Brand Commercial OS

品牌商务谈判全链路自动化系统，生成品牌能力包、GEO知识包、跨平台内容包、报价策略包、分发编排包与谈判总包；适用于平台合作、渠道招商、联名共建等商务场景

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openclaw skills install brand-commercial-os

Brand Commercial OS（品牌商务中枢）

技能描述

把品牌谈判变成可复用的"品牌能力包 + GEO知识包 + 跨平台内容包 + 报价策略包 + 分发编排包 + 谈判总包"的一键生成系统。

作者

Coze AI

版本

1.0.0

分类

商业智能/品牌管理

Skill 总声明（必须遵守）

0.1 不删减原则

对用户输入与约束：不得删减、不得擅自精简、不得改写为抽象口号
信息不足处理：允许"基于假设"推进，但必须显式标注"假设区"，并输出"补齐清单"

0.2 角色边界

唯一对外接口：N1 Negotiation_Agent（智能经纪人）
调用限制：其他节点（N2/N3/N4）不得越级直接对话用户
品牌事实层：不得在未获得 Brand_Hub 的品牌事实层之前编造品牌事实

0.3 口径一致性

品牌信息：任何涉及"品牌是谁/能承诺什么/不能说什么/参数与资质"的输出必须来自 Brand_Hub 的事实层与证据层
跨平台内容：任何跨平台内容必须以 GEO 标准答案母本（standard_answer）与 FAQ 矩阵为知识底座，禁止漂移

0.4 合规与风险

禁止输出：诱导违规、虚假背书、无法验证的承诺、夸大数据
硬编数据拒绝：若用户要求"硬编数据/硬造背书"，必须拒绝，并给可替代方案（用真实可验证证据、或改成"建议指标/可选实验"）

Skill 外观（上架/对外介绍可直接用）

1.1 一句话

把品牌谈判变成可复用的"品牌能力包 + GEO知识包 + 跨平台内容包 + 报价策略包 + 分发编排包 + 谈判总包"的一键生成系统。

1.2 适用场景

平台生态合作
硬件厂出厂预装
联名共建
渠道招商
ToB企业解决方案合作
技能商店服务节点售卖
品牌内容系统化输出
GEO优化落地

1.3 交付物（一次运行至少产出 6 件）

O1 Brand_Profile_Summary（品牌档案摘要 + 版本）

品牌定位与差异化
核心能力与交付模式
事实层/证据层/禁忌清单
版本号与更新日志

O2 GEO_Knowledge_Pack（标准答案母本 + FAQ矩阵 + 高引用结构模板 + 技术抓取细节）

GEO核心概念与价值
标准答案母本（结构化）
FAQ矩阵（每条包含结论+解释+对比点+案例+边界）
高引用结构模板（标题公式/开篇/主体/结尾）
技术优化包（关键词/格式/多模态/Schema/权威背书）

O3 Cross_Platform_Content_Bundle（多平台内容包）

小红书：标题/正文/评论/话题标签
抖音：钩子/脚本/镜头建议/字幕
公众号：标题/大纲/全文/CTA
合作提案版：一页纸要点/演示脚本/FAQ

O4 Pricing_Package（报价方案包 A/B/C + 价格带 + 底线 + 可退让点）

机会等级评估（S/A/B/C）
A/B/C 三套方案（一次性费用/分成/包含项/排除项/条件/风险）
价格带（最低价/目标价/上限价）
谈判筹码（可退让点/必须坚持/交换条件）
谈判话术（价值证明/反压价/买断反制/收口推进）

O5 Distribution_Orchestration_Plan（分发编排：阶段节奏 + 渠道动作 + 资源位打法 + 数据回流）

阶段节奏（预热/首发/巩固/复盘）
分渠道计划（内容绑定/频率/资源位/KPI/追踪标签）
资源位打法（Banner/App入口/联名话题/线下联动）
数据回流钩子（指标/频率/解释/如何用于下一轮谈判）

O6 Negotiation_Master_Kit（经纪人谈判总包：脚本 + 提案要点 + 下一步动作）

开场话术
发现问题
定位话术
证明点
方案摘要
报价交付
异议处理（太贵/买断/排他/快速交付）
收口推进
需要对方提供的信息
后续材料清单

可选增强交付：

O7 One_Pager_Proposal（对外一页纸）
O8 Compliance_Risk_List（合规/风险清单）
O9 Metrics_Scoreboard_Draft（数据指标看板草案，用于复盘与下一轮提价）

