Install
openclaw skills install @mingri26/dmpsmartaudiencecombination基于用户自然语言投放需求,按"需求解析→标签召回→画像补全→质量排序→用户选择→Overlap(仅MUST vs 可选)→递进组合→创建组合人群"的循序渐进流程,输出可直接用于明日DMP组合人群(audienceType=2)的标签组合规则与人群包创建参数。
openclaw skills install @mingri26/dmpsmartaudiencecombination任何圈人步骤执行前,必须先完成:鉴权技能安装检查 → 凭证检查/配置。
⚠️ 检测到您尚未安装【明日DMP鉴权技能】
该技能负责管理 API 凭证(AK/SK)、生成签名,是使用本功能的必要前提。
是否自动下载并安装?
是 - 立即安装
否 - 取消本次操作
请回复:是/否
~/.mingdata_dmp_credentialsscripts/setup_credentials.py <AK> <SK> [BASE_URL] 写入凭证,并再次运行 scripts/preflight_check.py 验证有效;通过后才可进入 Step 1。目标:让AI“不会丢步骤”。SKILL.md 只保留:入口导航 + 卡点/红线清单;细节由脚本硬执行。
ClawHub 手动安装入口(与 4-1 口径一致):
目的:避免用户需求点未落入schema,导致候选召回/Step6分组缺维度(常见:兴趣偏好未入schema)。
生成/更新 schema.json 时,必须确保用户需求点“可被执行、可被对账”:
extra.original_points 兜底,禁止丢失。interest 为空,视为缺失,必须补齐或追问。extra),避免后续流程无法覆盖。参考资料(按需加载):
references/需求到schema检查表.mdreferences/schema模板_防漏版.jsonscripts/流程驱动.py
schema.json(建议包含 _raw_text)--out-dir 指定):产出 tag_pool / coverage / probe / queries / candidates / merged / diag / step6_ranked / overlap / plans 等全链路文件。--replay-from <上次输出目录>:直接复用上次产物(tag_pool/queries/candidates/merged/diag),避免二次运行因重跑/参数调整产生差异。| Step | 目标 | 脚本 | 主要输入 | 主要输出 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 前置校验(凭证/环境/资产) | scripts/preflight_check.py | - | 校验结果 |
| 1-2 | 需求解析/确认(对话产出schema) | (对话) | 用户需求 | schema.json |
| 3 | 拉取可用标签池(tag/list) | scripts/query_tag_list.py | - | tag_pool.json |
| 4 | 召回候选标签(稳健版) | scripts/recall_candidates_pipeline.py | schema.json | merged_candidates.json + recall_diag.json |
| 5 | 画像补全(补覆盖率/量级等) | scripts/tag_profile_enrich.py | merged_candidates.json + 指标表 | candidates_enriched.json |
| 6 | 分组推荐(按维度展示候选) | scripts/rank_candidates.py | candidates_enriched.json | step6_ranked.json |
| 7 | 用户选择(MUST/PREFERRED/OPTIONAL/EXCLUDE) | (对话) | step6_ranked.json | must/preferred/optional/exclude |
| 8 | 冲突检测(静默;有冲突才提示) | scripts/tag_hierarchy.py / scripts/tag_relation.py | 选择结果 | 冲突报告(如有) |
| 8.5 | 执行口径确认(trackType/idTypes) | scripts/confirm_execution_params.py | - | 参数确认提示 |
| 9 | 创建MUST基准人群并取量级 | scripts/create_must_baseline.py | MUST + 口径 | audienceId_M + amount |
| 10 | Overlap(M∩可选) | scripts/analyze_overlap.py | M基准+可选 | overlap.json |
| 11 | 扩缩量分析 | scripts/analyze_scale.py | overlap.json | scale_report |
| 12 | 组合方案生成 | scripts/generate_plans.py | must/preferred/optional + overlap | plans.json |
| 13 | 方案确认(强制卡点) | (对话) | plans.json | 最终方案 |
| 14 | 创建最终组合人群 | scripts/create_combined_crowd.py | 最终方案 + 口径 | audienceId/任务状态 |
tag_pool.json(tag/list)且 isDirectory=1。推荐口径:二维 OR-groups
[[a,b],[c],[d,e]] 表示:(a OR b) AND c AND (d OR e)Step7 的 must 可以直接使用二维 OR-groups(强烈推荐);脚本 create_must_baseline.py 已支持该格式。
即使默认偏好“不展开明细”,Step6 结束后也必须显式询问一次“展开/跳过”,才允许进入 Step7。
references/api_reference.md