer.py → discount_approval_router.py → terms_redliner.py 顺序执行。
示例
样例交易（28% 折扣的企业级 SaaS，带无上限赔偿＋MFN）：综合分 55.4 / 100，正确判为 DECLINE，并路由到 AE → Deal Desk → VP Sales → CFO → CRO → General Counsel。这印证了关键信号（无上限赔偿）覆盖综合分的设计——高分不等于可批。
注意事项
- 绝不自动批准。 任何结论（含 APPROVE）都点名必须签字的人，产出始终是建议。
- 不要因分数高就跳过红线扫描。 高综合分＋
UNCAPPED_INDEMNITY仍是 DECLINE，关键信号覆盖综合分。 - 别拿它做任意合同正文的法务审查。 本技能只吃结构化条款 JSON；散文红线请用 general-counsel-advisor 的合同风险扫描脚本。
- 别把折扣路由器当折扣计算器。 它路由的是 AE/客户已提出的折扣，不计算"正确"折扣；定价逻辑在 pricing-strategist。
- 别把每笔交易都路由到 CFO。 路由器停在能签该交易的最低权限层；过度升级拖慢漏斗、纵容 AE 过度打折。
- 别手改审批链以跳过某一跳。 修正项（企业地板价、SMB 快车道）是显式的；隐藏跳跃会破坏审计轨迹。
- 本技能假设商业政策已存在（折扣区间、付款条件规范、赔偿上限），它只应用政策、不设计政策；政策设计见 commercial-policy。红线器只覆盖 10 类最常见雷区，不替代对完整合同的法务总顾问审查。
互见
- pricing-strategist：设定定价模型（按席位/用量/分层、标价、打包），在策略层而非单笔交易。
- contract-and-proposal-writer：撰写提案/SOW/MSA，产出是文档；交易台是签字前的闸门。
- commercial-policy：设计折扣矩阵与审批阈值；交易台逐笔应用该政策。
- general-counsel-advisor：对完整合同正文做深度法务红线与条款书分析；交易台用结构化条款 JSON。
- cfo-advisor：烧钱率、单位经济、融资模型等战略财务；交易台是单笔交易粒度。
采编自 alirezarezvani/claude-skills（MIT 许可）。