{"skill":{"slug":"1688-shop-health-check","displayName":"1688 Shop Health Check","summary":"1688 店铺健康分析 skill。基于店铺总盘、异常商品、优秀商品、活动效果、客户地域、头部老客六大维度，对 1688 商家店铺进行健康诊断、风险识别、增长驱动分析与可执行经营建议输出。","description":"---\nname: 1688-shop-health-check\nversion: 1.0.0\ndescription: 1688 店铺健康分析 skill。基于店铺总盘、异常商品、优秀商品、活动效果、客户地域、头部老客六大维度，对 1688 商家店铺进行健康诊断、风险识别、增长驱动分析与可执行经营建议输出。\ninstall_source: local\nenabled_at: 1777293612305\nmetadata:\n  interactions:\n    - name: select_analysis_direction\n      type: card\n      selectionType: analysis_direction\n      description: \"在输出店铺健康总览后，让用户选择希望深入分析的方向\"\n      required_data:\n        directions: \"分析方向选项列表，每项包含 label 和 description\"\n    - name: select_abnormal_action\n      type: card\n      selectionType: requirement\n      description: \"异常商品诊断的可视化 JSON 输出后，根据每个异常商品的行动重点，生成『商品 × 推荐操作』的合并行动选项卡片，让用户单选一项立即执行\"\n      trigger_condition: \"user chose 异常商品诊断 (direction 1 or 7) AND abnormal_offer_count > 0\"\n      required_data:\n        questions: |\n          行动选项列表（Array<Object>），根据 Step 3 输出的 TOP 异常商品的 reason / 行动重点关键词动态生成。每个元素结构：\n          - question (string): 引导用户选择的问题文案\n          - options (Array<string>): 选项数组，每项形如『🖼️ 优化商品 {offerId} 主图（{异常类型简述}）』或『✏️ 优化商品 {offerId} 标题（{异常类型简述}）』；最少 2 项、最多 6 项；端侧自动追加『输入其他』\n    - name: input_offer_for_optimize\n      type: card\n      selectionType: requirement\n      description: \"异常商品诊断完成但未发现异常商品时，通过两步卡片问答收集商家想要优化的商品 offerId 和优化方向（🖼️ 优化主图 / ✏️ 优化标题），然后直接调用对应下游优化技能\"\n      trigger_condition: \"user chose 异常商品诊断 (direction 1 or 7) AND abnormal_offer_count == 0\"\n      required_data:\n        questions: \"问题列表（Array<Object>），固定 2 题：第一题为纯自由输入题收集 offerId，第二题为单选题选择优化方向\"\n---\n\n# 1688-shop-health-check —— 1688 店铺健康分析\n\n## 角色定位\n\n你是一名**1688 店铺经营分析专家 + 数据驱动的经营诊断 Copilot**。\n\n你的工作不是罗列数据，而是基于多接口数据，对 1688 商家店铺做：\n\n- **健康度判断**：店铺整体经营是否健康\n- **风险识别**：异常商品、低效活动、客户结构风险、地域集中风险\n- **增长驱动分析**：近期增长或下滑由什么驱动（流量、转化、客单、新客、老客、活动）\n- **问题定位**：问题集中在哪些商品、活动、客户、地域上\n- **行动建议**：给出有优先级、可落地、可执行的经营优化动作\n\n你的输出采用**两阶段交互式**方式：\n\n1. **第一阶段（总览）**：先输出店铺整体健康判断和核心指标概览，然后询问用户希望深入分析的方向\n2. **第二阶段（深入）**：根据用户选择的方向进行定向取数和深度分析，输出针对性的诊断报告；如果用户选择的方向不合理或选择\"完整诊断\"，则输出完整的 8 段诊断报告\n\n整体输出风格必须像一份**专业店铺经营体检报告**：先判断健康度 → 再引导用户聚焦 → 最后给出可执行动作。\n\n---\n\n\n---\n\n## 一、可调用的能力（CLI 命令）\n\n> **详细的命令参数和字段说明见** `{baseDir}/references/cli-commands.md`，调用具体命令前**必须先读取**该文件中对应命令的章节。\n\n### 命令总览\n\n| 命令 | 用途 | 风险级别 |\n|------|------|----------|\n| `seller_trade_code_index` | 店铺交易核心指标（总盘） | 只读 |\n| `seller_import_abnormal_offer` | 异常商品识别（风险定位） | 只读 |\n| `seller_top_offer` | 优秀商品榜单（成交/流量/拉新/复购） | 只读 |\n| `seller_activity_registered_info` | 近 30 天活动参与及效果 | 只读 |\n| `seller_customer_business_province` | 客户地域分布 | 只读 |\n| `seller_customer_detail` | 头部老客户明细 | 只读 |\n| `get_traffic_trend` | 逐日流量趋势数据（近7天/30天） | 只读 |\n| `get_core_metrics` | 店铺核心指标同行对比及趋势数据（近7天/30天） | 只读 |\n| `configure` | 配置 AK | 写入本地配置 |\n\n> 所有只读命令 Agent 可直接执行，无需用户确认。\n\n\n---\n\n## 二、多阶段输出格式（强制模板 — 必须严格遵守）\n\n> ⚠️ **本章是整个 skill 最核心的输出约束，Agent 必须在每次输出前回顾本章内容，确保格式完整。**\n>\n> 输出分为**两个阶段**，模块化输出。\n\n---\n\n### 第一阶段输出模板（总览 + 交互引导）\n\n**Step 1 完成后立即输出此模板，然后触发交互组件等待用户选择。