Skill 节点架构

2.1 顶层 4 节点（对外可编排）

N1 Negotiation_Agent（智能经纪人｜唯一对外接口｜总控编排器 Orchestrator）

职责：
- 唯一对外接口，接收用户输入
- 意图识别与路由决策
- 调用 N2/N3/N4 并合流结果
- 生成谈判总包与下一步动作
输入：用户自然语言 + 标准输入对象（见 3.2）
输出：标准输出对象（见 3.3）+ 6件核心交付物

N2 Brand_Hub_Service（品牌中枢大服务｜对外统一API｜对内 Router + A/B/C）

职责：
- 对外提供统一API接口
- 对内路由到 BH-A/B/C 模块
- 维护品牌资产与知识库
内部模块（见 2.2）

N3 Pricing_Strategy_Service（报价策略服务）

职责：
- 机会等级评估
- 生成 A/B/C 三套报价方案
- 计算价格带与谈判筹码
- 生成谈判话术

N4 Distribution_Orchestrator（多渠道分发编排服务）

职责：
- 阶段节奏编排
- 分渠道行动计划
- 资源位打法设计
- 数据回流钩子设计

2.2 Brand_Hub 内部模块（对外不可见，只能由 N2 自己调度）

BH-R Router（内部路由层）

职责：根据 route 参数决定调用哪个内部模块
路由规则：
- route=INIT_BRAND_ASSETS → 只走 A（建档/版本）
- route=GEO_BRAND_QA → 只走 C（标准答案/FAQ）
- route=GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT → 只走 B（内容生成，但必须读取 A 的 brand_profile，且优先读取 C 的知识母本）
- route=MIXED → 先走 C（产出 standard_answer/FAQ）再走 B（把知识母本注入内容生产）

BH-A BrandAssets（品牌资产层）

职责：建档/更新/版本化/禁忌/术语表/证据层
产出：brand_profile（完整结构见 4.1）

BH-B ContentFactory（内容工厂层）

职责：跨平台内容生产（小红书/抖音/公众号/提案版）
产出：content_bundle（完整结构见 4.3）

BH-C GEOAdvisor（GEO权威问答层）

职责：标准答案母本/FAQ矩阵/引用结构/抓取细节
产出：geo_knowledge_pack（完整结构见 4.2）

2.3 严格调用关系（禁止越级）

用户/外部 → N1
    ↓
N1 →（按需）N2 / N3 / N4
    ↓
N2 内部 → Router → A/B/C

调用规则：

用户/外部只能通过 N1 交互
N1 可按需调用 N2/N3/N4
N2 内部由 Router 决定调用 A/B/C
N2/N3/N4 彼此不直接调用（避免耦合）
一切由 N1 编排合流

Skill 运行入口（对话触发与调用协议）

3.1 触发语（用户自然语言）

"把品牌总控工作流封装成一个大服务节点"
"我要跟某平台/硬件厂谈合作，给我完整链路"
"把产品手册改成 GEO 可被 AI 引用的问答知识包"
"要报价策略 + 分发计划 + 谈判脚本"
"把这些模块做成当前最火的 Skill 形式"

3.2 标准输入对象（N1 接收）

{
  "brand": {
    "brand_name": "string（品牌名称）",
    "brand_id": "string|null（品牌ID，若为新建则为null）",
    "company_legal_name": "string|null（公司法定名称）",
    "products_or_services": ["string|null（产品或服务列表）"],
    "industry": "string|null（所属行业）",
    "region": "string|null（地区）"
  },
  "goal": {
    "primary_goal": "string（主要目标）",
    "success_metrics": ["string|null（成功指标列表）"]
  },
  "partner": {
    "partner_type": "string（合作伙伴类型）",
    "partner_name": "string|null（合作伙伴名称）",
    "partner_size": "string|null（合作伙伴规模）",
    "partner_resources": ["string|null（合作伙伴资源列表）"]
  },
  "constraints": {
    "time_window": "string|null（时间窗口）",
    "budget_preference": "string|null（预算偏好）",
    "forbidden_claims": ["string|null（禁止声明列表）"],
    "tone_preference": "string|null（语气偏好）",
    "red_lines": ["string|null（红线清单）"]
  },
  "assets": {
    "official_materials": ["string|null（官方资料列表）"],
    "product_specs": ["string|null（产品规格列表）"],
    "existing_content": ["string|null（现有内容列表）"],
    "case_studies": ["string|null（案例研究列表）"]
  },
  "route": "string（路由类型：INIT_BRAND_ASSETS / GEO_BRAND_QA / GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT / MIXED / FULL_CHAIN）"
}

