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基于明日DMP API，支持6种人群圈选方式（组合人群、广告行为规则人群、APP规则人群、LBS规则人群、拓展人群、打通人群），实现精准营销、用户画像、竞品分析和区域推广的人群筛选。
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name: 明日dmp人群圈选
description: 基于明日DMP开放平台API，提供6种人群圈选方式（组合人群、广告行为规则人群、APP规则人群、LBS规则人群、拓展人群、打通人群），采用渐进式披露设计，支持参数完整性检查、格式校验、业务规则校验和参数确认机制。适用于精准营销、用户画像圈选、再营销人群、竞品分析、区域推广、相似人群挖掘等场景。
# 明日DMP人群圈选
## 概述
本技能基于明日DMP开放平台API，提供6种人群圈选方式，帮助您精准定位目标用户。
⚠️ **重要声明**：
1. **凭证安全责任**：您的 Access Key（AK）和 Secret Key（SK）是访问明日 DMP API 的唯一凭证，属于您的敏感私密信息。您对凭证的妥善保管（包括但不限于防止泄露、撤销权限）负全部责任。因凭证泄露、遗失或不当使用导致的一切损失及法律责任，均由您自行承担。
2. **数据合法性责任**：使用本技能进行人群圈选、洞察、同步、投放等操作时，您须保证所使用的数据来源合法合规，并已取得必要的用户授权。因数据来源违法、侵权或违反相关法律法规所引发的一切法律责任与纠纷，均由您自行承担，本技能开发者不承担任何连带责任。
3. **操作结果责任**：本技能的所有 API 调用结果（包括人群创建、任务状态、数据结果等）均由明日DMP平台提供，本技能开发者对 API 返回内容的准确性、完整性不作任何保证，对因此产生的业务损失不承担责任。
4. **使用即视为同意**：继续使用本技能，即表示您已阅读并同意上述免责声明。
💡 **提示**：欢迎使用后分享您的体验，帮助我们持续改进 → [填写使用评价](https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoAakARgYnAKICNgMOj015Of?page=1)
## 🔑 前置准备
使用本技能前，您需要先获取明日DMP API凭证：
**📧 申请方式（二选一）：**
**方式一：邮件申请**
- 发送至：product@mingdata.com
- 邮件主题：【明日DMP API开通申请】
- 邮件内容：请注明公司名称、联系人、联系方式及使用场景
**方式二：在线表单申请**
- 填写申请表单：https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoADMAHwbhAPICNUE0vDRd8f#/fill
- 提交后等待审核通过（通常1-3个工作日）
**🔒 凭证格式：**
- Access Key：`xxxxxxxxxxxxxxxx`
- Secret Key：`xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`
**💡 温馨提示**：首次使用时，我会自动引导您完成凭证配置，无需担心！
## ⚠️ 重要：API返回数据结构说明
### 广告行为维度查询API
**正确端点：** `/audience/rule/dictionary/search`
**请求参数：**
- `trackType`: 平台类型 (MOBILE/OTT/PC)
- `type`: 维度类型 (行业维度/媒体维度/活动维度)
**返回数据结构：**
```json
{
"code": "0",
"msg": "请求成功",
"data": [
{
"id": "000000130000000000001960",
"condition": "美妆个护类", // ✅ 维度名称在此字段
"type": "行业维度",
"subType": "INDUSTRY_L1"
}
]
}
```
**⚠️ 关键提示：**
- 维度名称在 `condition` 字段，**不是** `name` 字段
- 查询和匹配时请使用 `item.get('condition')` 而非 `item.get('name')`
- 维度ID为24位格式，必须通过API查询获取
## 工作流程
### 请求类型自动识别
当您发起请求时，系统会自动识别请求类型并进入相应流程：
**1. 技能咨询请求**（"有哪些功能"、"能做什么"）
- 展示6种人群圈选类型的详细说明
- 直接结束，等待您的下一步需求
**2. 查询任务请求**（"查询任务123456"）
- 直接调用查询脚本
- 展示任务状态（计算中/成功/失败）
