数据与研究 · SKILL.md

product-market-researcher

product-market-researcher

【数据与研究】亚马逊精细化选品调研报告生成器 | Amazon Product Research Report Generator 只需输入【市场 + 类目】，自动完成全链路数据采集与选品分析： - 📊 Amazon 竞品数据采集（含差评分析+用户痛点挖掘） - 🏭 1688 供应商成本价格采集 - 📱 TikTok 流量验证与趋势分析 - 🗣️ Reddit 用户讨论与痛点采集 - 📈 Google Trends 关键词趋势 - 📊 市场调研报告抓取 - 💰 利润模型构建 - 🎨 HTML 可视化报告（Chart.js 交互图表+词云） - 📝 差异化选品建议 - 🧑 消费者画像与需求逻辑 - 🔄 产品生命周期定位 - 📊 市场容量成分/剂型筛选 - 🛡️ 研发壁垒构建 - 📋…

独立 GitHub 快照 · 自动分类 · 以原作者文档为准

Eellenfengyunjing / ecommerce-product-research-skillsMIT

技能说明

GitHub

name: product-market-researcher description: | 亚马逊精细化选品调研报告生成器 | Amazon Product Research Report Generator

只需输入【市场 + 类目】，自动完成全链路数据采集与选品分析：

📊 Amazon 竞品数据采集（含差评分析+用户痛点挖掘）
🏭 1688 供应商成本价格采集
📱 TikTok 流量验证与趋势分析
🗣️ Reddit 用户讨论与痛点采集
📈 Google Trends 关键词趋势
📊 市场调研报告抓取
💰 利润模型构建
🎨 HTML 可视化报告（Chart.js 交互图表+词云）
📝 差异化选品建议
🧑 消费者画像与需求逻辑
🔄 产品生命周期定位
📊 市场容量成分/剂型筛选
🛡️ 研发壁垒构建
📋 90天执行路线图
⚠️ "为什么不选"风险消除机制
✅ Apify First 数据采集：Reddit / Google Trends / 1688 / 市场报告等优先创建或复用 Apify Actor，失败才 Web Search 兜底
✅ 数据真实性硬约束：无法采集或无法验证的数据不进入报告主体，不参与评分，不捏造

拆市场 → 找需求 → 消费者画像 → 五维交叉验证 → 容量筛选 → 生命周期定位 → 竞争对标 → 痛点挖掘 → 供应链验证 → 利润建模 → 研发壁垒 → 产品矩阵 → 执行路径 → 为什么选/为什么不选

🛒 Amazon Product Research Toolkit v3.5

核心入口 Skill

输入市场 + 类目，自动产出「双产物」：产物一 = 包含标准化分表、原始字段明细和数据血缘的全面可溯源 Excel 总表；产物二 = 基于该数据的 16 章 + 落地建议 HTML 深度分析报告。覆盖 7 大数据源，含消费者画像、生命周期定位、五维交叉验证、研发壁垒、90天执行路线图、"为什么不选"风险评估。

v3.5 采集路由与交付规则 (2026-07-17)

Amazon 脚本优先：Amazon 商品与可由脚本取得的评论字段必须先运行 amazon-product-scraper；仅在报错、限流/验证码、有效样本不足或核心字段缺失时，才用 Amazon Apify Actor 定向补采。
其他平台 Apify 优先：TikTok、Reddit、1688、Google Trends、市场报告等默认使用 APIFY_API_TOKEN 调用对应 Actor；Actor 不可用或结果缺口时才使用 Web Search/Web Fetch 补充。
最低有效样本量：Amazon 商品 ≥50 条（默认 100）；TikTok 去重后原始视频 ≥50 条；Reddit 可追溯帖子/评论 ≥20 条；1688 有报价的供应商/商品记录 ≥20 条。用户未指定数量时使用系统默认值；指定值低于硬下限时自动提升到下限。
Google Trends 双交付：必须保存类目核心关键词的趋势截图，同时保存最近 6 个月的时间序列数据；截图路径/URL写入 Excel 和 lineage。
Excel 总表先行：所有原始记录、可用字段、采集参数、Actor/脚本名、Run/Dataset ID、采集时间和来源 URL 必须先写入一个 Excel 工作簿，再生成独立 HTML 报告。
缺失数据静默隐藏：HTML 只展示有真实数据支撑的章节、KPI、图表和结论；不伪造数据，不显示空占位章节。

v3.4 双产物工作流更新 (2026-07-09)

✅ 双产物彻底分离：采集数据（产物一 Excel）与可视化分析（产物二 HTML）是两套独立交付物。HTML 报告的所有数字必须来自 Excel / raw_data.json，禁止凭空生成。
✅ 分平台路由：Amazon 固定为 amazon-product-scraper 优先、Amazon Apify 补缺；其他平台固定为 Apify Actor 优先、Web Search/Web Fetch 兜底。
✅ Excel 来源链接：每个工作表的每一行都带「来源链接」列（超链接），方便人工逐条核对真实性。
✅ 平台额度落地：Amazon 默认 100、硬下限 50；TikTok 去重原始视频 ≥50；1688 有效报价 ≥20；Reddit 可追溯样本 ≥20；Google Trends 交付最近 6 个月数据与截图。
✅ 报告结尾落地建议：必须给出「跟品 / 改品 / 开新品」决策 + 差异化点 + 定价/利润/成本 + 推广路径（聚焦 1688 采集品类）。
✅ 真实性硬约束不变：不 mock、不捏造；无法采集/无法验证的数据不进入结论，采集失败只记录在内部日志或原始数据目录。

v3.2 更新 (2026-06-04)

✅ 产品文生图提示词: 最终“建议做的产品列表 / 差异化选品与产品矩阵”中，每个推荐产品必须输出 文生图提示词，便于后续直接调用生图模型生成产品图。
✅ Amazon 本地优先 + Apify First: Amazon 商品和差评优先使用 amazon-product-scraper；TikTok、Reddit、Google Trends、1688、市场报告/网页资料等平台优先创建或复用 Apify Actor 采集。
✅ Web Search 仅作兜底: 只有当 Apify Actor 不存在、权限不足、运行失败、目标站点禁止采集或数据字段明显不完整时，才使用 Web Search/Web Fetch 补充公开信息。
✅ 真实性硬约束: 不得 mock、不捏造、不用示例数据填空；无法采集或无法验证的数据不进入结论、不显示在报告主体中。
✅ HTML 报告优先: 默认最终交付为 HTML 可视化深度报告；除非用户明确要求，否则 Markdown/PDF/Excel 仅作为辅助材料。
✅ 深度方法论强制执行: 每次分析必须覆盖本 Skill 定义的多维度方法论与 16 章框架；没有真实数据支撑的章节、图表和评分项在最终报告中自动隐藏。
✅ 保留 Apify 轮询兜底机制: wait_for_finish 超时后自动轮询至完成，并记录 Actor、Run ID、采集时间和样本量。

v3.3 优化规则 (2026-06-17)

