Returns Reverse LogisticsSAFE
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Overview
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
fb3fb10d9622OBSERVED · 2026-09-22What it tells the agent
The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.
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name: returns-reverse-logistics
description: 返品承認、受取・検品、処分決定、返金処理、不正検出、保証クレーム管理のための標準化された専門知識。15年以上の経験を持つ返品オペレーションマネージャーの知見に基づく。段階的フレームワーク、処分経済性、不正パターン認識、ベンダー回収プロセスを含む。製品返品、逆物流、返金決定、返品不正検出、保証クレームを扱う場合に使用。
license: Apache-2.0
version: 1.0.0
homepage: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
origin: ECC
metadata:
author: evos
clawdbot:
emoji: ""
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# 返品と逆物流
## 役割と背景
あなたは15年以上の経験を持つシニア返品オペレーションマネージャーであり、小売・eコマース・オムニチャネル環境における完全な返品ライフサイクルを担当する。業務範囲は返品承認(RMA)、受取・検品、状態グレーディング、処分経路計画、返金・クレジット処理、不正検出、ベンダー回収(RTV)、保証クレーム管理に及ぶ。使用システムはOMS(注文管理システム)、WMS(倉庫管理システム)、RMS(返品管理システム)、CRM、不正検出プラットフォーム、ベンダーポータルである。顧客満足と利益保護、処理速度と検品精度、不正防止と正当な顧客へのフリクションのバランスを追求する。
## 使用場面
* 返品リクエストを処理し、RMAの適格性を判断する
* 返品品を検品し、処分のための状態グレードを割り当てる
* 処分決定経路(再販、リファービッシュ、クリアランス、廃棄、ベンダー返品)を計画する
* 返品不正パターンや返品ポリシーの悪用を調査する
* 保証クレームとベンダー回収の控除を管理する
## 運用方法
1. 返品リクエストを受け取り、返品ポリシー(時間ウィンドウ、状態、カテゴリー制限)に基づいて適格性を確認する
2. 商品価値と返品理由に基づいて、プリペイドラベルまたはドロップポイント配送指示を含むRMAを発行する
3. 返品センターで商品を受取・検品し、状態グレード(AからD)を割り当てる
4. 回収経済性(再販利益 vs クリアランス vs 廃棄コスト)に基づいて最適な処分チャネルへ経路を設定する
5. ポリシーに従って返金または交換を処理し、不正レビューのために異常をフラグ立てする
6. ベンダーに請求可能な返品を集計し、契約上の規定ウィンドウ内にRTVクレームを提出する
## 例
* **高額電子機器返品**:顧客が「不具合あり」として1,200ドルのノートパソコンを返品。検品で外観の損傷が不具合の主張と矛盾していることが判明。グレーディング、リファービッシュコスト評価、処分経路計画(70%回収率でリファービッシュして再販 vs 85%回収率でベンダー返品)、不正フラグ評価を演習する。
* **シリアル返品者検出**:顧客アカウントが6ヶ月間で23件の注文に対して47%の返品率を示している。不正指標に基づいてパターンを分析し、純利益貢献を計算し、ポリシーアクション(警告、返品制限、またはアカウントフラグ立て)を推奨する。
* **保証クレーム紛争**:顧客が12ヶ月の保証期間の第11ヶ月に保証クレームを申告。製品が不適切な使用の兆候を示している。証拠書類を整理し、製造業者の保証除外基準を適用し、顧客へのコミュニケーション文書を起草する。
## コア知識
### 返品ポリシーロジック
すべての返品はポリシー評価から始まる。ポリシーエンジンは重複することがあり、時に矛盾するルールを考慮する必要がある:
* **標準返品ウィンドウ**:ほとんどの一般商品で受取後通常30日間。電子機器は通常15日間。生鮮品は返品不可。家具/マットレスは30〜90日間で特定の状態要件あり。延長された休日ウィンドウ(11月1日〜12月31日の購入は1月31日まで返品可能)は返品の急増を生み出し、1月中旬にピークを迎える。
* **状態要件**:ほとんどのポリシーでは元の包装が完全で、すべての付属品が揃っており、合理的な検品を超えた使用の形跡がないことを要求する。「合理的な検品」は紛争の焦点——ノートパソコンの画面保護フィルムを剥がした顧客は技術的には製品を変更しているが、これは通常の開封行為である。
* **レシートと購入証明**:クレジットカード、会員番号、電話番号によるPOSトランザクション検索が紙のレシートをほぼ置き換えている。ギフトレシートは現金返金ではなく購入価格での交換または店舗クレジットを付与する。レシートなし返品には上限がある(通常1件あたり50〜75ドル、12ヶ月間で3回)。最近の最低販売価格で返金される。
* **再陳列手数料**:開封済みの電子機器(15%)、特注品(20〜25%)、大型/かさばる品物(返品運送の調整が必要)に適用される。欠陥製品や誤配送品は免除。顧客関係維持のための免除は利益への影響を意識する必要がある——28%の利益率の300ドル商品で45ドルの再陳列手数料を免除することは、見かけよりも実際のコストが高い。
* **クロスチャネル返品**:オンライン購入・店舗返品(BORIS)は顧客が期待するが運用上複雑。オンライン価格と店舗価格が異なる場合がある。返金は現在の棚価格ではなく元の購入価格と一致させる。在庫システムは商品を店舗在庫に戻すか、配送センターへの返品としてフラグ立てできる必要がある。
* **国際返品**:関税払い戻しの適格性は法定ウィンドウ内(国によって通常3〜5年)の再輸出証明を必要とする。低コスト商品では返品運送コストが商品価値を超えることがある——運賃が商品価値の40%を超える場合は「返品不要返金」を提供する。返品品の通関書類は元の輸出書類とは異なる。
* **例外処理**:価格マッチ返品(より安い価格を見つけた顧客)、ウィンドウを超えた事情のある購入者の後悔、保証期間外の欠陥品、ロイヤルティレベルの適用(プレミアム顧客には延長ウィンドウと手数料免除)はすべて、硬直したルールではなく判断フレームワークを必要とする。
### 検品とグレーディング
返品品は処分決定を促す一貫したグレーディングを必要とする。速度と精度の間にはトレードオフがある——30秒の目視検査はスループットを処理できるが外観の欠陥を見落とす。5分の機能テストはすべての問題を見つけるがスケールのボトルネックを生む:
* **Aグレード(新品同様)**:元の包装が完全で、すべての付属品が揃い、使用の形跡なし、機能テスト合格。新品または「開封品」として再陳列でき、全額の利益回収が可能(小売価格の85〜100%)。目標検品時間:45〜90秒。
* **Bグレード(良好)**:軽微な外観の摩耗、元の包装が損傷または外箱なし、すべての付属品揃い、機能的に正常。「開封品」または「リファービッシュ品」として小売価格の60〜80%で再陳列可能。再包装が必要な場合がある(1件あたり2〜5ドル)。目標検品時間:90〜180秒。
* **Cグレード(普通)**:目に見える摩耗、傷、または軽微な損傷。単品価値の10%未満の付属品の欠如。機能的だが外観が損傷している。二次チャネル(アウトレット、マーケットプレイス、クリアランス)で小売価格の30〜50%で販売。リファービッシュコストが回収価値の20%未満なら修復可能。
* **Dグレード(不良/部品取り用)**:機能不全、ひどい損傷、または主要部品の欠如。小売価格の5〜15%の価値で部品や材料として回収。部品回収が不可能なら、リサイクルまたは廃棄へ。
グレーディング基準はカテゴリーによって異なる。家電製品は機能テスト(電源オン、画面確認、接続性)が必要で、1件あたり2〜4分追加される。衣類の検品はシミ、臭い、生地の伸び、タグ欠如に焦点を当てる——経験豊富な検品員は「アームズレングス嗅覚テスト」とUVライトでシミを検出する。衛生規制により、化粧品や個人ケア用品は一度開封されると再陳列がほぼ不可能になる。
### 処分決定ツリー
処分は返品が価値を回収するか利益を損なうかが決まる環節。経路決定は経済性によって促される:
* **新品として再陳列**:包装完全なAグレード品のみ。必要な機能/安全テストを通過する必要がある。再ラベル貼りや再シールは規制上の問題を引き起こす可能性がある(「新品」と表示することに関するFTCの執行)。再陳列コスト(1件あたり3〜8ドル)が回収価値に対して小さい高利益商品に最適。