- **任务成功时，提供后续操作建议**：
1. 下载人群洞察技能 - 分析人群画像特征
2. 下载人群投放技能 - 创建广告投放任务
3. 💬 **填写使用评价** - 帮助我们改进产品: https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoAakARgYnAKICNgMOj015Of?page=1
- 直接结束
**3. 创建人群请求**（包含标签、条件、行为等）
- 进入完整的创建流程（见下方）
### 创建人群完整流程
**流程执行规则:**
- ✅ 必须执行:第一步~第八步（所有步骤都必须执行）
- ⚠️ **严格禁止跳过任何步骤**，特别是第七步（任务记录检查）
- 📌 **第七步虽然用户可以选择不安装，但必须执行检查和询问流程**
**第一步：圈选方式识别与确认** [必须执行]
系统会根据您的需求关键词，识别出最匹配的圈选方式，然后**向您确认**。
### 意图识别规则表
根据用户需求中的关键词，按以下优先级匹配圈选方式：
| 圈选方式 | 核心关键词（正则匹配） | 典型口语变体 | 否定/排除词（避免误触发） |
|---------|-------------------|------------|-------------------|
| **组合人群** | 标签、年龄、性别、兴趣、地域、人口属性、DMP标签、组合 | "要……的人"、"圈一下……的用户"、"符合……条件的"、"……岁到……岁"、"男/女"、"学历"、"收入"、"职业"、"偏好"、"喜欢"、"经常逛" | 排除"不要组合"、"不是标签圈选" |
| **LBS规则人群** | 位置、地理、坐标、经纬度、附近、周边、到访、常驻、工作地、居住地、商圈、POI、辐射范围、**定位、打卡、停留、路过、经过、出差地、旅游地、区域、街区、广场** | "去过……"、"住在……附近"、"工作在……"、"最近去过……"、"方圆……米"、"在……范围"、"打卡过……"、"路过了……" | 排除"不要地理位置"、"不是LBS" |
| **广告行为规则人群** | 广告、曝光、点击、活动ID、点位ID、行业维度、媒体维度、媒体、行业、行业大类、行业中类、行业小类、媒体大类、媒体小类、频次、看过广告、点过广告 | **行业示例**："美妆行业曝光≥3次"、"汽车行业点击过广告"、"快消品行业最近30天看过广告"<br>**媒体示例**："抖音媒体曝光"、"腾讯视频点击广告"、"在今日头条投放过"、"媒体大类为视频媒体"<br>**地域示例**："北京地区看过广告的用户"、"华东区域点击过"、"广东省曝光频次≥2"<br>**其他**："活动12345的曝光"、"点位ID 67890"、"频次1-5次"、"最近30天看过我们广告的" | 排除"不是广告行为" |
| **APP规则人群** | APP、应用、安装、活跃、使用过、打开过、下载、应用列表 | "装了……的"、"常用……的"、"每天用……的"、"打开过……的"、"手机上装了……" | 排除"不要APP" |
| **拓展人群** | 拓展、扩展、相似、lookalike、种子人群、相似人群、找更多、扩大规模、**类似人群、像这样的用户、放大、扩量、相似度、机器学习扩量** | "基于……找相似"、"和……类似的人"、"扩大人群到……万"、"找更多像这样的" | 排除"不要拓展" |
| **打通人群** | 打通、跨屏、TV、OTT、电视、手机、转换、映射、设备ID转换、跨设备、Mobile to TV、PC to Mobile、ID打通 | "手机人群转电视"、"把……的人同步到电视端"、"跨屏投放"、"打通手机和电视" | 排除"不要打通" |
### 意图识别流程
**步骤1.1：关键词匹配**
从用户需求中提取关键词，按上表从上到下匹配。**匹配到第一个符合的圈选方式后停止**。
**步骤1.2：向用户确认**
识别出圈选方式后，**必须向用户确认**，不可直接执行：
```
示例1：
您："帮我圈选25-35岁的女性用户"
↓
系统："识别到您提到了【年龄、性别】标签，可以创建【组合人群】来圈选这类用户。
组合人群说明：
- 功能：通过DMP标签组合（年龄、性别、兴趣等）精准圈选
- 适用场景：基于人口属性、兴趣偏好等标签的精准人群圈选
- 必填参数：人群名称、平台类型、ID类型、标签组合规则
是否需要创建组合人群？"
↓
您："是的" / "不是，我只是想了解一下"
```
```
示例2：
您："圈选北京国贸附近500米的用户"
↓
系统："识别到您提到了【位置、附近、500米】，可以创建【LBS规则人群】来圈选这类用户。
LBS规则人群说明：
- 功能：基于地理位置数据，圈选到访过特定区域的用户
- 适用场景：区域推广、商圈营销、门店引流
- 必填参数：人群名称、坐标、辐射范围、人群类型（经过/常驻/工作/居住）