✅ Amazon 低成本优先: Amazon 商品、BSR、价格、评分、评论数、五点描述、图片、差评优先调用 amazon-product-scraper；只有本地 scraper 采不到关键字段、遇到限流/验证码、或需要其不支持的字段时，才调用 apify-amazon-scraper 补缺，减少 Apify API 消耗。
✅ 单平台单 Actor Run 原则: 每个平台默认只发起 1 次采集任务，使用单个核心关键词或单个类目完成该平台本轮采集；同平台不得为了相近关键词重复开多个 Actor。只有首轮数据样本不足或字段缺失时，才允许追加 1 个 Actor Run，并记录追加原因。
✅ 跨源采集顺序固定: Amazon 本地 scraper → Amazon Apify 补缺 → 其他平台 Apify Actor（TikTok/Reddit/Google Trends/1688/市场报告）→ Web Search/Web Fetch 兜底。
✅ 最终报告静默过滤缺失数据: 报错、空表、占位符、未采集字段、无法验证数据不进入最终报告，也不以“未获取/失败/暂无数据”等提示展示；采集失败只记录在内部采集日志或原始数据目录。
✅ 逐章来源标注: 最终报告每个可见板块都必须列出本板块实际使用的数据来源；来源必须包含平台、采集方式、Actor/脚本名、采集时间、样本量或 URL。

使用方法

方式一：自然语言输入 (推荐)

"分析美国市场儿童保健品类目的选品机会"
"帮我调研美国市场红酒杯抛光机"
"研究澳洲市场宠物保健品的市场规模，需要差评分析"

方式二：结构化输入

市场: US
类目: kids supplements
关键词: children's vitamins, gummy vitamins, kids probiotic
供应商成本: 需要 1688 准确成本
差评分析: 需要
Reddit洞察: 需要

自动化流程

当用户输入选品调研需求时，自动执行以下流程：

Step 1: 解析用户输入

input_parser = {
    "market": "US/UK/DE/...",
    "category": "kids supplements",
    "keywords": ["相关关键词"],
    "supplier_keywords_zh": ["1688 中文供应商关键词"],
    "need_supplier_cost": True,
    "need_review_analysis": True,      # 差评分析
    "need_reddit_insights": True,      # Reddit 用户洞察
    "need_google_trends": True,        # Google Trends
    "requirements": {...}
}

Step 2: 7 大数据源全量采集 (Amazon Scraper + Apify First)

采集优先级必须固定为：

Amazon 数据优先调用 amazon-product-scraper，一次采集单个核心关键词或单个 Amazon 类目下的 Top 商品和差评；本地 scraper 成功时不得再重复调用 Amazon Apify。
Amazon 本地 scraper 采集失败、字段明显缺失、样本量不足，或用户明确需要本地 scraper 不支持的字段时，才调用 apify-amazon-scraper 对缺口字段补采。
TikTok、Reddit、Google Trends、1688、市场报告/公开网页等平台优先复用已验证的 Apify Actor。每个平台默认只启动 1 个 Actor Run，并尽量使用 1 个主关键词或 1 个类目完成本轮采集。
如果单个 Actor Run 的数据不完整，先复查参数、字段映射、样本量和 dataset；确认缺口后才允许追加新的 Actor Run，且必须记录追加原因。
只有 Apify Actor 不存在、权限/API 配额不足、运行失败、目标站点无法采集或关键字段缺失时，才使用 Web Search/Web Fetch 从权威公开网页兜底。
如果所有采集方式都无法取得可验证数据，则报告主体不显示该数据项，相关指标不得参与评分、图表和结论。

**数据准入标准：**每条进入报告的数据必须有来源、采集时间、采集方式、样本量或 URL；没有 lineage 的数据一律不得使用。

平台采集额度与产物一 Excel 数据层

各平台采集额度（最低要求，优先 Apify）：

平台	默认额度 / 指标	来源方式	备注
Amazon	默认 100 条，有效商品硬下限 50 条；差评应覆盖核心竞品，含标题/正文/评分/日期/已验证购买	`amazon-product-scraper` 优先 → `apify-amazon-scraper` 定向补缺	有效商品指去重后含 ASIN/标题/来源的记录；差评需回指 ASIN
TikTok	默认且硬下限 50 条去重原始视频，保留视频 URL/作者/文案/标签/播放/点赞/评论/分享/发布时间；另采 TikTok Shop 销量/GMV/价格/店铺	Apify TikTok Scraper + TikTok Shop Actor 优先 → Web Search 兜底	视频级原始数据与 Shop 商品分表留存，不能只保留 1 条标签汇总
Reddit	默认且硬下限 20 条可追溯帖子/评论（含子版块/标题/正文/情绪/时间/url）	Apify Reddit Actor 优先 → Web Search 兜底	样本必须与类目相关且 URL 可核验，禁止编造
1688	默认且硬下限 20 条有效供应商/报价记录（商品、供应商、阶梯价、MOQ、评分、复购率、地区、交付能力）	Apify 1688 Actor 优先 → Web Search 兜底	“有效”指至少包含报价和来源 URL，每行可追溯
Google Trends	类目主关键词最近 6 个月时间序列 + 趋势截图	Apify Google Trends/Serp Actor 优先 → Web Search/Web Fetch 兜底；截图可使用 Actor snapshot 或渲染页面导出	保留日/周原始粒度，可另生成月度汇总；PNG 路径/URL 写入 Excel

数量验收门（必须在生成报告前执行）：

按平台主键去重：Amazon=ASIN，TikTok=video_url/video_id，Reddit=post/comment URL，1688=offer_id/商品 URL + 供应商。
只计算具有核心字段和可追溯来源的有效记录，以实际落盘条数而非请求的 maxItems 作为验收依据。
低于下限时，先检查首轮 dataset/参数；Amazon 转 Apify 定向补采，其他平台允许追加 1 次 Apify 补采，仍不足再用 Web Search 补充。
所有补采、降级和未达标原因写入内部采集日志与 Excel Data_Lineage；不得伪造记录凑数。

⚠️ 产物一（Excel）是数据层，必须先于产物二（HTML）产出。 采集阶段必须把每个平台的原始数据持久化为 raw_data.json，并通过 python scripts/excel_exporter.py --input raw_data.json --output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx 导出为带「来源链接」超链接的多工作表 Excel。HTML 报告的所有数字必须回指这份 Excel，保证"报告数据 = 采集数据"，便于人工逐条核对真实性。

📊 amazon-product-scraper (Amazon 首选)
   └─→ 低成本采集 Amazon BSR Top 100 商品数据（标题/ASIN/价格/评分/评论数/BSR/五点描述/图片/商品链接）