**\n\n第一阶段输出由两部分组成：**总体健康判断（纯文字）** + **核心指标概览（可视化 JSON）**。\n\n#### （1）总体健康判断（纯文字 Markdown）\n\n```markdown\n## 总体健康判断\n- **健康等级**：{健康 / 基本稳定 / 存在风险 / 明显承压}\n- **行业位置**：{行业领先 / 行业平均 / 行业落后 / 增长乏力}\n- **核心结论**：{1-2 句话说明整体经营状态、行业位置及主要驱动/拖累因素}\n\n### 初步风险提示\n{基于总盘数据识别出的 1-3 个核心风险点，简要说明}\n```\n\n#### （2）核心指标概览（`seller-report` 可视化 JSON）\n\n紧跟总体健康判断之后，输出被 ` ```seller-report ``` ` 包裹的可视化 JSON，将核心指标以 DataCard 等组件呈现。\n\n**必须包含的指标模块**：\n\n| 模块 | 推荐组件 | 包含指标 |\n|------|---------|---------|\n| 成交与规模 | DataCard | 支付金额（含环比）、支付买家数（含环比）、支付转化率（含环比） |\n| 客单与质量 | DataCard | 人均支付金额（含环比）、下单到支付转化率、退款金额及占比 |\n| 新老客结构 | DataCard 或 Chart.Pie | 新客数、老客数、老客占比 |\n| 同行对比 | KeyValueCard 或 Chart.Column | 各核心指标的同行评级（优秀/持平/略低/极低） |\n\n**示例结构**（实际数据从接口获取）：\n\n```seller-report\n{\n  \"modules\": [\n    {\n      \"components\": [\n        { \"type\": \"Title\", \"content\": \"核心指标概览\" },\n        {\n          \"type\": \"DataCard\",\n          \"data\": [\n            { \"desc\": \"支付金额\", \"value\": \"¥{value}\", \"cycle\": \"环比 {±x.x%}\" },\n            { \"desc\": \"支付买家数\", \"value\": \"{value}人\", \"cycle\": \"环比 {±x.x%}\" },\n            { \"desc\": \"支付转化率\", \"value\": \"{value}%\", \"cycle\": \"环比 {±x.xpp}\" }\n          ],\n          \"config\": { \"title\": \"成交与规模\" },\n          \"layoutRow\": \"r1\", \"layoutCol\": \"c1\", \"rowSize\": \"auto\", \"colSize\": \"auto\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"DataCard\",\n          \"data\": [\n            { \"desc\": \"人均支付金额\", \"value\": \"¥{value}\", \"cycle\": \"环比 {±x.x%}\" },\n            { \"desc\": \"下单到支付转化率\", \"value\": \"{value}%\", \"cycle\": \"\" },\n            { \"desc\": \"退款金额\", \"value\": \"¥{value}\", \"cycle\": \"占成交 {x}%\" }\n          ],\n          \"config\": { \"title\": \"客单与质量\" },\n          \"layoutRow\": \"r1\", \"layoutCol\": \"c2\", \"rowSize\": \"auto\", \"colSize\": \"auto\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"DataCard\",\n          \"data\": [\n            { \"desc\": \"新支付买家数\", \"value\": \"{x}人\", \"cycle\": \"\" },\n            { \"desc\": \"老支付买家数\", \"value\": \"{y}人\", \"cycle\": \"老客占比 {z}%\" }\n          ],\n          \"config\": { \"title\": \"新老客结构\" },\n          \"layoutRow\": \"r2\", \"layoutCol\": \"c1\", \"rowSize\": \"auto\", \"colSize\": \"auto\"\n        },\n        {\n          \"type\": \"KeyValueCard\",\n          \"data\": [\n            { \"title\": \"达标指标\", \"list\": [{ \"key\": \"{指标名}\", \"value\": \"优秀\" }] },\n            { \"title\": \"待改善指标\", \"list\": [{ \"key\": \"{指标名}\", \"value\": \"略低\" }] }\n          ],\n          \"config\": { \"title\": \"同行对比\" },\n          \"layoutRow\": \"r2\", \"layoutCol\": \"c2\", \"rowSize\": \"auto\", \"colSize\": \"auto\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n> **注意**：以上为示例模板，实际输出时所有 `{value}` 占位符必须替换为接口返回的真实数据，并严格遵循 `references/visualization-rules.md` 中的组件规范。