- 注意：坐标系统必须使用百度坐标系（BD09）
是否需要创建LBS规则人群？"
↓
您："是的" / "不是，我想用其他方式"
```
**步骤1.3：处理用户响应**
- 用户确认"是" → 进入第二步（参数补充）
- 用户拒绝 → 询问用户想使用哪种圈选方式，或展示所有6种圈选方式供选择
- 用户不确定 → 展示所有6种圈选方式的详细说明，让用户选择
### 特殊情况处理
**情况A：无法识别圈选方式**
如果用户需求中没有明确的关键词，**不要猜测**，而是：
1. 展示所有6种圈选方式的简要说明
2. 询问用户想使用哪种方式
3. 等待用户明确选择后再继续
**情况B：匹配到多种圈选方式**
如果用户需求同时包含多种圈选方式的关键词（如"圈选北京的、看过我们广告的用户"），按以下规则处理：
1. 优先选择**更具体**的圈选方式（LBS > 广告行为 > 组合人群）
2. 向用户说明识别到多种可能性，列出所有匹配的方式
3. 让用户选择使用哪种方式，或建议分步骤创建（先创建A人群，再用组合人群将A和B组合）
**情况C：用户直接给出人群ID**
如果用户需求中包含"人群ID"、"audienceId"、"基于人群123456"等，识别为以下场景之一：
- 包含"拓展"、"相似" → 拓展人群
- 包含"打通"、"跨屏" → 打通人群
- 包含"组合"、"交集"、"并集" → 组合人群
- 无明确关键词 → 询问用户想对这个人群做什么操作
**第二步：鉴权技能检查与凭证配置** [必须执行]
确认圈选方式后，系统会立即检查鉴权技能是否已安装，并配置API凭证：
**完整检查流程：**
**步骤2.1：检查鉴权技能是否已安装**
系统会自动检查鉴权技能（mingdata-dmp-auth）的安装状态：
- **检查路径**：`~/.skills/mingdata-dmp-auth/`
- **如果已安装** → 跳转到步骤2.2（凭证检查）
- **如果未安装** → 向用户展示以下提示并等待回复
**鉴权技能未安装时的提示内容：**
```
⚠️ 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
```
**等待用户回复，按以下逻辑执行：**
- **用户回复"是"**：
- 使用 terminal 工具执行：`openclaw skills install mingdata-dmp-auth`
- 等待命令执行完成
- **安装成功**：提示 `✅ 鉴权技能安装成功` → 继续步骤2.2
- **安装失败**：展示以下内容后**终止流程**：
```
❌ 鉴权技能自动安装失败
请前往 ClawHub 手动安装：
👉 https://clawhub.ai/mingri26/mingdata-dmp-auth
手动安装步骤：
1. 打开上方链接
2. 点击「Download」按钮
3. 安装完成后重新发起本次请求
```
- **用户回复"否"**：
- 提示：`已取消操作。如需继续，请先安装鉴权技能。`
- 终止流程
**步骤2.2：检查凭证是否存在**
鉴权技能安装完成后，检查API凭证配置状态：
- **凭证文件路径**：`~/.mingdata_dmp_credentials`
- **如果凭证不存在** → 展示凭证获取指引（见下方）
- **如果凭证存在但无效** → 引导重新配置
- **如果凭证有效** → 继续执行第三步（参数补充）
**凭证不存在时的引导内容：**
```
🔑 明日DMP API凭证获取指南
您需要先获取明日DMP的API访问凭证（Access Key 和 Secret Key），才能使用人群圈选功能。
📧 申请方式（二选一）：
方式一：邮件申请
- 发送开通申请至：product@mingdata.com
- 邮件主题：【明日DMP API开通申请】
- 邮件内容：请注明公司名称、联系人、联系方式及使用场景
方式二：在线表单申请
- 填写在线申请表单：https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoADMAHwbhAPICNUE0vDRd8f#/fill
- 提交后等待审核通过（通常1-3个工作日）
🔒 安全提示：
- Access Key 格式：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx（20位字符）
- Secret Key 格式：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx（36位字符）
- 请妥善保管凭证，不要泄露给他人
获取凭证后，请按以下格式提供给我：