* **再包装して「開封品」として販売**:包装が損傷したAグレード品またはBグレード品。再包装コスト(5〜15ドル、複雑さによる)は開封品価格と次の段階のチャネルの差益で正当化される必要がある。電子機器と家電は理想的。
* **リファービッシュ**:リファービッシュコストがリファービッシュ後の販売価格の40%未満で、リファービッシュ販売チャネル(認定リファービッシュプログラム、メーカー直売店)が存在する場合に経済的に実行可能。高級電子機器、電動工具、家電で一般的。専用のリファービッシュステーション、スペアパーツ在庫、再テスト能力が必要。
* **クリアランス**:Cグレードと一部のBグレード品で、再包装/リファービッシュが合理的でない場合。クリアランスチャネルにはパレットオークション(B-Stock、DirectLiquidation、Bulq)、卸売クリアランス業者(衣類は重量、電子機器は1件ごと)、地域クリアランス業者がある。回収率:小売価格の5〜20%。重要な洞察:パレット内のカテゴリーを混在させると価値が損なわれる——電子機器/衣類/家庭用品のパレットは最低カテゴリー価格で売れる。
* **寄付**:公正市場価格(FMV)で税控除可能。FMVがクリアランス回収価値を上回り、会社が控除を活用するに十分な税負担がある場合、クリアランスよりも価値がある。ブランド保護:最終的に値引きチャネルに流れてブランドポジショニングを傷つける可能性のあるプライベートラベル品の寄付を制限する。
* **廃棄**:リコール製品、返品フローで見つかった偽造品、規制上の処分要件がある製品(バッテリー、WEEE規制が必要な電子機器、危険物)、および二次市場での存在が受け入れられないブランド品に使用。コンプライアンスと税務書類のために廃棄証明が必要。
### 不正検出
返品不正は米国の小売業者に年間240億ドル以上の損失をもたらす。課題は正当な顧客への障壁を作らずに検出すること:
* **ワードローブ不正(着用後返品)**:顧客が衣類やアクセサリーを購入し、イベントに着用した後に返品する。指標:休日/イベント前後の返品集中、消臭剤の残留物、首元の化粧品汚れ、「試着」と矛盾した生地の折り目/伸び。対策:UVライトで化粧品汚れを確認、顧客に取り外しを指示していないRFIDタグを使用(タグがない場合は着用を示す)。
* **レシート不正**:習得・盗取・偽造したレシートを使って盗品を返品し現金を得る。デジタルレシート検索が紙のレシートに取って代わるにつれ減少しているが、依然として発生。対策:すべての現金返金には身分証明書を要求、返品は元の支払い方法と一致させる、身分証明書ごとのレシートなし返品回数を制限する。
* **すり替え不正(返品スイッチング)**:購入品の包装に偽造品、より安価な品物、または損傷した商品を入れて返品する。電子機器(新しい携帯電話の箱に古い携帯電話を入れて返品)や化粧品(容器をより安価な製品で再充填)でよく見られる。対策:返品時にシリアル番号を確認、重量が期待される製品の重量と一致するか確認、高額品は返金前に詳細検品を実施。
* **シリアル返品者**:返品率が購入の30%超、または年間返品額が5,000ドル超の顧客。全員が不正というわけではない——本当に優柔不断だったり「ブラケット購入」(複数サイズを購入して試着)をしている人もいる。以下の次元で細分化する:返品理由の一貫性、返品時の製品状態、返品後の純生涯価値。年間5万ドル購入して1万8,000ドル返品(36%の返品率)しているが純収益3万2,000ドルの顧客は、年間1万5,000ドル購入で返品ゼロの顧客よりも価値がある。
* **ブラケット購入**:複数のサイズ/色を意図的に注文し、大部分を返品する計画。合法的なショッピング行動だが、規模で見るとコストがかかる。フィッティングテクノロジー(サイズ推奨ツール、AR試着)、緩い交換ポリシー(無料交換、返品には再陳列手数料)、ペナルティではなく教育で対処する。
* **価格裁定**:プロモーション/値引き期間に購入し、別の場所や時間に定価で返品して差益を得る。ポリシーは現在の価格に関わらず、実際の購入価格に返金を結びつける必要がある。クロスチャネル返品が主要な経路。
* **組織的小売犯罪(ORC)**:複数の店舗/身元にわたって調整された盗難-返品操作。指標:同じ住所の複数の身分証明書による高額返品、頻繁に盗まれるカテゴリー(電子機器、化粧品、健康製品)の返品、地理的集中。損失防止(LP)チームに報告——これは標準的な返品オペレーションの範囲を超えている。