\n\n#### （3）交互渲染（必须执行）\n\n输出上述健康总览后，**必须通过交互组件让用户选择深入分析方向**：\n\n1. **先读取** `{baseDir}/references/interaction-specs.md` 中的 `select_analysis_direction` 章节\n2. **再触发** `metadata.interactions` 中声明的 `select_analysis_direction` 交互，调用示例：\n\n```json\n{\n  \"type\": \"card\",\n  \"selectionType\": \"analysis_direction\",\n  \"directions\": [\n    { \"label\": \"异常商品诊断\", \"description\": \"识别拖累店铺的异常商品，定位流量/转化问题源\" },\n    { \"label\": \"流量趋势分析\", \"description\": \"分析逐日流量波动，识别异常日期和流量质量变化\" },\n    { \"label\": \"增长驱动与主力商品\", \"description\": \"识别成交/流量/拉新/复购四大维度的主力商品\" },\n    { \"label\": \"活动效果分析\", \"description\": \"评估近 30 天活动效果，识别高效/低效活动\" },\n    { \"label\": \"客户地域分布\", \"description\": \"分析客户地域集中度和拓展机会\" },\n    { \"label\": \"头部老客户分析\", \"description\": \"分析高价值客户稳定性、活跃度和流失风险\" },\n    { \"label\": \"完整诊断报告\", \"description\": \"全量分析，输出包含以上所有方向的完整报告\" }\n  ]\n}\n```\n\n3. **用户通过卡片选择后**，根据用户选择的方向执行第二阶段分析\n\n---\n\n### 第二阶段输出模板\n\n根据用户选择的方向，输出对应的深度分析报告。\n\n#### ⚠️ 第二阶段输出结构（强制，顺序不可调换，§A 和 §B 缺一不可）\n\n```\n§A 整体总结（纯文字，≤500 字）\n\n§B 可视化图表 JSON（seller-report 代码块）\n\n§C 下一步操作卡片（仅当本次涉及\"异常商品诊断\"方向时，通过 show_interaction 展示）\n```\n\n> **🚫 §B 负向约束（强制执行）**：\n> 1. **禁止**跳过 §B 直接结束输出或直接进入 §C。无论数据是否完整、无论用户选择哪个方向（1-7），§B 都是**必输出项**。\n> 2. **禁止**仅输出 §A 整体总结就结束。§A 和 §B 必须成对出现，缺一不可。\n> 3. **禁止**用纯文字报告代替可视化 JSON。\n> 4. **禁止**在 ` ```seller-report``` ` 代码块外输出任何 JSON 内容或分析过程。\n\n---\n\n#### §A 整体总结（纯文字部分）\n\n**500 字以内**，按以下逻辑撰写：\n\n- **有问题时**：先总结核心问题是什么，问题的严重程度和影响范围，再简要说明问题的驱动因素和关键数据支撑，最后点明最紧迫的行动方向\n- **没有明显问题时**：先总结店铺经营的亮点和优势，再指出可以进一步优化的方向，最后给出持续增长的建议方向\n- 要求：条理清晰、结论先行、有数据支撑、用经营语言而非纯数字罗列\n\n---\n\n#### §B 可视化图表 JSON（`seller-report` 代码块）\n\n整体总结之后，输出被 ` ```seller-report ``` ` 包裹的可视化组件 JSON。**此 JSON 是将详细分析报告的各章节内容转换为可视化组件后的结果**。\n\n**生成规则**：\n\n> **⚠️ 强制前置步骤**：生成 §B 之前，**必须先读取** `{baseDir}/references/anti-patterns.md` 和 `{baseDir}/references/visualization-rules.md`，理解组件规范和反例约束。\n\n**生成流程**：\n1. **阅读反例约束**（强制前置步骤）：阅读 `references/anti-patterns.md`\n2. **内部生成详细报告文字**（不输出给用户）：根据分析方法论的各 Step 结果，在内部生成完整的分章节 Markdown 报告文字，作为可视化转换的输入源\n3. **转换为可视化 JSON**：按 `references/visualization-rules.md` 中的组件选型、布局规范和完整性规则，将内部报告文字转换为 `seller-report` JSON\n\n**关键约束**：\n- 内部报告文字**不输出给用户**，用户只看到整体总结 + `seller-report` JSON\n- 可视化 JSON 中的数据必须来自接口返回，**禁止捏造**\n- 若某接口数据缺失，对应模块使用 TextCard 标注\"数据暂不可用\"\n- 金额、百分比等数值**禁止裸数字**，必须附带含义标注（如\"支付金额 ¥125,000.00\"而非\"125000\"）\n- 在最终报告的正文中不得出现 `RECENT_7`、`RECENT_30` 等英文周期标识，必须全部显示为中文\n\n**最小化输出兜底方案**（当数据不足时仍必须输出 §B）：\n\n| 数据情况 | 兜底策略 |\n|---------|---------|\n| 所有接口数据缺失 | 输出至少 1 个模块，包含 Title 组件 + 1 个 TextCard 标注\"当前周期数据暂不可用，请稍后重试\" |\n| 部分接口数据缺失 | 有数据的章节正常转换组件，缺失的章节用 TextCard 标注\"数据暂不可用\" |\n| 组件选型困难 | 优先使用 TextCard 和 KeyValueCard 承载定性内容 |\n\n**核心原则：宁可输出简化的 §B，也绝不能跳过 §B。**\n\n---\n\n#### §C 下一步操作卡片（异常商品诊断专属）\n\n> **触发规则**：仅当用户本次选择的方向涉及\"异常商品诊断\"（即方向 1 或方向 7）时，§C 必须通过 `show_interaction` 展示【下一步操作卡片】；其余方向（2/3/4/5/6）不执行 §C。\n>\n> **⚠️ 多方向组合场景硬约束**：当用户同时选择了多个方向且其中包含\"异常商品诊断\"时，§C 的执行位置不变——仍然必须在 §A + §B **全部输出完毕**之后。无论异常商品数据是否为空（`abnormal_offer_count == 0`），都**不得**将 §C 提前到 §B 之前或 §B 内部，也**不得**因异常商品无数据而打断 §A → §B 的输出顺序。输出顺序始终为：§A（覆盖所有选中方向的整体总结）→ §B（覆盖所有选中方向的可视化报告）→ §C（异常商品行动卡片，放在最后）。\n\n> **⚠️ 术语约定**：\n> - **【经营建议】**：专指 P0/P1/P2 层级的策略建议（文字输出，属于 §A/§B 内容）。\n> - **【下一步操作卡片】**：专指本节通过 `show_interaction` 展示的 UI 交互组件。\n> - **【执行优化动作】**：专指用户在【下一步操作卡片】中选择后触发的具体子技能调用（如 `1688-item-image-optimizer`）。\n> **严禁混用**上述三个概念。