Access Key: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Secret Key: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
```
**凭证配置后：**
- 系统会自动保存凭证到本地配置文件
- 后续操作将自动使用已保存的凭证
- 凭证过期时会自动提示重新配置
**第三步：参数补充** [必须执行]
凭证检查通过后，系统会检查必填参数是否齐全，缺失时**主动询问并提供选项枚举**。
### ⚠️ 参数获取失败处理规则 (强制执行)
**当通过API查询参数(如媒体维度、地域维度、APP列表等)失败时，必须执行以下流程：**
**1. 立即向用户同步失败情况**
- 说明哪个参数查询失败
- 说明失败原因(如API权限不足、网络错误等)
- 说明对任务的影响
**2. 提供备选方案并等待用户决策**
- 方案A: 降级处理(去掉该参数，用其他参数创建)
- 方案B: 用户手动提供参数值(如媒体ID、地域ID等)
- 方案C: 取消本次操作
- **⚠️ 禁止自行决定方案，必须等待用户选择**
**3. 用户选择后重新确认参数**
- 如用户选择降级处理，必须重新展示修改后的参数表格
- 必须再次等待用户确认
- 确认后才能执行创建
**错误示例(禁止)：**
```
查询媒体维度失败 → 直接去掉媒体维度 → 只用地域维度创建 ❌
```
**正确示例：**
```
查询媒体维度失败 → 向用户说明情况 → 提供备选方案 → 用户选择方案A(降级) → 重新展示参数表格 → 用户确认 → 执行创建 ✅
```
**示例对话：**
```
系统: "⚠️ 媒体维度查询失败
失败原因: API权限不足，无法查询媒体维度数据
影响: 无法获取'新浪网'的媒体ID
您可以选择以下方案:
A. 降级处理 - 去掉媒体维度，只用地域维度创建人群
B. 手动提供 - 如果您知道新浪网的媒体ID(24位格式)，可以直接提供
C. 取消操作 - 取消本次人群创建
请选择方案(回复A/B/C):"
用户: "A"
系统: "好的，已去掉媒体维度。
修改后的参数如下:
| 参数项 | 参数值 |
|--------|--------|
| 人群名称 | 测试广告规则 |
| 平台类型 | MOBILE |
| ID类型 | MD5_IMEI、MD5_OAID、MD5_IDFA |
| 圈选条件 | 地域维度:北京市，曝光≥1次，2026-05-20至2026-05-23 |
请确认以上参数是否正确?(回复'确认'开始创建)"
```
### 各圈选方式的参数选项枚举
#### 2.1 组合人群参数引导
**参数1：平台类型（trackType）**
```
您想圈选哪个平台的用户？
1. MOBILE（移动端）- 支持手机设备ID
2. PC（PC端）- 支持秒针MZID
3. OTT（电视端）- 支持电视MAC地址
```
**参数2：ID类型（idTypes）**
根据平台类型自动匹配：
- MOBILE平台：`MD5_IMEI、MD5_OAID、MD5_IDFA、IDFA、OAID、CAID、MD5_CAID`
- PC平台：`MZID`
- OTT平台：`MD5_MAC`
**参数3：标签组合规则（data）**
系统会引导用户选择标签并设置组合逻辑。
### 组合人群参数格式详解
**完整参数结构：**
```json
{
"name": "人群名称",
"trackType": "MOBILE",
"idTypes": ["MD5_IMEI", "MD5_OAID", "MD5_IDFA"],
"data": [
{"op": "and", "rule": {"audience": [人群ID1], "tag": [标签ID1, 标签ID2]}},
{"op": "not", "rule": {"audience": [人群ID2], "tag": [标签ID3]}},
{"op": "noop", "rule": {"audience": [人群ID3], "tag": []}}
]
}
```
**参数说明：**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| op | string | 是 | 逻辑运算符：`and`（且）、`not`（非）、`noop`（最后一组用） |
| rule.audience | array | 否 | 人群ID数组，同一组内多个人群为"或"关系 |
| rule.tag | array | 否 | 标签ID数组，同一组内多个标签为"或"关系 |
**重要规则：**
1. **op字段规则**
- 第一组到倒数第二组：使用 `and` 或 `not`
- 最后一组：必须使用 `noop`
- op的数量 = data数组长度
2. **rule字段规则**
- `audience` 和 `tag` 至少填一个