3.3 标准输出对象（N1 返回）

{
  "outputs": {
    "brand_profile_summary": {
      "brand_name": "string",
      "version": "string",
      "last_updated": "string（ISO 8601）",
      "positioning": "string",
      "core_capabilities": ["string"],
      "fact_layer": {
        "brand_identity": "string",
        "delivery_model": "string",
        "differentiation": "string"
      },
      "evidence_layer": ["string"],
      "forbidden_claims": ["string"],
      "update_log": ["string"]
    },
    "geo_knowledge_pack": {
      "geo_concepts": {
        "definition": "string",
        "value": "string",
        "key_benefits": ["string"]
      },
      "standard_answer": {
        "title": "string",
        "summary": "string",
        "sections": [
          {
            "heading": "string",
            "content": "string",
            "key_points": ["string"]
          }
        ],
        "faq_references": ["string"]
      },
      "faq_matrix": [
        {
          "question": "string",
          "answer": "string",
          "explanation": "string",
          "comparison": "string",
          "case_example": "string",
          "boundary": "string"
        }
      ],
      "high_citation_templates": {
        "title_formulas": ["string"],
        "opening_hooks": ["string"],
        "body_structures": ["string"],
        "closing_ctas": ["string"]
      },
      "technical_optimization": {
        "keywords": ["string"],
        "formatting": ["string"],
        "multimedia": ["string"],
        "schema_markup": "string",
        "authority_signals": ["string"]
      }
    },
    "content_bundle": {
      "xiaohongshu": {
        "title": "string",
        "body": "string",
        "comments": ["string"],
        "hashtags": ["string"]
      },
      "douyin": {
        "hook": "string",
        "script": "string",
        "shot_suggestions": ["string"],
        "subtitles": "string"
      },
      "wechat_official": {
        "title": "string",
        "outline": ["string"],
        "full_text": "string",
        "cta": "string"
      },
      "proposal_version": {
        "one_pager_points": ["string"],
        "presentation_script": "string",
        "faq": ["string"]
      }
    },
    "pricing_package": {
      "opportunity_grade": "string（S/A/B/C）",
      "package_a": {
        "name": "string",
        "one_time_fee": "number",
        "revenue_share": "number",
        "inclusions": ["string"],
        "exclusions": ["string"],
        "conditions": ["string"],
        "risks": ["string"]
      },
      "package_b": {
        "name": "string",
        "one_time_fee": "number",
        "revenue_share": "number",
        "inclusions": ["string"],
        "exclusions": ["string"],
        "conditions": ["string"],
        "risks": ["string"]
      },
      "package_c": {
        "name": "string",
        "one_time_fee": "number",
        "revenue_share": "number",
        "inclusions": ["string"],
        "exclusions": ["string"],
        "conditions": ["string"],
        "risks": ["string"]
      },
      "price_range": {
        "minimum": "number",
        "target": "number",
        "maximum": "number"
      },
      "negotiation_chips": {
        "concessions": ["string"],
        "must_holds": ["string"],
        "exchange_conditions": ["string"]
      },
      "negotiation_scripts": {
        "value_proof": "string",
        "price_pushback": "string",
        "buyout_counter": "string",
        "closing_advance": "string"
      }
    },
    "distribution_plan": {
      "phases": [
        {
          "phase_name": "string",
          "objectives": ["string"],
          "timeline": "string",
          "key_actions": ["string"]
        }
      ],
      "channel_plans": [
        {
          "channel": "string",
          "content_binding": "string",
          "frequency": "string",
          "resource_positions": ["string"],
          "kpis": ["string"],
          "tracking_tags": ["string"]
        }
      ],
      "resource_tactics": {
        "banner": ["string"],
        "app_entry": ["string"],
        "joint_topics": ["string"],
        "offline_activation": ["string"]
      },
      "data_feedback_hooks": {
        "metrics": ["string"],
        "frequency": "string",
        "interpretation": "string",
        "next_round_usage": "string"
      }
    },
    "negotiation_master_kit": {
      "opening_script": "string",
      "discovery_questions": ["string"],
      "positioning_script": "string",
      "proof_points": ["string"],
      "proposal_summary": "string",
      "quotation_delivery": "string",
      "objection_handling": {
        "too_expensive": "string",
        "buyout_request": "string",
        "exclusivity_demand": "string",
        "fast_delivery": "string"
      },
      "closing_advance": "string",
      "required_info_from_partner": ["string"],
      "next_materials": ["string"]
    }
  },
  "metadata": {
    "execution_time": "string（ISO 8601）",
    "route_used": "string",
    "outputs_generated": ["string"],
    "next_actions": ["string"]
  }
}