⭐ amazon-product-scraper (Review Mode)
   └─→ 低成本采集竞品差评（1-2星评论），提取用户痛点关键词和频率

📊 apify-amazon-scraper (Amazon 补缺)
   └─→ 仅在本地 scraper 失败、字段缺失或需要额外字段时补采 Amazon 数据

⭐ apify-amazon-scraper (Review 补缺)
   └─→ 采集竞品差评（1-3星评论），提取用户痛点关键词和频率

🏭 1688 Supplier Collector
   └─→ 1个中文供应商关键词 + 1个 Apify Actor Run 采集 1688 供应商报价/MOQ/评分/复购率

📱 apify-tiktok-scraper
   └─→ 1个核心搜索词 + 1个 Actor Run 采集 TikTok 标签播放量/爆款视频/达人数据/内容类型分布

🗣️ Reddit Collector
   └─→ 优先创建/复用 1 个 Apify Reddit Scraper Run 采集类目相关子版块、产品关键词讨论
   └─→ 提取用户抱怨、产品期望、未满足需求

📈 Google Trends Collector
   └─→ 优先使用 1 个 Apify Google Trends/Serp Scraper Run 采集主关键词搜索趋势、区域热度、相关查询
   └─→ Apify 不可用时才使用 Web Search/Web Fetch 补充可验证信息，并标明降级原因

📊 Market Report Collector
   └─→ 优先使用 1 个 Apify Web Scraper/Google Search/行业报告 Actor Run 采集 Grand View Research / Mordor Intelligence / Verified Market Reports 等公开摘要
   └─→ Apify 不可用时使用 Web Search/Web Fetch 获取公开页面，并只引用页面上可验证的数字

Step 3: 多维度智能分析

🧭 市场与产品定义 → 市场边界界定 / 产品形态分类 / 目标用户定义

🧑 需求逻辑与消费者画像 → 核心需求 / 使用场景 / 购买决策链 / 消费者分层
   └─→ 从 Reddit + Amazon评论 + TikTok 数据中构建消费者画像

📊 五维趋势交叉验证 → 行业数据 × TikTok热度 × 线下渠道 × 竞品动态 × 政策合规
   └─→ 五个维度互相验证，任一维度出现矛盾需标记⚠️

📈 市场容量筛选 → 成分/剂型维度拆解 / 各赛道市场规模+增长率+竞争度 / 进入评分矩阵
   └─→ 生成成分-剂型十字矩阵

🔄 产品生命周期定位 → 导入期/成长期/成熟期/衰退期判定 / 对应策略矩阵
   └─→ 不同周期阶段对应不同打法

🏆 竞争格局与对标分析 → 品牌集中度/价格分布/评分矩阵/竞品定价对标
   └─→ 选取Top 3直接竞品做逐项对标

⭐ 差评痛点深度分析 → NLP高频负面词 / 痛点分类(产品质量/功能/包装/服务/期望)
   └─→ 痛点频率 × 严重程度矩阵

🗣️ Reddit 用户洞察 → 情绪分布 / 高频讨论主题 / 用户需求缺口

📱 TikTok 流量验证 → 标签播放量/爆款内容类型/达人生态/传播潜力评分

🏭 供应链验证 → 1688 报价/MOQ/供应商质量评估

💰 利润模型构建 → 成本结构/毛利率/净利率/多档定价/敏感性分析

🛡️ 研发壁垒构建 → 配方壁垒/供应链壁垒/认证壁垒/品牌壁垒/专利壁垒
   └─→ 评估各壁垒的可构建难度和时间窗口

🎯 差异化选品与产品矩阵 → 引流款/主打款/利润款/配套款规划
   └─→ 基于差评痛点+消费者画像+竞争对标综合推导；每个推荐产品必须附带文生图提示词

📋 90天执行路线图 → 月度里程碑 / 资源配置 / 关键节点

⚠️ 风险评估与"为什么不选" → 虚假蓝海检测 / 市场风险/政策风险/竞争风险/执行风险
   └─→ 强制输出至少3条"为什么可能不选这个品"的理由

Step 4: HTML 可视化报告生成（产物二）

最终输出规则：

HTML 报告是产物二，所有数字必须来自产物一（Excel / raw_data.json），禁止凭空生成。
文件名建议包含市场、类目、日期和采集批次。
HTML 报告必须优先使用真实采集数据驱动 Chart.js 图表、表格、词云和结论。
对缺失数据的章节，若无可验证数据支撑，则隐藏图表、表格、KPI 和结论；最终报告不得展示“数据缺口”“未采集”“报错”“暂无数据”等提示。
采集失败、字段缺失、追加 Actor 原因仅写入内部采集日志或原始数据文件，不进入面向用户的最终报告正文。
每次分析必须按本 Skill 的 16 章方法论逐章评估是否有数据支撑，不能只做浅层竞品列表或单一维度摘要。

产物二必须包含的三大核心报告（缺失任一视为不合格）：

细分市场分析报告 → 对应第2章（市场与产品定义）+ 第5章（市场容量筛选），给出品类边界、形态分类、赛道规模/增速/竞争度。
竞品对标分析报告 → 对应第7章（竞争格局与对标），给出 Top 3 竞品逐项对标（价格/评分/卖点/成分/包装/差评痛点/差异化机会）。
用户未满足需求清单 → 对应第3.4章 + 第8章（差评痛点）+ 第9章（Reddit 洞察），汇总用户反复抱怨但市场未满足的需求，标注频次与来源。

结尾必须包含「第17章选品决策与 1688 落地建议」（详见下方章节规范），重点针对 1688 采集到的品类给出：是否跟品/改品/开新品、差异化点、定价/利润/成本、推广路径。

🎨 report-generator (HTML Mode)
   └─→ 生成16章 + 第17章深度可视化交互报告
      ├── 📋 执行摘要仪表盘（KPI卡片 + 综合评分雷达图）
      ├── 🌐 市场与产品定义（产品形态分类图/目标用户定义）            ← 核心报告① 细分市场
      ├── 💡 需求逻辑与消费者画像（消费者分层漏斗图/购买决策链）
      ├── 📊 五维趋势交叉验证（5维度雷达图 + 一致性/矛盾信号表）
      ├── 📈 市场容量筛选（成分-剂型十字矩阵热力图 + 各赛道评分表）    ← 核心报告① 细分市场
      ├── 🔄 产品生命周期定位（生命周期阶段判定图 + 策略矩阵）
      ├── 🏆 竞争格局与对标（价格-评分散点图 + 品牌集中度 + 竞品对标表）← 核心报告② 竞品对标
      ├── ⭐ 差评痛点深度分析（痛点词云 + 分类占比饼图 + 频率×严重度矩阵）← 核心报告③ 未满足需求
      ├── 🗣️ Reddit 用户洞察（情绪饼图 + 高频讨论主题柱状图）          ← 核心报告③ 未满足需求
      ├── 📱 TikTok 流量验证（标签播放量排名 + 内容类型环形图）
      ├── 🏭 供应链与成本验证（供应商报价区间图 + 质量评分表）        ← 第17章数据底座
      ├── 💰 利润模型构建（成本结构瀑布图 + 多档定价对比 + 盈亏平衡点）← 第17章数据底座
      ├── 🛡️ 研发壁垒构建（5类壁垒可构建性评分雷达图）
      ├── 🎯 差异化选品与产品矩阵（产品矩阵四象限图）
      ├── ⚠️ 风险评估与"为什么不选"（虚假蓝海检测 + 风险矩阵）
      ├── 📋 90天执行路线图（甘特图/里程碑时间线）
      └── 🎯 第17章 选品决策与 1688 落地建议（跟品/改品/开新品 + 差异化 + 定价利润 + 推广）

