用途：面向 SaaS 收入团队，分析销售管道健康度、收入预测准确性与 GTM（go-to-market）效率指标，用于周度管道复盘、月度/季度预测复盘、季度效率审计与 QBR。
主要能力：
- 管道分析器 pipeline_analyzer.py：计算管道覆盖率（管道总值/配额，健康值 3-4x）、阶段转化率、销售速度（商机数×平均单值×赢单率/平均销售周期）、交易老化（超过阶段平均周期 2 倍即标记）、集中度风险（单一交易占比超 40% 告警）与覆盖缺口。
- 预测准确性追踪器 forecast_accuracy_tracker.py：计算 MAPE、预测偏差（高估/低估）、按交易额加权的准确率、周期趋势与按销售/产品/细分等维度的分类拆解，并给出准确率评级（<10% 优秀、10-15% 良好、15-25% 一般、>25% 较差）。
- GTM 效率计算器 gtm_efficiency_calculator.py：计算 Magic Number（>0.75）、LTV:CAC（>3:1）、CAC 回收期（<18 个月）、Burn Multiple（<2x）、Rule of 40（>40%）、净收入留存 NDR（>110%）并给出评级与改进建议。
使用方式：脚本均支持 --format text 与 --format json。示例： python scripts/pipeline_analyzer.py --input assets/sample_pipeline_data.json --format text python scripts/forecast_accuracy_tracker.py assets/sample_forecast_data.json --format text python scripts/gtm_efficiency_calculator.py assets/sample_gtm_data.json --format text 输入为 JSON 文件，包含配额、阶段配置、交易列表、预测周期与实际值、收入/成本/客户指标等字段。
适用场景：周度管道检查、预测准确性复盘、季度 GTM 效率审计、QBR 综合分析。
限制：需自行准备并核对输入数据（与 CRM、财务系统对账）；指标目标值为资料给出的参考基准，非保证结果；未提供安装步骤、依赖说明与收费信息。