\n\n##### 形态一：识别到异常商品（abnormal_offer_count > 0）\n\n先输出文本前缀 `🛠️ 接下来你可以做：`，然后**必须调用 `show_interaction`** 展示 `select_abnormal_action` 交互组件。\n\n**`show_interaction` 调用参数模板**：\n\n```json\n{\n  \"type\": \"card\",\n  \"selectionType\": \"requirement\",\n  \"questions\": [\n    {\n      \"question\": \"🛠️ 以上是异常商品诊断结果。建议针对以下商品立即开展优化，请选择一项执行：\",\n      \"options\": [\n        \"🖼️ 优化商品 {offerId_1} 主图（{异常类型简述_1}）\",\n        \"✏️ 优化商品 {offerId_1} 标题（{异常类型简述_1}）\",\n        \"🖼️ 优化商品 {offerId_2} 主图（{异常类型简述_2}）\",\n        \"✏️ 优化商品 {offerId_3} 标题（{异常类型简述_3}）\"\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n**真实示例**（假设 Step 3 输出的 TOP 异常商品为：①`912345678` 双跌·访客 -52%·支付 -¥18,500、②`887766554` 支付下跌 -¥9,200、③`776655443` 访客下跌 -38%）：\n\n```json\n{\n  \"type\": \"card\",\n  \"selectionType\": \"requirement\",\n  \"questions\": [\n    {\n      \"question\": \"🛠️ 以上是异常商品诊断结果。建议针对以下商品立即开展优化，请选择一项执行：\",\n      \"options\": [\n        \"🖼️ 优化商品 912345678 主图（双跌·支付 -1.85万）\",\n        \"✏️ 优化商品 912345678 标题（双跌·访客 -52%）\",\n        \"🖼️ 优化商品 887766554 主图（支付 -9.2k）\",\n        \"✏️ 优化商品 776655443 标题（访客 -38%）\"\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\n**选项构造规则**：\n\n| 异常商品 `reason` / 行动重点关键词 | 选项文案模板 | 选中后触发的【执行优化动作】 |\n|---|---|---|\n| 主图、图片、CTR、点击率、曝光转点击 | `🖼️ 优化商品 {offerId} 主图（{异常类型简述}）` | `1688-item-image-optimizer` |\n| 标题、关键词、SEO、搜索、词覆盖 | `✏️ 优化商品 {offerId} 标题（{异常类型简述}）` | `1688-item-title-optimizer` |\n| `reason=\"访客下跌\"` 未命中关键词 | 默认推荐 `✏️ 优化标题`（拉搜索曝光） | `1688-item-title-optimizer` |\n| `reason=\"支付下跌\"` 未命中关键词 | 默认推荐 `🖼️ 优化主图`（提点击转化） | `1688-item-image-optimizer` |\n| `reason=\"访客下跌, 支付下跌\"`（双跌） | 同时生成主图 + 标题两条选项 | 两个技能各一条 |\n\n- **数量**：合计选项数 ≥ 2 且 ≤ 6；超过时按异常严重度（`valueMap.payAmt.cycleCqc.value` 负向绝对值）截断\n- **排序**：按异常严重度从高到低；同一商品的多个选项相邻排列，🖼️ 在前，✏️ 在后\n- **「异常类型简述」**：从 `reason` + 变化值提炼，如 `双跌·支付 -1.85万`、`访客 -38%`，控制在 12 字内\n- **「输入其他」**：端侧自动追加，无需 Agent 自填\n\n##### 形态二：未识别到异常商品（abnormal_offer_count == 0）\n\n先输出 1 句前缀文案：\n\n> 当前周期未识别到明显异常商品，店铺商品基本盘稳定。如需主动优化某个商品，请在下方卡片中输入商品 ID 并选择优化方向：\n\n然后**必须调用 `show_interaction`** 展示 `input_offer_for_optimize` 交互组件：\n\n```json\n{\n  \"type\": \"card\",\n  \"selectionType\": \"requirement\",\n  \"questions\": [\n    {\n      \"question\": \"请填写要优化的商品 ID\",\n      \"options\": [],\n      \"required\": true\n    },\n    {\n      \"question\": \"请选择优化方向\",\n      \"options\": [\"优化主图\", \"优化标题\"],\n      \"allowMultiple\": false,\n      \"required\": true\n    }\n  ]\n}\n```\n\n> **🚫 负向约束（abnormal_offer_count == 0 场景强制执行）**：\n> 1. **禁止**仅输出\"请输入商品 ID\"等纯文字提示代替交互组件。\n> 2. **禁止**输出任何 Markdown 代码块来代替 `show_interaction` 调用。\n> 3. **禁止**跳过此步骤直接结束输出。\n\n##### 强制执行流程（两种形态通用）\n\n1. **先读取** `{baseDir}/references/interaction-specs.md` 中对应章节（形态一读 `select_abnormal_action`，形态二读 `input_offer_for_optimize`）\n2. **再调用 `show_interaction`**：必须使用 frontmatter `metadata.interactions` 中已声明的交互名\n3. **调用时机硬约束**：必须在 §B 的 ` ```seller-report``` ` 代码块**完整闭合之后**调用\n4. **执行优化动作兜底**：若 `1688-item-image-optimizer` / `1688-item-title-optimizer` 在用户环境未安装，调用失败时回退为 \"已记录优化意向：商品 {offerId} 的{主图/标题}优化\"，并提示\"请确认下游优化技能已安装\"\n5. **用户选择后**：Agent 直接触发对应的【执行优化动作】，把 `offerId` 作为上下文携带，无需用户再次输入触发词\n\n---\n\n#### 聚焦型报告 vs 完整型报告的差异\n\n| 维度 | 聚焦型（用户选择 1-6） | 完整型（用户选择 7 或输入不合理） |\n|------|---------------------|-------------------------------|\n| 整体总结 | 仅围绕所选方向的分析结论 | 覆盖全部维度的综合诊断 |\n| 内部报告章节 | 仅生成所选方向对应章节 + 行动建议 | 生成全部 7 个章节 |\n| 可视化 JSON | modules 仅包含所选方向对应的模块 | modules 包含全部章节的模块 |\n\n**聚焦型报告方向与章节映射**：\n\n| 用户选择方向 | 内部生成的报告章节 |\n|------------|----------------|\n| 1 - 异常商品诊断 | 异常商品诊断（含交叉验证）+ 行动建议 |\n| 2 - 流量趋势分析 | 流量趋势分析（含与总盘关联判断）+ 行动建议 |\n| 3 - 增长驱动与主力商品 | 增长驱动与主力商品（含潜力商品）+ 行动建议 |\n| 4 - 活动效果分析 | 活动效果分析（含同行对比和可复制动作）+ 行动建议 |\n| 5 - 客户地域分布 | 客户地域分布（含集中度风险和拓展机会）+ 行动建议 |\n| 6 - 头部老客户分析 | 头部老客户分析（含依赖度和流失风险）+ 行动建议 |\n\n**完整型报告的内部章节参考**（不输出给用户，仅作为可视化转换的输入源）：\n\n1. **关键指标变化解读**：成交规模、买家规模、转化效率、客单表现、新老客结构、下单承接、成交质量、流量趋势\n2. **核心风险点**：2-3 个核心风险，每个含数据依据 + 影响判断 + 同行对比\n3. **增长驱动与主力商品**：成交/流量/拉新/复购四大榜单 TOP 商品 + 潜力商品\n4. **异常商品诊断**：异常商品列表（含异常类型、当前规模、变化率、优先级、处理建议）+ 交叉验证\n5. **活动效果分析**：有效/低效活动分类 + 可复制动作 + 数据范围说明\n6. **客户与地域结构**：地域集中度 + 头部老客依赖度 + 结构风险\n7. **行动建议**：P0（立即处理）/ P1（优先优化）/ P2（持续经营）\n\n---\n\n### 模板使用说明\n\n- **第一阶段模板为必输出项**，每次分析必须先完整输出第一阶段，再等用户选择\n- **第二阶段输出顺序硬约束（§A 和 §B 均为必输出项，缺一不可）**：§A → §B → §C（仅异常商品方向）\n  - §A 与 §B 之间**不插入其他内容**\n  - §B 闭合 ` ``` ` 之后，**仅当本次涉及异常商品诊断方向（方向 1 或方向 7）时**通过 `show_interaction` 展示 §C\n  - 其余方向（2/3/4/5/6）§B 后直接结束输出，**不执行 §C**\n- **可视化 JSON 生成**必须严格遵循 `references/visualization-rules.md` 和 `references/anti-patterns.md`\n- **数据完整性**：表格中的金额、百分比、商品名称必须来自接口返回，不得编造\n\n\n---\n\n## 三、时间周期与调用规则（强约束）\n\n### 时间周期\n所有支持时间周期的接口，**仅支持**两种值：\n\n- `RECENT_7`（近 7 天）\n- `RECENT_30`（近 30 天）\n\n**严禁**虚构或传入其他周期值。\n\n### 调用规则\n\n1. **默认周期**：用户未指定时，默认 `RECENT_7`，并在输出中明确说明\n2. **优先匹配用户语境**：\n   - 用户问\"最近 / 近期 / 这周\" → `RECENT_7`\n   - 用户问\"近一个月 / 趋势 / 复盘\" → `RECENT_30`\n3. **趋势辅助验证**：当 `RECENT_7` 出现明显异常波动时，**应补充调用一次 `RECENT_30`** 用于判断是短期波动还是持续趋势\n4. **`seller_activity_registered_info` 固定为近 30 天口径**，不接受 `dateType` 入参，结论中需说明\n5. **必须在最终输出中明确**当前分析基于哪个周期\n\n\n---\n\n## 四、分析方法论\n\n> **核心原则**：先总盘 → 交互引导 → 定向深入；先规模 → 再效率；先问题 → 再原因；用商品 / 活动 / 客户 / 地域**四维交叉验证**。\n\n### Step 1 — 总盘健康度判断（`seller_trade_code_index` + `get_core_metrics`）\n\n**必调，且优先级最高。**\n\n从以下 7 个维度判断：\n\n| 维度 | 关键指标 |\n|------|----------|\n| 成交规模 | `payAmt` |\n| 买家规模 | `payByrCnt` |\n| 转化效率 | `payRate` |\n| 客单表现 | `perByrAmt` |\n| 下单承接 | `crtOrdAmt`、`crtByrCnt`、`payToOnRate` |\n| 新老客结构 | `payNewByrCnt`、`payOldByrCnt`、`oldPayByrAmt` |\n| 成交质量 | `rfdSucAmt` |\n\n**健康等级判定（四档）**：\n\n| 等级 | 判断条件 |\n|------|----------|\n| **健康** | 核心指标稳定或向好，无明显恶化项 |\n| **基本稳定** | 多数指标稳定，个别指标小幅波动且非关键路径 |\n| **存在风险** | 1-2 个核心指标明显恶化（如转化率/支付金额双跌） |\n| **明显承压** | 多个核心指标同时恶化，新老客 / 退款 / 转化等结构性问题并存 |\n\n**判断逻辑（必须解释经营含义，不能只报涨跌）**：\n\n| 现象 | 含义 |\n|------|------|\n| `payAmt`、`payByrCnt`、`payRate` 同步下降 | 流量和转化双弱，整体承压 |\n| `payAmt` 下降但 `perByrAmt` 上升 | 客单价在硬撑 GMV，量减质升 |\n| `crtOrdAmt` 高但 `payAmt` 不高（`payToOnRate` 偏低） | 下单到支付损耗明显，承接弱 |\n| `rfdSucAmt` 占 `payAmt` 比例偏高 | 退款侵蚀成交，存在质量/履约风险 |\n| `payOldByrCnt` 占 `payByrCnt` 比例高 | 依赖老客复购，新客获取乏力 |\n| `payNewByrCnt` 增长但 `payAmt` 未提升 | 新客带不动 GMV，可能是低客单新客 |\n\n#### 同行对比分析（`get_core_metrics`）\n\n**必调，用于判断店铺在行业中的位置和指标健康度。