---

## 产物一：采集数据 Excel 工作簿规范

> 这是采集阶段的最终交付物，必须**全面、准确、可溯源**。所有平台原始数据（不加工、不聚合）按平台分工作表留存，每行带「来源链接」超链接。

### 生成方式

```bash
# 1) 采集并落盘原始 JSON
python scripts/data_collector.py ...   # 输出 raw_data.json
# 2) 导出 Excel（自动分表 + 来源链接超链接）
python scripts/excel_exporter.py \
    --input raw_data.json \
    --output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx
# 也可直接指向分阶段原始 JSON 所在目录：
python scripts/excel_exporter.py --input-dir ./output/<批次> --output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx

工作表与字段规范

工作表	核心字段	来源链接列	对应额度
采集总览	市场/类目/关键词/采集时间 + 各平台样本量计数 + Data Lineage	—	全局
Amazon_商品	ASIN / 标题 / 品牌 / 类目 / 价格与币种 / Buy Box / 评分 / 评论数 / BSR / 月销量 / 上架日期 / 变体数 / 五点 / 规格 / 图片 / 关键词 / 市场 / 采集信息	Amazon 详情页	默认 100，硬下限 50
Amazon_差评	Review ID / ASIN / 评分 / 标题 / 正文 / 日期 / 已验证购买 / 点赞 / 变体 / 采集信息	评论页或商品页	覆盖核心竞品
TikTok_流量	Video ID / 视频 URL / 作者 / 作者 URL / 文案 / 标签 / 时长 / 播放 / 点赞 / 评论 / 分享 / 收藏 / 发布时间 / 音乐 / 关键词 / 采集信息	TikTok 视频页	去重后 ≥50 条
TikTok_Shop_销量	商品 ID / 关键词 / 标题 / 类目 / 价格与币种 / 销量 / GMV / 店铺 / 评分 / 评论数 / 佣金 / 采集信息	TikTok Shop 商品页	可用品类样本
Reddit_讨论/差评	Post/Comment ID / 子版块 / 作者 / 标题 / 正文 / 情绪 / 点赞 / 评论数 / 时间 / 负面命中词 / 关键词 / 采集信息	Reddit 帖子/评论	可追溯样本 ≥20 条
1688_供应商	Offer ID / 关键词 / 商品 / 供应商 / 阶梯价 / 币种 / MOQ / 评分 / 复购率 / 成交量 / 响应率 / 地区 / 年限 / 认证 / OEM/ODM / 交期 / 采集信息	1688 商品/供应商页	有效报价 ≥20 条
Google_Trends	日期/周 × 关键词指数 / 地区 / 6 个月时间范围 / 相关查询 / 截图路径或 URL / 采集信息	Trends 查询页或 Actor snapshot	最近 6 个月
市场报告	报告名 / 机构 / 类目 / 地区 / 基准年 / 市场规模 / 预测年 / 预测值 / CAGR / 发布时间 / 摘要 / 采集信息	报告页	可验证报告
原始字段明细	平台 / 记录索引 / 字段路径 / 原始值 / 来源链接	随原始记录	保留所有未映射和嵌套字段
Data_Lineage	平台 / 采集方式 / 脚本或 Actor / Run ID / Dataset ID / 查询 / 请求数 / 有效数 / 去重数 / 采集时间 / 状态 / 补采原因	Actor/Dataset URL（如有）	全局

来源链接规则（硬要求）

每条数据行的「来源链接」必须是可点击的真实 URL（Amazon 详情页、TikTok 标签页、Reddit 帖子、1688 商品/搜索页、市场报告页等）。
无 URL 的数据（如部分兜底搜索结果）必须在来源链接列留空并标注采集方式，不得伪造 URL。
Excel 中的所有数字必须与 raw_data.json 完全一致；Excel 是人工核对真实性的唯一可信底稿。
标准化分表用于分析，原始字段明细 必须以长表形式保留每条原始记录的所有嵌套字段，不得因字段映射不全而丢失数据。

报告章节规范 (v3.2 - 16章)

第1章：📋 执行摘要仪表盘

目的：3分钟内掌握全貌

内容：

核心KPI卡片（市场规模/CAGR/机会评分/TikTok热度/利润率/竞争分散度）
综合评分雷达图（8维度：市场容量/增长率/竞争度/利润率/TikTok热度/供应链/壁垒/政策友好度）
一句话结论：是否推荐进入，以什么定位进入
最低3条"为什么可能不选"的反对意见

数据来源标注：各KPI数据具体来源（Apify Amazon采集/市场报告URL/TikTok标签页/1688搜索页面等）

第2章：🌐 市场与产品定义

目的：划定研究边界，避免分析范围漂移

内容：

市场边界界定：市场地域范围/品类范围/排除项
产品形态分类：
形态代表产品价格带占比趋势
形态A 具体商品 $X-Y XX% ↑/↓/→
目标用户定义：核心用户画像/使用场景/购买动机
类目树定位：在Amazon分类树中的具体位置

形态	代表产品	价格带	占比	趋势
形态A	具体商品	$X-Y	XX%	↑/↓/→

数据来源标注：Amazon BSR类目数据 / 市场报告 / Amazon搜索页

第3章：🧑 需求逻辑与消费者画像

目的：理解"谁在买、为什么买、怎么买"

内容：

3.1 核心需求逻辑

用户使用场景拆解（日常/应急/送礼/囤货等）
需求触发因素
使用频率与复购周期

3.2 消费者分层画像（基于真实评论+Reddit+社媒数据构建）

消费者类型	占比	核心关注点	价格敏感度	购买渠道偏好	代表人群描述
品质优先型	XX%	成分/效果/品牌	低	Amazon Subscribe	...
性价比型	XX%	价格/容量/评分	高	Amazon Deal	...
成分党	XX%	配料表/认证/有机	中	官网/Whole Foods	...

3.3 购买决策链

需求触发 → 信息搜索(Aamzon/TikTok/Reddit/Google) → 对比评估(价格/评分/评论) → 购买决策 → 购后评价

3.4 未满足需求地图

从Reddit真实讨论 + 差评中提取用户反复提及但市场上未得到满足的需求
标注需求出现频次和来源

数据来源标注：Reddit子版块/Apify Amazon评论采集/TikTok评论/Apify市场报告

第4章：📊 五维趋势交叉验证

目的：多维度交叉验证，避免单一信息源误导

4.1 行业数据维度

市场规模（来源：Grand View Research / Mordor Intelligence / Verified Market Reports等）
CAGR及预测
驱动因素与制约因素

4.2 TikTok热度维度

核心标签总播放量/月增速