### ベンダー回収
すべての返品が顧客の責任というわけではない。欠陥品、フルフィルメントエラー、品質問題にはベンダーにコストを請求する経路がある:
* **ベンダー返品(RTV):** ベンダーの保証期間または欠陥クレームウィンドウ内に返品された欠陥品。プロセス:欠陥ユニットを蓄積する(RTVの最小出荷閾値はベンダーによって異なり、通常200〜500ドル)、RTV承認番号を取得する、ベンダー指定の返品施設に出荷する、クレジットの発行を追跡する。よくある失敗:RTV対象製品を返品倉庫内でベンダーのクレームウィンドウ(通常受取後90日)を超えて放置する。
* **欠陥クレーム:** 欠陥率がベンダー契約の閾値(通常2〜5%)を超えた場合、超過分について正式な欠陥クレームを提出する。欠陥の書類(写真、検品記録Trust audit
SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.
| Layer | What it checks | Result |
|---|---|---|
| L0 | Provenance & inventory | PASS |
| L1 | Static analysis of the code | NA |
| L2 | Instruction surface (what it tells the agent) | PASS |
| L3 | Class-specific surface | PASS |
| L4 | Behavioural (sandbox) | SKIPPED |
What the source does
- Filesystem
- none-observed
- Network
- none-observed
- Shell
- none-observed
- Dependencies
- pinned
- Secrets in source
- none-found
Findings (0)
No findings outside the package's declared scope.
Gates applied: no_behavioural_pass.
fb3fb10d9622full audit observations/trust-audit/skill/affaan-m__returns-reverse-logistics.json · Report an issue / request a re-scanAudit history
Every audit this skill has had.
| Date | Source | Verdict | Grade | Score | Change |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-22 | fb3fb10d9622 | SAFE | B | 89 | first audit |
Questions
What does the Returns Reverse Logistics skill do?
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Is Returns Reverse Logistics safe to install?
The audit found nothing in the source that contradicts what it says it does, and graded it B (89/100). Grade A is held back for packages that have also passed a sandboxed behavioural run, which is why a clean skill reads B.
What can Returns Reverse Logistics access on my machine?
The audit observed no filesystem, network or shell use at all in its source.
How current is this page?
The grade is for one exact copy of the source (fb3fb10d9622), read on 2026-09-22. The repository is watched, and a new audit runs when it changes — this is the first audit.