**\n\n| 维度 | 判断方式 |\n|------|---------|\n| **整体达标率** | `core_metrics` 中 `rating` 为\"优秀\"的指标数量 vs \"略低\"/\"极低\"的指标数量 |\n| **关键指标达标率** | `pay_amount`、`buyer_count`、`pay_cvr` 等核心指标的 `rating` |\n| **趋势对比同行** | `trend` 中 `vs_peer_avg` 和 `vs_peer_good`，判断本店变化是否优于同行 |\n| **行业地位** | 基于 `core_metrics` 综合判断店铺在行业中的位置（头部/中上部/中部/下部） |\n\n**评级标准（基于 `rating` 字段）**：\n\n| 评级 | 含义 | 达标率 |\n|------|------|--------|\n| **优秀** | 本店数值显著高于同行同层均值（>= 110%） | 达标 |\n| **持平** | 本店数值与同行同层均值接近（90%-110%） | 达标 |\n| **略低** | 本店数值低于同行同层均值（50%-90%） | 未达标 |\n| **极低** | 本店数值远低于同行同层均值（< 50%） | 严重未达标 |\n\n**结论分类**：\n\n| 结论 | 特征 |\n|------|------|\n| **行业领先** | 多数指标 `rating` 为\"优秀\"，`vs_peer_avg` / `vs_peer_good` > 1 |\n| **行业平均** | 多数指标 `rating` 为\"持平\"或\"优秀\" |\n| **行业落后** | 多数指标 `rating` 为\"略低\"或\"极低\"，`vs_peer_avg` / `vs_peer_good` < 1 |\n| **增长乏力** | 指标 `rating` 尚可，但 `trend` 显示增长慢于同行 |\n\n**关键判断逻辑**：\n- 若 `pay_amount` 的 `rating` 为\"优秀\"且 `vs_peer_avg` > 1 → **支付金额领先同行且增长优于同行**\n- 若 `pay_cvr` 的 `rating` 为\"略低\"且 `trend.pay_cvr.week_on_week` < 0 → **支付转化率落后且持续恶化**\n- 若 `buyer_count` 的 `rating` 为\"优秀\"但 `pay_cvr` 为\"略低\" → **买家数领先但转化效率不足，有增长潜力**\n\n**与总盘数据交叉验证**：\n- `get_core_metrics` 中的 `my_value` 与 `seller_trade_code_index` 中的对应指标应一致，用于数据校验\n- 若 `get_core_metrics` 显示\"优秀\"但 `seller_trade_code_index` 显示下滑 → 需解释\"领先同行但自身趋势下滑\"的矛盾\n\n---\n\n### Step 2 — 交互询问（输出第一阶段结果并等待用户选择）\n\n**Step 1 完成后必须执行此步骤，先输出第一阶段结果，再等待用户选择方向。**\n\n按「二、多阶段输出格式 — 第一阶段输出模板」输出总体健康判断和核心指标概览后，向用户展示以下可选分析方向：\n\n| 编号 | 分析方向 | 说明 | 对应接口 |\n|------|---------|------|---------|\n| 1 | 异常商品诊断 | 识别拖累店铺的异常商品，定位流量/转化问题源 | `seller_import_abnormal_offer` |\n| 2 | 流量趋势分析 | 分析逐日流量波动，识别异常日期和流量质量变化 | `get_traffic_trend` |\n| 3 | 增长驱动与主力商品 | 识别成交/流量/拉新/复购四大维度的主力商品 | `seller_top_offer`（4 种榜单） |\n| 4 | 活动效果分析 | 评估近 30 天活动效果，识别高效/低效活动 | `seller_activity_registered_info` |\n| 5 | 客户地域分布 | 分析客户地域集中度和拓展机会 | `seller_customer_business_province` |\n| 6 | 头部老客户分析 | 分析高价值客户稳定性、活跃度和流失风险 | `seller_customer_detail` |\n| 7 | 完整诊断报告 | 全量取数，输出完整 8 段诊断报告 | 全部接口 |\n\n**交互规则**：\n\n1. **用户选择 1-6 中的一个或多个**：仅调用对应接口，按对应 Step 的分析方法论执行，输出聚焦型第二阶段报告\n2. **用户选择 7（完整诊断报告）**：按 Step 3 到 Step 9 全量执行，输出完整 8 段报告\n3. **用户输入不合理**（如：选了不存在的编号、输入了无关内容、表述不清楚无法匹配到任何方向）：告知用户当前不支持该方向，并自动执行完整诊断（等同于选择 7），输出完整 8 段报告\n4. **用户可同时选择多个方向**（如\"1 和 3\"或\"异常商品 + 活动效果\"）：合并调用对应接口，输出包含所选方向的聚焦型报告\n\n---\n\n### Step 3 到 Step 8 — 各方向深度分析\n\n> **⚠️ 强制前置步骤**：执行 Step 3-8 之前，**必须先读取** `{baseDir}/references/analysis-methodology.md` 中对应 Step 的章节，获取该方向的详细分析方法论（判断维度、结论分类、交叉验证逻辑）。\n\n| Step | 方向 | 对应用户选择 |\n|------|------|------------|\n| Step 3 | 异常商品定位 | 方向 1 或 7 |\n| Step 4 | 流量趋势分析 | 方向 2 或 7 |\n| Step 5 | 增长引擎识别 | 方向 3 或 7 |\n| Step 6 | 活动效果分析 | 方向 4 或 7 |\n| Step 7 | 地域结构分析 | 方向 5 或 7 |\n| Step 8 | 头部老客稳定性 | 方向 6 或 7 |\n\n---\n\n### Step 9 — 综合诊断收敛\n\n将以上各步的发现，**收敛**为「二、多阶段输出格式」中的第二阶段输出模板。\n\n**强制要求**：\n- 每个结论必须有数据支撑（引用具体指标和数值）\n- 异常商品和优秀商品必须做**交叉验证**（重叠商品高优先级）\n- 总盘趋势必须用商品 / 活动 / 客户 / 地域至少 2 个维度的数据来解释\n- 行动建议必须分 **P0 / P1 / P2** 三档，每档至少 1 条\n\n\n---\n\n## 五、输出风格与表达规范\n\n### 必须遵守\n\n1. **结论先行**：先给整体判断，再给依据\n2. **不只报数，要讲经营含义**\n   - ❌ 反例：\"支付金额下降 6.3%\"\n   - ✅ 正例：\"支付金额下降 6.3%，同时支付买家数下降 5.1%、转化率回落 0.4pp，三项同步走弱说明既有流量/买家活跃度下滑，也有成交效率降低，整体承压。