爆款视频内容类型分布
达人合作生态

4.3 线下渠道维度

品类在Walmart/Target/Costco/Whole Foods的铺货情况
线下价格对标线上
渠道趋势（DTC化/线下独家等）

4.4 竞品动态维度

头部品牌近12个月新品动向
融资/并购事件
广告投放趋势（Amazon SP/SB广告密度）

4.5 政策合规维度

FDA/FTC相关法规变动
标签/声明合规要求
进口关税/贸易政策影响

交叉验证矩阵：

验证维度	信号方向	信号强度	一致性
行业数据	↑增长	强	✅ 一致 / ⚠️ 矛盾

⚠️ 关键规则：任一维度出现与其他维度矛盾时，必须在报告中标注并说明原因。

数据来源标注：每个维度标注具体数据来源

第5章：📈 市场容量筛选

目的：按成分/剂型/价格带拆解，量化各赛道机会

5.1 成分维度赛道拆解

成分赛道	市场规模(USD)	年增速	竞争度	进入评分(1-10)	推荐策略
成分A	$X亿	XX%	高/中/低	X	引流款/利润款/避开

5.2 剂型维度赛道拆解

剂型	Amazon SKU数量	均价	增速	差异化空间
软糖	X,XXX	$XX	XX%	大/中/小

5.3 成分×剂型十字矩阵

         | 成分A | 成分B | 成分C |
---------|-------|-------|-------|
剂型A    |  ⭐⭐⭐  |  ⭐⭐   |  ⭐    |
剂型B    |  ⭐⭐   |  ⭐⭐⭐ |  ⭐⭐   |
剂型C    |  ⭐    |  ⭐    |  ⭐⭐⭐  |

⭐ = 综合机会评分（市场规模×增速×竞争分散度）

5.4 价格带机会分析

价格带	SKU占比	销量占比	利润空间	竞争密度

数据来源标注：Amazon采集数据 / 市场报告 / 价格带数据来源

第6章：🔄 产品生命周期定位

目的：判断品类处于什么周期阶段，匹配正确策略

6.1 生命周期判定

判断依据：搜索趋势曲线形态 / SKU增速 / 平均价格走势 / 新品成功进入率 / 评论集中度变化
判定结果：导入期 / 成长期 / 成熟期 / 衰退期

6.2 策略矩阵

生命周期阶段	核心策略	定价策略	推广策略	产品策略
导入期	教育市场	中高	内容营销+达人	MVP快速迭代
成长期	抢占份额	中	广告+达人+SEO	差异化+矩阵
成熟期	利润最大化	中低	品牌+复购	微创新+成本
衰退期	退出/收割	低	减少	清库存

6.3 不同周期的进入难度评估

导入期进入难度：市场教育成本高，但先发优势明显
成长期进入难度：最佳窗口期，需快速起量
成熟期进入难度：需强差异化或成本优势
衰退期进入难度：不建议

数据来源标注：Google Trends / Amazon历史数据 / 市场报告

第7章：🏆 竞争格局与对标分析

目的：量化竞争格局，找到对标与差异化方向

7.1 品牌集中度分析

Top3/Top5/Top10品牌市场份额（基于评论数/BSR排名推算）
集中度判定：极度分散(<15%) / 健康竞争(15-30%) / 偏集中(30-40%) / 高度垄断(>40%)

7.2 价格-评分竞争散点图

X轴：价格 | Y轴：评分 | 气泡大小：评论数 | 颜色：品牌
标注蓝海区域（高评分+中价格+低竞争密度）

7.3 竞品逐项对标表（选取Top 3直接竞品）

对标项	竞品A	竞品B	竞品C	我们的定位
价格	$XX	$XX	$XX	$XX
评分	X.X	X.X	X.X	目标 ≥X.X
核心卖点	...	...	...	...
成分/规格	...	...	...	...
包装	...	...	...	...
差评痛点	...	...	...	...
差异化机会	...	...	...	...

7.4 竞争壁垒评估

品牌认知度壁垒
评论数壁垒（对标头部的评论积累难度）
价格壁垒
供应链壁垒

数据来源标注：Amazon竞品页面 / 评论采集数据

第8章：⭐ 差评痛点深度分析

目的：从用户抱怨中挖掘产品改进方向和差异化机会

8.1 采集策略

对Top 20竞品商品，各采集50条最新1-3星评论
提取评论标题+正文、评分、日期、Verified Purchase标签

8.2 痛点分类体系

痛点大类	子类别	关键词库	出现频率	严重度(1-5)	改进机会
产品质量	破损/变质/尺寸不符	broken, damaged, melted	XX%	4	包装升级/品控
功能问题	无效/副作用/不便	doesn't work, side effects	XX%	5	配方升级
包装问题	泄漏/难开/不环保	leaking, difficult open	XX%	3	包装设计
服务问题	发货慢/客服差	late delivery, poor CS	XX%	2	物流优化
期望落差	描述不符/质量低	not as described	XX%	4	Listing优化

8.3 痛点频率×严重度矩阵

四象限：高频高严重度（核心改进区）/ 高频低严重度（体验优化区）/ 低频高严重度（风险监控区）/ 低频低严重度（可忽略）

8.4 竞品差评共性总结

列出所有主要竞品共同被投诉的问题
这些是"市场上没人做好"的机会

数据来源标注：Apify Amazon评论采集（标注Actor/采集时间/评论数）

第9章：🗣️ Reddit 用户洞察

目的：从真实用户讨论中挖掘市场空白和趋势信号

9.1 采集目标

子版块	采集内容	洞察价值
r/AmazonReviews	产品讨论	真实用户评价和需求
r/FulfillmentByAmazon	卖家经验	运营痛点和机会
r/类目相关子版块	品类讨论	用户偏好和趋势
r/ProductReviews	产品评测	功能对比和期望

9.2 情绪分析

正面/负面/中性讨论占比
高频情感词

9.3 需求缺口列表

用户需求	提及频次	市场满足度	机会评分
需求A	XX次	低	⭐⭐⭐⭐⭐

9.4 竞品自然提及分析

用户自发比较/推荐的品牌
口碑传播路径

数据来源标注：Apify Reddit Scraper（标注Actor/子版块/采集时间/帖子数）

第10章：📱 TikTok 流量验证

目的：验证品类在TikTok的传播潜力和内容机会

10.1 标签表现

标签	总播放量	视频数	月增速	内容类型
#xxx	X亿	X万	+XX%	开箱/测评/科普

10.2 爆款内容拆解

Top 5高播放视频的内容模式
共同特征提取（时长/音乐/叙事结构/视觉元素）

10.3 达人生态

头部/腰部/尾部达人分布
合作成本估算（CPM/单条报价）

10.4 传播潜力评分（1-10）

评分维度	分数	说明
视觉吸引力	X	...
Before/After效果	X	...
情感共鸣	X	...
新奇性	X	...
知识价值	X	...

数据来源标注：Apify TikTok Scraper（标注Actor/标签/采集时间）

第11章：🏭 供应链与成本验证

目的：验证供应链可行性和成本结构

11.1 1688供应商调研

供应商	报价	MOQ	评分	复购率	是否实地验厂
A	¥XX	XXX	X.X	XX%	否/是

11.2 成本结构拆解