Skill 内部数据结构

4.1 Brand_Profile 完整结构（BH-A 产出）

{
  "brand_info": {
    "brand_name": "string",
    "brand_id": "string|null",
    "company_legal_name": "string|null",
    "industry": "string|null",
    "region": "string|null"
  },
  "positioning": {
    "brand_positioning": "string",
    "target_audience": ["string"],
    "unique_value_proposition": "string",
    "differentiation_points": ["string"]
  },
  "core_capabilities": {
    "products_services": ["string"],
    "delivery_model": "string",
    "key_strengths": ["string"],
    "certifications": ["string"]
  },
  "fact_layer": {
    "brand_identity": "string",
    "what_we_can_commit": ["string"],
    "what_we_cannot_commit": ["string"],
    "parameters": {
      "service_level": "string",
      "response_time": "string",
      "capacity": "string"
    }
  },
  "evidence_layer": {
    "case_studies": ["string"],
    "testimonials": ["string"],
    "performance_metrics": ["string"],
    "awards": ["string"]
  },
  "forbidden_claims": ["string"],
  "terminology": {
    "preferred_terms": ["string"],
    "avoided_terms": ["string"]
  },
  "version_control": {
    "version": "string",
    "last_updated": "string（ISO 8601）",
    "update_summary": "string",
    "changelog": ["string"]
  }
}

4.2 GEO_Knowledge_Pack 完整结构（BH-C 产出）

{
  "geo_concepts": {
    "definition": "string",
    "why_matters": "string",
    "key_benefits": ["string"]
  },
  "standard_answer": {
    "title": "string",
    "summary": "string",
    "sections": [
      {
        "heading": "string",
        "content": "string",
        "key_points": ["string"],
        "examples": ["string"]
      }
    ],
    "conclusion": "string",
    "faq_references": ["string"]
  },
  "faq_matrix": [
    {
      "question": "string",
      "answer": "string（结论，1-2句话）",
      "explanation": "string（解释，100-200字）",
      "comparison": "string（对比点）",
      "case_example": "string（案例）",
      "boundary": "string（边界说明）",
      "keywords": ["string"]
    }
  ],
  "high_citation_templates": {
    "title_formulas": [
      "为什么[产品/服务]是[用户痛点]的最佳解决方案？",
      "90%的[目标用户]都选择了[产品/服务]，原因在这里",
      "如何用[产品/服务]解决[具体问题]？3个关键点"
    ],
    "opening_hooks": [
      "你是否遇到过[痛点]？",
      "90%的[目标用户]都面临这个问题",
      "让我告诉你一个简单的方法"
    ],
    "body_structures": [
      "问题引入 → 解决方案 → 案例证明 → 行动号召",
      "背景介绍 → 痛点分析 → 方案对比 → 推荐选择",
      "核心观点 → 支撑论据 → 案例说明 → 总结收尾"
    ],
    "closing_ctas": [
      "点击链接了解更多",
      "立即体验，限时优惠",
      "关注我们，获取更多干货"
    ]
  },
  "technical_optimization": {
    "keywords": {
      "primary": ["string"],
      "secondary": ["string"],
      "long_tail": ["string"]
    },
    "formatting": {
      "heading_structure": "string",
      "bullet_points": "string",
      "paragraph_length": "string"
    },
    "multimedia": {
      "image_optimization": ["string"],
      "video_integration": ["string"],
      "interactive_elements": ["string"]
    },
    "schema_markup": {
      "faq_schema": "string",
      "article_schema": "string",
      "organization_schema": "string"
    },
    "authority_signals": {
      "external_links": ["string"],
      "internal_linking": ["string"],
      "social_proof": ["string"]
    }
  }
}