- 同一组rule内的多个audience或tag是"或"关系
- 不同组之间通过op字段定义逻辑关系
3. **标签限制**
- 只能使用 `isDirectory=1` 的标签
- 标签ID必须是整数
**示例1：纯标签组合**
需求：25-35岁女性 AND 美妆兴趣
```json
{
"data": [
{
"op": "and",
"rule": {
"audience": [],
"tag": [15688, 15689, 15690]
}
},
{
"op": "and",
"rule": {
"audience": [],
"tag": [15705]
}
},
{
"op": "noop",
"rule": {
"audience": [],
"tag": [15564]
}
}
]
}
```
**示例2：人群与标签组合**
需求：(人群A OR 人群B) AND 女性 NOT 人群C
```json
{
"data": [
{
"op": "and",
"rule": {
"audience": [100001, 100002],
"tag": []
}
},
{
"op": "not",
"rule": {
"audience": [],
"tag": [15705]
}
},
{
"op": "noop",
"rule": {
"audience": [100003],
"tag": []
}
}
]
}
```
#### 2.2 广告行为规则人群参数引导
**⚠️ 重要说明：**
- data数组支持**多个rule**，但op数组长度必须等于rule数组长度减1
- 可以在一个data对象中组合多个维度条件
**参数1：筛选维度选择**
在用户未明确选择维度时，Skill应主动询问：
```
您想基于哪个维度筛选广告行为？
1. 活动维度（具体活动ID或点位ID）
2. 行业维度（行业大类/中类/小类）
3. 媒体维度（媒体/媒体大类/媒体小类）
4. 地域维度（省份/城市）
```
**各维度参数格式规则表：**
| 维度类型 | label值 | category_en | selectedKeys格式 | 是否必填category_en | 特殊说明 |
|---------|---------|-------------|-----------------|-------------------|---------|
| 活动维度（活动ID） | "活动维度" | "CAMPAIGN_ID" | 普通数字字符串 | ✅ 必填 | - |
| 活动维度（点位ID） | "活动维度" | "SPOT_ID" | 普通字符串 | ✅ 必填 | - |
| 地域维度 | "地域维度" | ❌ **不需要** | **regionId**（明日DMP体系） | ❌ **不填** | **必须使用regionId，非行政区划代码** |
| 行业维度 | "行业维度" | "INDUSTRY_L1" | **24位格式** | ✅ 必填 | - |
| 媒体维度 | "媒体维度" | "MEDIA_STID" | **24位格式** | ✅ 必填 | - |
**⚠️ 地域维度特别说明：**
地域维度使用明日DMP的regionId体系，**不是**标准行政区划代码：
| 错误示例 | 正确示例 | 说明 |
|---------|---------|------|
| selectedKeys: ["110000"] | selectedKeys: ["12"] | 北京市的regionId是12，不是110000 |
| selectedKeys: ["310000"] | selectedKeys: ["22"] | 上海市的regionId是22，不是310000 |
**如何获取正确的regionId：**
1. **使用维度表文件**（推荐）
- 文件名：`DMP离线环境维度表.json`
- 从文件中查询地域名称对应的regionId
- 示例：北京市 → regionId: 12
2. **调用地域维度查询API**
```python
python scripts/query_region_dimension.py --platform MOBILE
```
3. **常用城市regionId参考**
- 北京市：12
- 上海市：22
- 广州市：19
- 深圳市：20
- （完整列表请查询维度表文件）
**24位ID格式说明：**
行业维度和媒体维度的selectedKeys必须使用24位格式ID：
- 格式：24位数字字符串，左侧补0
- 示例：`"000000130000000000001950"`
- 获取方式：通过查询广告行为维度API获取完整的24位ID
⚠️ **注意：简单的左侧补0可能不准确，建议从API返回的数据中直接获取24位ID**