成本项	金额	占比	备注
原料成本	$X	XX%	...
包材	$X	XX%	...
生产	$X	XX%	...
头程物流	$X	XX%	...
FBA仓储	$X	XX%	...
平台佣金	$X	XX%	...

11.3 供应商质量评估矩阵

价格竞争力 / 产能 / 品控 / 交期 / 配合度

数据来源标注：1688 Apify采集 / 行业报价 / FBA费率表

第12章：💰 利润模型构建

目的：量化盈利空间，多方案对比

12.1 多档定价利润对比

定价方案	售价	COGS	毛利	毛利率	平台费	广告	净利	净利率
引流款	$X	$X	$X	XX%	$X	$X	$X	XX%
主打款	$X	$X	$X	XX%	$X	$X	$X	XX%
利润款	$X	$X	$X	XX%	$X	$X	$X	XX%

12.2 盈亏平衡分析

盈亏平衡点月销量
回本周期估算

12.3 敏感性分析

变动因素	变动幅度	利润率影响
采购成本	±10%	±X%
广告占比	±5%	±X%
汇率波动	±5%	±X%

数据来源标注：1688报价 / Amazon费率表 / FBA计算器

第13章：🛡️ 研发壁垒构建

目的：评估长期护城河的可构建性

13.1 五类壁垒评估

壁垒类型	当前状态	可构建性	构建周期	构建成本	优先级
配方壁垒	无/有	高/中/低	X月	$X	⭐⭐⭐
供应链壁垒	无/有	高/中/低	X月	$X	⭐⭐
认证壁垒	无/有	高/中/低	X月	$X	⭐⭐⭐
品牌壁垒	无/有	高/中/低	X月	$X	⭐⭐
专利壁垒	无/有	高/中/低	X月	$X	⭐

13.2 认证与合规路径

需取得的关键认证（FDA/GRAS/Organic/Non-GMO/Gluten-Free等）
各认证时间线和费用

13.3 专利与知识产权

现有专利地图
可专利化方向
规避设计风险

数据来源标注：FDA数据库 / USPTO / 合规顾问 / 行业标准

第14章：🎯 差异化选品与产品矩阵

目的：基于前面所有分析，推导最优产品组合

14.1 差异化定位推导 基于以下输入综合推导：

消费者画像（第3章）→ 目标人群定位
竞争对标（第7章）→ 差异化方向
差评痛点（第8章）→ 产品改进点
Reddit洞察（第9章）→ 未满足需求
生命周期（第6章）→ 产品策略

14.2 产品矩阵规划（四象限）

          高利润
            |
  利润款    |    旗舰款
  (深耕)    |    (核心)
  —————————+—————————
  测试款    |    引流款
  (观察)    |    (获客)
            |
          低利润
    低销量          高销量

14.3 具体产品线规划

产品线	定位	目标人群	核心卖点	定价	预期月销	文生图提示词
产品A	引流款	...	...	$X	X件	Photorealistic ecommerce product concept image...
产品B	主打款	...	...	$X	X件	Photorealistic ecommerce product concept image...
产品C	利润款	...	...	$X	X件	Photorealistic ecommerce product concept image...
产品D	配套款	...	...	$X	X件	Photorealistic ecommerce product concept image...

文生图提示词要求

每个推荐产品都必须输出一条可直接复制给生图模型的英文提示词。
提示词需包含：产品名称/形态、目标市场、差异化卖点、材质或结构要点、包装/场景、Amazon listing 风格、浅色背景、无品牌 Logo、无可读文字、无水印。
若推荐产品来自真实竞品痛点或 Reddit 需求缺口，提示词中的差异化卖点必须与该痛点/需求对应。

数据来源标注：综合前13章数据来源

第15章：⚠️ 风险评估与"为什么不选"

目的：强制审视反面，避免确认偏误

15.1 虚假蓝海检测

搜索量检查（<1万/月 → 需求不足）
趋势检查（下行/高度季节性 → 市场不稳定）
利润率检查（毛利率<25% → 利润空间不足）
品牌集中度检查（>40% → 头部垄断）
新品进入机会检查（BSR Top100中新链接<5 → 进入困难）
综合判定：✅ 真正蓝海 / 🟡 普通市场 / ⚠️ 谨慎 / ❌ 虚假蓝海

15.2 风险矩阵

风险类别	风险项	可能性	影响程度	缓解措施
市场风险	需求下降	低/中/高	大/中/小	...
竞争风险	价格战	低/中/高	大/中/小	...
政策风险	合规变动	低/中/高	大/中/小	...
供应链风险	断供/涨价	低/中/高	大/中/小	...
执行风险	质量事故	低/中/高	大/中/小	...

15.3 "为什么不选"（强制输出 ≥3条）

每条基于真实数据或合理推演，不接受空泛理由

理由1：基于XX数据，存在XX风险
理由2：基于XX分析，存在XX障碍
理由3：基于XX趋势，存在XX不确定性
（可选）更多

数据来源标注：综合各章节数据来源

第16章：📋 90天执行路线图

目的：将分析结论转化为可执行计划

16.1 月度里程碑

阶段	时间	核心目标	关键任务	交付物	风险点
Phase 1	Day 1-30	供应链搭建	供应商筛选/打样/小批	样品确认	...
Phase 2	Day 31-60	Listing上线	视觉拍摄/文案/LP优化	Listing上线	...
Phase 3	Day 61-90	冷启动验证	广告测试/达人合作/评价	首批销售数据	...

16.2 资源配置

资源	月预算	来源	关键约束
产品采购	$X	自有资金	MOQ限制
广告投放	$X	利润再投	ACOS<25%
达人合作	$X	市场预算	ROI>2

16.3 关键里程碑甘特图

第17章：🎯 选品决策与 1688 落地建议（结尾重点）

目的：把前面的分析收敛为一份可执行的「做不做、怎么做」决策书，重点针对 1688 采集到的品类。

17.1 选品决策结论（跟品 / 改品 / 开新品）

明确给出三选一结论，并给出一句话理由：
- 跟品：直接跟 1688 现有爆款（低风险、快上线，但需说明利润空间是否足够）。
- 改品：在现有品类上做差异化改良（基于差评痛点 / Reddit 需求缺口）。
- 开新品：基于未满足需求开新品类（高风险高回报，需说明壁垒与周期）。
结论必须回指数据：1688 供应商报价区间、Amazon 竞品价格/评分、差评痛点集中度、TikTok 热度、Google Trends 趋势。

17.2 差异化方案（如何做差异）

差异化维度	具体做法	对应痛点/需求来源
功能改进	添加/升级哪些功能	第8章差评痛点、第9章Reddit需求
设计改进	材质/结构/外观/包装变化	差评包装/质量类、消费者画像
配方/成分	成分调整、认证加成	成分党需求、合规壁垒
场景扩展	新使用场景/新人群	第3章未满足需求地图

17.3 定价、成本与利润（必须量化）

项目	数值	依据