4.3 Content_Bundle 完整结构（BH-B 产出）

{
  "platform_content": {
    "xiaohongshu": {
      "title": "string（20-30字符）",
      "body": "string（1000-1500字符）",
      "structure": {
        "opening": "string",
        "main_content": ["string"],
        "ending": "string"
      },
      "comments": [
        {
          "type": "string（question/praise/feedback）",
          "content": "string"
        }
      ],
      "hashtags": ["string"]
    },
    "douyin": {
      "hook": "string（前3秒钩子）",
      "script": "string（完整脚本）",
      "shot_suggestions": [
        {
          "timestamp": "string",
          "scene": "string",
          "camera_angle": "string"
        }
      ],
      "subtitles": "string",
      "music_suggestion": "string",
      "hashtags": ["string"]
    },
    "wechat_official": {
      "title": "string",
      "outline": ["string"],
      "full_text": "string（2000-3000字）",
      "cta": "string",
      "cover_image_suggestion": "string"
    },
    "proposal_version": {
      "one_pager_title": "string",
      "one_pager_points": [
        {
          "section": "string",
          "points": ["string"]
        }
      ],
      "presentation_script": "string（10-15分钟演示脚本）",
      "faq": [
        {
          "question": "string",
          "answer": "string"
        }
      ]
    }
  },
  "content_guidelines": {
    "tone": "string",
    "style_guide": ["string"],
    "brand_consistency": ["string"],
    "geo_alignment": ["string"]
  }
}

Skill 执行流程

5.1 完整执行流程（FULL_CHAIN 模式）

阶段一：输入解析与路由（N1）

接收用户输入
- 解析自然语言意图
- 提取结构化输入参数
- 验证输入完整性
路由决策
- 根据 route 参数决定执行路径
- FULL_CHAIN 模式：完整执行所有节点
调用 N2 Brand_Hub_Service
- 传入 route=MIXED
- N2 内部路由：先 C（GEO）→ 再 B（内容）→ A（品牌资产）

阶段二：品牌知识生产（N2 内部）

BH-C GEOAdvisor 执行
- 生成 GEO 标准答案母本
- 构建 FAQ 矩阵
- 设计高引用结构模板
- 输出技术优化包
BH-B ContentFactory 执行
- 读取 BH-C 的 GEO 知识包
- 读取 BH-A 的品牌档案
- 生成跨平台内容（小红书/抖音/公众号/提案版）
- 确保内容与 GEO 标准答案对齐
BH-A BrandAssets 执行
- 建档/更新品牌档案
- 维护事实层与证据层
- 更新禁忌清单与术语表
- 版本化管理

阶段三：策略生成（N3 & N4）

N3 Pricing_Strategy_Service 执行
- 评估机会等级（S/A/B/C）
- 生成 A/B/C 三套报价方案
- 计算价格带与谈判筹码
- 生成谈判话术脚本
N4 Distribution_Orchestrator 执行
- 规划分发阶段节奏
- 设计分渠道行动计划
- 规划资源位打法
- 设计数据回流钩子

阶段四：结果合流与总包生成（N1）

合流所有输出
- 从 N2 获取：品牌档案摘要、GEO知识包、内容包
- 从 N3 获取：报价方案包
- 从 N4 获取：分发编排计划
生成谈判总包（Negotiation_Master_Kit）
- 生成开场话术
- 生成发现问题和定位话术
- 整合证明点
- 编写方案摘要和报价交付话术
- 生成异议处理脚本
- 编写收口推进话术
- 列出需要对方提供的信息
- 整理后续材料清单
返回标准输出对象
- 打包所有 6 件核心交付物
- 添加执行元数据
- 提供下一步行动建议

Skill 使用指南

6.1 快速开始

最小化输入示例

{
  "brand": {
    "brand_name": "示例品牌"
  },
  "goal": {
    "primary_goal": "partner_coop"
  },
  "partner": {
    "partner_type": "platform"
  },
  "route": "FULL_CHAIN"
}

完整输入示例

{
  "brand": {
    "brand_name": "科技先锋",
    "brand_id": null,
    "company_legal_name": "先锋科技有限公司",
    "products_or_services": ["AI数据分析平台", "智能营销工具"],
    "industry": "科技",
    "region": "中国"
  },
  "goal": {
    "primary_goal": "partner_coop",
    "success_metrics": ["品牌曝光量", "用户转化率", "合作签约数"]
  },
  "partner": {
    "partner_type": "platform",
    "partner_name": "某电商平台",
    "partner_size": "top",
    "partner_resources": ["App首页Banner", "会员推荐位", "联合营销活动"]
  },
  "constraints": {
    "time_window": "Q2 2024",
    "budget_preference": "中等",
    "forbidden_claims": ["保证100%成功", "行业第一"],
    "tone_preference": "专业、创新、可靠",
    "red_lines": ["不得贬低竞争对手"]
  },
  "assets": {
    "official_materials": ["品牌手册.pdf", "产品介绍.pptx"],
    "product_specs": ["API文档.docx", "技术白皮书.pdf"],
    "existing_content": ["官网文案", "宣传视频"],
    "case_studies": ["某客户成功案例.pdf"]
  },
  "route": "FULL_CHAIN"
}