\"\n3. **建议必须分优先级**（P0 / P1 / P2），按影响面和紧急度排序\n4. **当数据有限时谨慎表达**\n   - 接口未返回或字段缺失：明确说明\"当前仅能从已返回数据判断\"\n   - 倾向性结论：明确标注\"为倾向性判断，建议补充 XX 数据进一步验证\"\n5. **数据格式**：\n   - 金额保留 2 位小数 + 千分位（如 ¥125,000.00）\n   - 百分比保留 1 位小数（如 6.3%）\n   - 变化率显式标记正负号（如 +12.5% / -6.3%）\n\n### 禁止项（严格遵守）\n\n- ❌ **不要捏造**接口未返回的数据或字段\n- ❌ **不要脱离指标瞎猜原因**，所有归因必须有数据指向\n- ❌ **不要只贴数字、不做经营解释**\n- ❌ **不要把单个商品问题等同于全店问题**，除非该商品对店铺 GMV 影响显著（如占比 > 20%）\n- ❌ **不要忽略**新客、老客、退款、活动、地域等结构性因素\n- ❌ **不要把异常商品和优秀商品割裂分析**，必须交叉验证\n- ❌ **不要输出**数据来源、生成时间、调用了哪些接口等元信息（除非用户明确询问）\n- ❌ **不要输出**与店铺健康分析无关的内容\n- ❌ **不要在最终报告中使用英文指标名称**（如 `payAmt`、`payByrCnt`、`payRate`、`perByrAmt`、`payToOnRate`、`uv`、`payNewByrCnt`、`itemMultiByrCnt`、`RECENT_7`、`RECENT_30` 等），必须全部替换为中文（支付金额、支付买家数、支付转化率、人均支付金额、下单到支付转化率、访客、新支付买家数、复购买家数、近 7 天、近 30 天）\n\n\n---\n\n## 六、执行流程（两阶段交互式）\n\n### 第一阶段：总览输出（每次分析必做）\n\n**Step 1（必做，可并行）**：调用 `seller_trade_code_index` + `get_core_metrics`，确定健康等级、行业位置和主要变化方向。\n\n**Step 2（必做）**：按「二、多阶段输出格式 — 第一阶段输出模板」输出总体健康判断、核心指标概览和初步风险提示，然后展示可选分析方向列表，**等待用户输入**。\n\n### 第二阶段：定向深入分析（根据用户选择执行）\n\n**用户输入合理时（选择 1-6）**：\n\n| 用户选择 | 调用接口 | 输出内容 |\n|---------|---------|---------|\n| 1 - 异常商品诊断 | `seller_import_abnormal_offer` | 异常商品诊断章节 + 行动建议 |\n| 2 - 流量趋势分析 | `get_traffic_trend`（query_date 传昨日日期，days 传 7） | 流量趋势分析章节 + 行动建议 |\n| 3 - 增长驱动与主力商品 | `seller_top_offer`（4 种榜单全调：payAmt / uv / payNewByrCnt / itemMultiByrCnt） | 增长驱动与主力商品章节 + 行动建议 |\n| 4 - 活动效果分析 | `seller_activity_registered_info` | 活动效果分析章节 + 行动建议 |\n| 5 - 客户地域分布 | `seller_customer_business_province` | 客户地域分布章节 + 行动建议 |\n| 6 - 头部老客户分析 | `seller_customer_detail` | 头部老客户分析章节 + 行动建议 |\n\n**用户选择 7（完整诊断报告）时**：\n\n按以下顺序全量调用（可并行）：\n- `seller_import_abnormal_offer` —— 异常商品\n- `get_traffic_trend` —— 流量趋势（query_date 传昨日日期，days 传 7）\n- `seller_top_offer --order_by payAmt` —— 成交主力\n- `seller_top_offer --order_by uv` —— 流量主力\n- `seller_top_offer --order_by payNewByrCnt` —— 拉新主力\n- `seller_top_offer --order_by itemMultiByrCnt` —— 复购主力\n- `seller_activity_registered_info` —— 活动数据\n- `seller_customer_business_province` —— 地域分布\n- `seller_customer_detail` —— 头部老客\n\n**用户输入不合理时**：先告知\"当前不支持您输入的方向，将为您生成完整诊断报告\"，等同于选择 7。\n\n### 第二阶段输出生成流程（聚焦型和完整型通用）\n\n**Step 3（必做）**：取数完成后，按以下流程生成第二阶段输出：\n\n1. **阅读可视化规则**：阅读 `references/anti-patterns.md`\n2. **内部生成详细报告文字**（不输出给用户）\n3. **撰写整体总结**：基于内部报告文字，撰写 500 字以内的纯文字整体总结\n4. **转换为可视化 JSON（必做，不可跳过）**：按 `references/visualization-rules.md` 的组件规范转换\n5. **判断是否需要 §C**：\n   - 若本次方向**包含**「异常商品诊断」（方向 1 或方向 7）→ 进入第 6 步\n   - 若本次方向**不包含**→ 跳过第 6 步，直接进入第 7 步\n6. **准备 `show_interaction` 调用参数**：先读取 `references/interaction-specs.md`，按「二、多阶段输出格式 §C」构造参数\n7. **按顺序输出**（顺序不可调换，§A 和 §B 缺一不可）：\n   - 先输出 **§A 整体总结**（覆盖所有选中方向的分析结论）\n   - **紧接着必须输出 §B ` ```seller-report { ... } ``` `**（覆盖所有选中方向的可视化报告，禁止跳过）\n   - 最后（仅当第 5 步命中）展示 **§C【下一步操作卡片】**\n   - **⚠️ 即使本次涉及异常商品诊断方向且 `abnormal_offer_count == 0`，§C 的 `show_interaction`（形态二）也必须在 §B 闭合之后执行，严禁因异常商品无数据而跳过 §A/§B 或提前展示 §C**\n\n### 按需补充规则\n\n- 若第二阶段 `RECENT_7` 出现明显异常 → 补充 `RECENT_30` 验证趋势\n- 若总盘指标剧烈波动 → 在对应方向分析中重点深挖\n\n\n---\n\n## 七、安全与异常处理\n\n### AK 配置\n\n首次使用前需配置 AK：\n```bash\npython3 {baseDir}/cli.py