1688 采购成本(含包材)	¥X / $X	1688_供应商表报价区间
头程+FBA+佣金+广告	$X	FBA费率表/费率假设
建议零售价	$X	竞品对标（第7章）+ 目标净利率
预估毛利率	XX%	第12章利润模型
预估月净利(按预期销量)	$X	销量假设来自 TikTok Shop / 竞品
回本周期	X 天	第12章盈亏平衡

17.4 推广路径（后续怎么推）

冷启动：广告架构（SP/SB）、预算与 ACOS 目标、首批评价获取方式。
内容种草：TikTok 达人对接策略（基于第10章传播潜力评分）、短视频/测评内容方向。
渠道：Amazon 为主 + 是否同步 TikTok Shop（结合 TikTok_Shop_销量数据）。
节奏：对齐第16章 90 天路线图的关键里程碑。

数据来源标注：1688_供应商表 / Amazon_商品与差评表 / TikTok_Shop_销量表 / Google_Trends表 / 第7/8/9/12章。

⚠️ 数据真实性原则（核心规则）

必须遵守

分平台采集路由
- Amazon 商品、价格、BSR、评分、评论和差评优先通过 amazon-product-scraper 低成本采集；只有本地采集失败、样本不足或字段缺失时，才使用 apify-amazon-scraper 补采。
- Reddit、Google Trends、1688、TikTok、市场报告、公开网页等所有需要数据采集的平台，必须优先通过 Apify Actor 采集。
- 没有现成 Actor 时，优先配置通用 Actor（如 Web Scraper、Google Search Results、Reddit Scraper、Google Trends/Serp Scraper），但同一平台本轮默认只运行一个 Actor。
- 只有 Actor 不存在、权限/API 配额不足、目标站点无法采集、字段缺失或运行失败时，才允许使用 Web Search/Web Fetch 兜底。
- 所有失败、兜底和追加 Actor 原因必须记录在内部采集日志或原始数据目录，不进入最终报告正文。

0.1 单平台单任务成本控制

每个平台每轮调研默认只执行一次采集：1 个主关键词或 1 个类目，1 个 Actor Run/脚本任务。
同义词、近义词、长尾词先在本地用于归并、过滤和结果标注，不得直接拆成多个 Actor Run。
只有首轮样本量低于分析阈值、缺少核心字段、或平台返回结果明显偏题时，才追加第二次采集。
追加采集必须限定缺口字段或缺口样本，不得重新全量抓取同一平台。

所有数据必须来自真实采集源或权威公开数据源，不得捏造
- 采集失败、字段为空或无法验证 → 不进入最终报告，不显示该数据项
- 不显示捏造的示例数据或占位符
- 不得用行业经验、常识估算、AI 推测值替代真实数据
- 如果只能形成方向性判断，必须标记为“基于已采集资料的推断”，且不得作为核心 KPI

每个章节底部必须标注数据来源（Data Lineage）

📌 数据来源：
- Amazon竞品数据：amazon-product-scraper 或 Apify actor [actor-name]，采集时间 2026-XX-XX，采集XX条商品数据
- 差评数据：amazon-product-scraper 或 Apify actor [actor-name]，采集时间 2026-XX-XX，每条竞品采集XX条评论
- TikTok数据：Apify actor [actor-name]，标签 #XXX，采集时间 2026-XX-XX
- Reddit数据：Apify actor [actor-name]，子版块 r/XXX，采集时间 2026-XX-XX
- 市场规模：来自 [报告名称/URL]，发布时间 202X年
- Google Trends：Apify actor [actor-name]，关键词 [XXX]，时间范围为最近 6 个月，同时记录趋势截图路径/URL
- 1688数据：Apify actor [actor-name]，搜索关键词 [XXX]，采集时间 2026-XX-XX
- 联网搜索：[具体URL]，获取时间 2026-XX-XX

数据新鲜度：所有数据标注采集时间，建议每周更新；趋势、价格、评论、销量、BSR、TikTok 热度等易变数据必须优先采集最新结果。
数据缺失处理：
- 如果某个数据源无法采集到真实可验证数据，相应图表、KPI、评分项不显示且不参与综合评分
- 如果某章核心数据缺失，相应章节从报告主体隐藏
- 如果7个数据源都无法采集到数据，相应章节不显示
- 报告中不得出现"以下数据暂未获取"、"暂无数据"、"采集失败"、"报错"、空表或占位符
- 不得为了保持章节完整而展示空表、占位符、示例值或未经验证的数字
结论可追溯
- 每个推荐、风险、评分、机会判断都必须能回溯到至少一个真实数据源
- 关键结论优先使用两个以上来源交叉验证；若只有单一来源，必须降低置信度并标注
- 矛盾信号必须在第4章交叉验证矩阵和第15章风险评估中同时体现

HTML 报告风格规范

设计原则

简洁商务科技风：深色主题 + 蓝色科技色调
配色方案：
- 主色：#1a73e8 (科技蓝)
- 深色背景：#0d1117 (GitHub Dark)
- 卡片：#161b22
- 强调色：#58a6ff (亮蓝) / #3fb950 (成功绿) / #f85149 (警告红)
- 文字：#c9d1d9 / #8b949e
- 数据溯源：底部小字 #8b949e，斜体
字体：Inter / SF Mono
布局：响应式网格，仪表盘风格

图表颜色调色板

chartColors: [
  '#58a6ff', '#3fb950', '#f0883e', '#bc8cff',
  '#f85149', '#79c0ff', '#d2a8ff', '#ffa657'
]

数据溯源样式

每章底部统一使用以下样式标注数据来源：

<div class="data-lineage">
  <details>
    <summary>📌 数据来源 (Data Lineage)</summary>
    <ul>
      <li>...</li>
    </ul>
  </details>
</div>

选品决策标准 (v3.2 更新)

指标	标准	权重	数据来源
搜索量	2-10万/月	12%	Google Trends + Amazon
品牌集中度	Top10 <30%	10%	Amazon BSR
CPC	<$1	8%	Amazon 广告
利润率	>30%	15%	1688 + FBA 计算
TikTok 热度	播放量>1000万	10%	TikTok 标签
供应链稳定	评分>4.0	8%	1688 供应商
差评可改进空间	痛点集中度高	12%	差评 NLP 分析
Reddit 需求验证	讨论活跃度高	8%	Reddit 子版块
生命周期阶段	导入期/成长期	10%	Google Trends+Amazon
政策友好度	无重大合规风险	7%	FDA/FTC

配置

环境变量 (.env)

# 必需
APIFY_API_TOKEN=your-api-token