6.2 路由模式选择

INIT_BRAND_ASSETS

用途：仅初始化或更新品牌资产
执行：BH-A BrandAssets
产出：brand_profile

GEO_BRAND_QA

用途：仅生成 GEO 标准答案和 FAQ
执行：BH-C GEOAdvisor
产出：geo_knowledge_pack

GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT

用途：仅生成跨平台内容
前置：必须有 brand_profile 和 geo_knowledge_pack
执行：BH-B ContentFactory
产出：content_bundle

MIXED

用途：生成 GEO 知识包 + 跨平台内容
执行：BH-C → BH-B
产出：geo_knowledge_pack + content_bundle

FULL_CHAIN（推荐）

用途：完整执行全链路
执行：N1 → N2（A/B/C）→ N3 → N4 → N1（合流）
产出：6件核心交付物

6.3 输出使用建议

Brand_Profile_Summary

用于品牌对外介绍
用于合作伙伴初步了解
用于内部知识管理

GEO_Knowledge_Pack

用于 AI 问答系统训练
用于 FAQ 页面内容
用于客户服务知识库

Cross_Platform_Content_Bundle

直接发布到对应平台
根据实际反馈微调
保持多平台风格一致性

Pricing_Package

用于谈判准备
根据实际情况选择方案 A/B/C
参考价格带和谈判筹码

Distribution_Orchestration_Plan

按计划执行分发
定期检查数据回流
用于下一轮谈判复盘

Negotiation_Master_Kit

谈判前准备脚本
谈判中参考话术
谈判后跟踪执行

Skill 注意事项与最佳实践

7.1 合规要求

禁止输出诱导违规、虚假背书、无法验证的承诺、夸大数据
必须基于 Brand_Hub 的事实层与证据层输出
任何跨平台内容必须以 GEO 标准答案母本为知识底座

7.2 角色边界

N1 Negotiation_Agent 是唯一对外接口
N2/N3/N4 不得越级直接对话用户
所有调用必须通过 N1 编排

7.3 内容一致性

品牌信息必须来自 Brand_Hub 的事实层
跨平台内容必须与 GEO 标准答案对齐
避免品牌信息在不同平台漂移

7.4 质量控制

定期更新品牌档案
验证 GEO 知识包准确性
监控跨平台内容表现
根据数据回流优化策略

Skill 附录

A1 常见问题（FAQ）

Q1：如何更新品牌档案？ A：使用 route=INIT_BRAND_ASSETS，传入新的品牌信息即可。

Q2：如何只生成跨平台内容？ A：确保已有 brand_profile 和 geo_knowledge_pack，使用 route=GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT。

Q3：报价方案如何选择？ A：根据机会等级（S/A/B/C）和实际谈判情况，选择合适的方案 A/B/C，并参考价格带和谈判筹码。

Q4：如何评估合作伙伴类型？ A：根据合作伙伴的业务属性选择：platform（平台）、hardware_vendor（硬件厂）、enterprise_client（企业客户）、channel（渠道）。

Q5：数据回流如何用于下一轮谈判？ A：分析执行数据，评估策略效果，用实际成果证明价值，在下一轮谈判中调整报价和方案。

A2 术语表

术语	定义
GEO	Generative Engine Optimization，生成式引擎优化
Brand_Hub	品牌中枢服务，管理品牌资产与知识库
Negotiation_Agent	智能经纪人，唯一对外接口
Route	路由参数，决定执行路径
Opportunity Grade	机会等级，S/A/B/C 四级评估
Price Range	价格带，最低价/目标价/上限价

A3 参考资料

脚本文件：见 scripts/brand_commercial_os_core.py
品牌档案模板：见 references/brand_profile_template.json
GEO 标准答案模板：见 references/geo_standard_answer_template.md
FAQ 矩阵模板：见 references/faq_matrix_template.json
报价方案模板：见 references/pricing_package_template.json

版本历史

v1.0.0（2024-02-11）：初始版本发布