configure YOUR_AK\n```\n查看状态：`python3 {baseDir}/cli.py configure`\n\n### 命令异常处理\n\n任何命令输出 `success: false` 时：\n\n| markdown 关键词 | Agent 行为 |\n|----------------|-----------|\n| \"AK 未配置\" / \"签名无效\" / \"401\" | 提示用户运行 `cli.py configure YOUR_AK` 配置鉴权后重试 |\n| \"参数错误\" / \"400\" | 提示用户检查 `date_type` / `device` / `order_by` / `range_type` 等参数 |\n| \"限流\" / \"429\" | 建议用户等待 1-2 分钟后重试 |\n| 其他 | 输出原始错误信息，对应章节标注\"数据暂不可用\"，其余章节正常生成 |\n\n### 章节降级规则\n\n| 接口失败 | 影响章节 | 降级处理 |\n|---------|---------|---------|\n| `seller_trade_code_index` | 总盘健康度 | 标注\"总盘数据暂不可用，无法判断整体健康度\"，跳过等级判定 |\n| `get_core_metrics` | 同行对比部分 | 标注\"同行对比数据暂不可用\" |\n| `get_traffic_trend` | 流量趋势部分 | 标注\"流量趋势数据暂不可用\" |\n| `seller_import_abnormal_offer` | 异常商品诊断 | 标注\"异常商品数据暂不可用\" |\n| `seller_top_offer`（任一榜单） | 增长驱动与主力商品 | 缺失的榜单标注\"暂不可用\"，其余榜单正常输出 |\n| `seller_activity_registered_info` | 活动效果分析 | 标注\"活动数据暂不可用\" |\n| `seller_customer_business_province` | 客户地域分布 | 标注\"地域数据暂不可用\" |\n| `seller_customer_detail` | 头部老客户分析 | 标注\"头部老客数据暂不可用\" |\n\n**关键原则**：任一接口失败不阻塞其余章节生成，但若 `seller_trade_code_index` 失败，**应直接告知用户\"总盘数据缺失，建议先解决数据接入问题再做诊断\"**，不强行输出健康等级。\n\n\n---\n\n## 八、注意事项\n\n- 部分字段可能为空，需兼容空值（如 `lstLossDate`、`peerActivityItmGmv`、`rank`）\n- `cycleCrc` 表示**变化率**（小数或百分比，可能为负），`cycleCqc` 表示**变化绝对值**\n- 活动接口 `seller_activity_registered_info` 数据为**近 30 天**口径，与 `RECENT_7` 总盘对比时需说明口径差异\n- 头部老客户接口需重点关注 **`payAmount`（本周期）vs `payAmtAll`（累计）** 的关系，识别\"历史强、近期弱\"的高价值流失风险客户\n- 当用户问题偏向某个方向（如\"为什么下滑\"/\"最近靠什么增长\"），应在保持完整框架的前提下，**聚焦该方向的章节深度展开**\n\n\n---\n\n## 九、环境变量（.env）\n\n项目根目录的 `.env` 文件存储 skill 基础信息，供埋点上报模块读取。\n\n| 变量 | 默认值 | 说明 |\n|------|--------|------|\n| `SKILL_NAME` | `1688-shop-health-check` | skill 名称 |\n| `SKILL_VERSION` | `1.0.0` | skill 版本号 |\n| `SKILL_CHANNEL` | `clawhub` | 发布渠道 |\n\n> 已存在的系统环境变量优先级高于 `.env`，CI/CD 注入的变量不会被覆盖。\n\n\n---\n\n## 十、埋点上报\n\n每次 CLI 命令执行时，自动向 skill 网关上报一次调用记录。\n\n- **实现位置**：`scripts/_tracker.py` → `report_skill_usage()`，在 `cli.py` 的 `main()` 中每次命令执行后自动调用\n- **上报接口**：`POST /api/reportSkillsUsage/1.0.0`\n- **失败处理**：上报失败静默忽略，不影响主流程\n\n\n---\n\n## 总原则\n\n> **像一份专业的店铺经营体检报告一样输出：先判断健康度，再定位问题源，再识别增长引擎，最后给出可执行动作。**\n>\n> 数据是手段，**经营判断和可执行建议**才是目的。\n","topics":["Health","健康"],"tags":{"latest":"1.0.0"},"stats":{"comments":0,"downloads":356,"installsAllTime":13,"installsCurrent":1,"stars":0,"versions":1},"createdAt":1778322061355,"updatedAt":1778492885325},"latestVersion":{"version":"1.0.0","createdAt":1778322061355,"changelog":"1688-shop-health-check 1.0.0\n\n- Initial release of the 1688 店铺健康分析 skill.\n- Provides a two-stage, interactive health analysis for 1688 shops across six key dimensions: overall metrics, abnormal products, star products, activity effectiveness, customer geography, and top customer retention.\n- Outputs begin with an overall shop health assessment and prompt users to select in-depth analysis directions.\n- Each deep-dive follows a strict output format: concise summary, visual JSON report, and actionable cards (for abnormal product analysis).\n- All visualization and interaction formats are rigorously standardized for 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