Safety Stock Review 用于安全库存的测算与审计。它的核心立场是：课本公式假设需求近似正态，而真实商品组合中很多 SKU 并不满足该假设，因此技能不只算出数字，还要说明这个数字在哪些地方可信。
所需数据：按 SKU 的需求历史（sku、period、qty，至少 12 个周期）、提前期（如有变异性一并提供）、服务目标。需尽早澄清目标指的是周期服务率（每周期不缺货概率）还是履约率（已服务单位占比）；合同通常指履约率，而公式通常计算的是周期服务率。
工作流：先分类，计算每个 SKU 的 CV 和零需求周期占比；当 CV >= 1.0 或需求间歇时，明确指出正态公式结果偏乐观。再用公式计算 SS = z * sigma_d * sqrt(LT)，ROP = mu_d * LT + SS（需求周期单位需与 LT 一致）；提前期有波动时使用含 sigma_LT 项的扩展形式。随后做经验压力测试：把库存设为 mu + SS 并重放历史，同时报告达到的周期服务率和履约率——零需求周期会免费通过周期服务率，间歇性物料应看履约率。再展示 90/95/98/99% 目标下的“九的成本”，说明服务目标本质是定价决策。最后按类而非全局建议：X 类可直接用公式，Y 类公式加经验校验，Z 类建议用量分位数方法或改策略（MTO、缩短提前期），而不是简单调大 z。展示前需把压力测试的分母（总需求量）与原始数据求和核对。
需显式检查的陷阱：合同写履约率却用周期服务率报价；对块状需求用正态公式，恰好在最痛的物料上低估风险；sigma 在混合趋势或季节性的周期上计算会普遍抬高 SS，应去季节化或改用预测误差 sigma；全组合使用同一个服务目标，而目标应随物料关键性与毛利变化。
输出格式：按 SKU（或按类）表格，含 mu、sigma、CV、类别、SS、ROP、达到的周期服务率、达到的履约率；按类的可信度声明；目标区间内的九的成本表；假设脚注（服务定义、提前期处理、sigma 来源）。工作示例与图表链接：https://github.com/gulmezeren2-byte/abc-xyz-inventory。来源为 Eren Gulmez 的 industrial-engineering-ai-skills（MIT）。