**参数2：层级深度选择（针对行业/媒体维度）**
```
您想按哪个层级筛选？
- 行业维度：行业大类 / 行业中类 / 行业小类
- 媒体维度：媒体大类 / 媒体小类 / 具体媒体
示例：
- 行业大类：美妆、汽车、快消品
- 行业中类：护肤品、彩妆、香水
- 行业小类：面膜、口红、粉底液
```
**参数3：事件类型（event_type）**
```
您想筛选哪种广告行为？
1. imp（曝光）- 广告被展示
2. clk（点击）- 广告被点击
```
**参数4：频次范围（frequency_min / frequency_max）**
```
请设置频次范围：
- frequency_min：最小频次（1-999）
- frequency_max：最大频次（1-999，可选）
使用场景：
1. 只设置frequency_min：筛选频次≥N的用户
- frequency_min=1：至少1次（所有有行为的用户）
- frequency_min=2：至少2次（曝光/点击≥2次）
- frequency_min=5：至少5次（高度兴趣用户）
2. 同时设置frequency_min和frequency_max：筛选频次在N-M之间的用户
- frequency_min=1, frequency_max=5：频次在1-5次之间
- frequency_min=3, frequency_max=10：频次在3-10次之间
⚠️ 注意：
- frequency_min和frequency_max都是可选参数
- 可以单独使用frequency_min，也可以同时使用两者
- frequency_max必须大于frequency_min
```
**参数5：时间周期（startDate / endDate）**
```
请设置时间周期：
- 格式：YYYY-MM-DD
- 限制：endDate需≤当前日期-2天，时间跨度≤62天
常用周期：
- 最近7天：适合短期活动
- 最近30天：适合月度分析
- 最近60天：适合季度分析
```
**完整参数结构示例：**
**示例1：行业维度**
```json
{
"name": "IT行业曝光用户",
"trackType": "MOBILE",
"startDate": "2026-05-13",
"endDate": "2026-05-20",
"idTypes": ["MD5_IMEI", "MD5_OAID"],
"data": [{
"op": [],
"rule": [
{
"label": "行业维度",
"category_en": "INDUSTRY_L1",
"selectedKeys": ["000000130000000000001950"],
"event_type": "imp",
"frequency_min": 2
}
]
}]
}
```
**示例2：地域维度**
```json
{
"name": "北京地域曝光用户",
"trackType": "MOBILE",
"startDate": "2026-05-13",
"endDate": "2026-05-20",
"idTypes": ["MD5_IMEI", "MD5_OAID"],
"data": [{
"op": [],
"rule": [
{
"label": "地域维度",
"selectedKeys": ["12"],
"event_type": "imp",
"frequency_min": 2
}
]
}]
}
```
**注意：地域维度不需要category_en字段！**
**错误处理指南：**
| 错误信息 | 可能原因 | 解决方案 |
|---------|---------|---------|
| "请输入正确的label" | label值不正确或selectedKeys使用了错误的ID | 检查label是否为"活动维度"/"行业维度"/"媒体维度"/"地域维度"；地域维度检查是否使用了regionId而非行政区划代码 |
| "请输入正确的category_en" | category_en值不正确或缺失 | 检查category_en是否与label配对正确（参考上表）；地域维度不要填写category_en |
| "请输入正确的frequency_max" | frequency_max值超出范围或小于frequency_min | 确保frequency_max在1-999范围内，且大于frequency_min |
| "op数量不正确" | op数组长度不等于rule数组长度-1 | 调整op数组长度，确保op数量=rule数量-1 |
| "时间不能大于t-2" | endDate超过当前日期-2天 | 调整endDate为当前日期-2天或更早 |
**降级方案：**
如果广告行为规则人群创建失败，建议：