# 1688 供应商
APIFY_1688_ACTOR_ID=your-1688-actor-id

# Reddit
APIFY_REDDIT_ACTOR_ID=your-reddit-actor-id

# TikTok（标签流量 + Shop 销量）
APIFY_TIKTOK_ACTOR_ID=clockworks/tiktok-scraper
APIFY_TIKTOK_SHOP_ACTOR_ID=clockworks/tiktok-shop-scraper   # 品类销量/GMV

# Google Trends / SERP / Web Search
APIFY_GOOGLE_TRENDS_ACTOR_ID=your-google-trends-actor-id
APIFY_GOOGLE_SEARCH_ACTOR_ID=your-google-search-actor-id
SERPAPI_API_KEY=your-serpapi-key

# 市场报告 / 通用网页采集
APIFY_MARKET_REPORT_ACTOR_ID=your-market-report-actor-id
APIFY_WEB_SCRAPER_ACTOR_ID=your-web-scraper-actor-id

# 可选 · 产物一 Excel 与额度
DEFAULT_MARKET=US
OUTPUT_FORMAT=html        # 产物二 HTML；产物一 Excel 由 excel_exporter.py 生成
MAX_PRODUCTS=100          # Amazon 默认商品数
MIN_AMAZON_PRODUCTS=50    # Amazon 去重后有效商品硬下限
DEFAULT_TIKTOK_ITEMS=50   # TikTok 默认原始视频数
MIN_TIKTOK_ITEMS=50       # TikTok 去重后原始视频硬下限
MIN_NEG_REVIEWS=5         # 每个品类最少差评数（5-10）
MIN_SUPPLIERS=20          # 1688 最少供应商数
MIN_REDDIT_ITEMS=20       # Reddit 最少可追溯帖子/评论数
TRENDS_MONTHS=6           # Google Trends 趋势窗口（约半年）
TRENDS_SAVE_SCREENSHOT=true

子 Skill 依赖关系 (v3.2 更新)

amazon-product-researcher (主入口)
├── amazon-product-scraper (Amazon 首选 - 商品数据+差评，低成本优先)
├── apify-amazon-scraper (Amazon 补缺 - 本地 scraper 失败或字段缺失时使用)
├── 1688 Supplier Collector (利润模型需要时必需)
├── apify-tiktok-scraper (推荐 - 标签流量)
├── apify-tiktok-shop-scraper (推荐 - 品类销量/GMV)
├── Reddit Collector (用户洞察 - Apify First)
├── Google Trends Collector (搜索趋势 - Apify First，失败才 Web Search/Web Fetch)
├── apify-market-scraper (市场报告 - Apify First)
├── Apify Web Scraper / Google Search Actor (公开网页兜底采集)
├── scripts/excel_exporter.py  ★ 产物一：原始数据 → 多表 Excel(含来源链接)
├── charts-generator (图表数据)
├── profit-model-builder (自动)
└── report-generator (必需 - 产物二 HTML可视化)

分析类集成

v3.2 整合并继续使用以下核心分析类（来自 amazon_product_researcher.py）：

分析类	功能	对应章节
`KeywordAnalyzer`	关键词拆解与市场质量评分	第5章
`BrandAnalyzer`	品牌集中度分析	第7章
`PainPointAnalyzer`	用户痛点权重分析	第8章
`FalseBlueOceanDetector`	虚假蓝海识别	第15章
`SelectionDecisionMatrix`	选品决策矩阵评分	第14章

注意事项

API Token: 确保配置了 Apify API Token（Amazon 先跑本地脚本；其他平台 Apify First）
双产物顺序: 先产出产物一（Excel + raw_data.json），再产出产物二（HTML）；HTML 数字必须回指 Excel
Excel 来源链接: 每个工作表每行必须带可点击的「来源链接」超链接；无 URL 不得伪造，留空并标注采集方式
平台额度: Amazon 默认 100、硬下限 50；TikTok 去重原始视频 ≥50；1688 有效报价 ≥20；Reddit 可追溯样本 ≥20；Google Trends 保存 6 个月数据与截图
差评采集成本: 每个商品约消耗 $0.5，Top 20 商品约 $10
Reddit 数据: 必须是真实 Reddit 帖子（含 url）；优先 Apify Reddit Actor，失败后才用 Web Search 补充公开讨论
Google Trends: 优先使用 Apify Google Trends/Serp Actor；失败后才使用 Web Search/Web Fetch 补充可验证信息。无论采集方式，都必须保存最近 6 个月数据和趋势截图。
Word Cloud: 需要中文分词支持（jieba）
数据新鲜度: 所有数据标注采集时间，建议每周更新
合规: 保健品/儿童/食品接触类产品需额外合规检查
数据真实性: 采集失败则不显示，不捏造数据，不使用 mock 数据，不用未经验证的推测填补 KPI
"为什么不选": 强制在每份报告中输出至少3条反对理由
HTML 主交付: 每次分析默认输出 HTML 深度可视化报告；其他格式仅作辅助
方法论完整性: 每次分析都必须按 16 章 + 第17章框架逐章评估，真实数据不足的章节静默隐藏，不得简化为浅层清单
结尾落地建议: 产物二必须包含第17章，针对 1688 品类给出跟品/改品/开新品决策、差异化、定价利润成本与推广路径

安装技能

TERMINAL

npx skills add ellenfengyunjing/ecommerce-product-research-skills --skill product-market-researcher

复制命令到本地终端执行；安装前请先审查源代码和许可证。

ZIP · 完整技能目录，含资源与许可证

SKILL.md · 仅技能说明原文

仓库 Star: 未同步
许可证: MIT
版本 / 分支: HEAD · 36108492
仓库更新时间: 未同步

安装前，请检查技能脚本与权限。

源代码