1. 检查参数格式是否符合API要求（特别是op和rule的数量关系）
2. 简化圈选条件（减少rule数量）
3. 联系技术支持确认参数格式
#### 2.3 LBS规则人群参数引导
**参数1：绘制模式（drawMode）**
```
您想如何定义地理范围？
1. batch（圆形）- 指定中心点和辐射半径
2. manual（多边形）- 自定义多边形区域
```
**参数2：人群类型（dataOrigin）**
```
您想圈选哪类人群？
1. recentArrive（到访）- 最近到访过该区域的用户
2. homeAddress（居住）- 居住地在该区域的用户
3. workAddress（工作）- 工作地在该区域的用户
可组合使用，如：homeAddress,workAddress（居住或工作在该区域）
```
**参数3：辐射范围（radius，仅圆形模式）**
```
请设置辐射范围（米）：
- 范围：150-6000米
- 建议值：
- 500米：小型商圈、社区
- 1000米：中型商圈、地铁站
- 2000米：大型商圈、CBD
- 5000米：区域级覆盖
```
**参数4：时间范围（仅选择recentArrive时）**
```
请设置到访时间范围：
- 格式：YYYY-MM-DD HH（精确到小时，注意有空格）
- 限制：时间跨度<90天
示例：
- 2026-05-01 00 至 2026-05-31 23（5月全月）
- 2026-05-19 09 至 2026-05-19 18（今日工作时间）
- 2026-05-13 00 至 2026-05-20 23（一周时间）
⚠️ 注意：
- 日期和小时之间有一个空格
- 小时为两位数字：00-23
- 错误示例：2026-05-01（缺少小时）
- 错误示例：2026-05-01 0（小时应为两位数）
```
#### 2.4 APP规则人群参数引导
**⚠️ 重要：APP规则人群的data参数必须包含dimension字段**
**参数1：APP类型（type）**
```
您想圈选哪类APP用户？
1. 0（活跃）- 最近使用过该APP的用户
2. 1（安装）- 安装了该APP的用户
```
**参数2：APP包名（packageNames）**
```
请提供APP包名（至少4个不重复）：
- 格式：com.company.appname
- 数量：至少4个
- 限制：单个APP覆盖不能超总量70%
示例：
- com.taobao.taobao（淘宝）
- com.tmall.wireless（天猫）
- com.jingdong.app.mall（京东）
- com.achievo.vipshop（唯品会）
```
**完整参数结构示例：**
```json
{
"name": "电商APP用户",
"trackType": "MOBILE",
"idTypes": ["MD5_IMEI", "MD5_OAID"],
"data": {
"dimension": "APP",
"type": 1,
"packageNames": [
"com.taobao.taobao",
"com.jingdong.app.mall",
"com.xunmeng.pinduoduo",
"com.achievo.vipshop"
]
}
}
```
**⚠️ 关键点：**
- `data.dimension` 字段必须设置为 `"APP"`
- 缺少此字段会导致API返回"请输入正确的data"错误
#### 2.5 拓展人群参数引导
**参数1：拓展方式（expandType）**
```
您想如何拓展人群？
1. 0（按量级）- 指定目标人群规模
2. 1（按置信度）- 指定相似度范围
建议：
- 按量级：适合有明确投放预算和目标规模
- 按置信度：适合追求高质量相似用户
```
**参数2：拓展参数**
**按量级拓展（expandType=0）：**
```
请设置目标量级（万）：
- 范围：50-30000万
- 建议：种子人群的5-10倍
示例：
- 种子人群10万 → 目标量级50-100万
- 种子人群100万 → 目标量级500-1000万
```
**按置信度拓展（expandType=1）：**
```
请设置置信度范围：
- 最小置信度（confidenceMin）：0.1-0.9
- 最大置信度（confidenceMax）：0.1-0.9
- 限制：confidenceMin < confidenceMax
建议：
- 0.7-0.9：高相似度，人群规模较小
- 0.5-0.7：中等相似度，平衡规模和质量
- 0.3-0.5：低相似度，人群规模较大
```
**参数3：负样本人群（negativeSeedAudienceId，可选）**
```
是否需要排除特定人群？
- 提供负样本人群ID，系统会排除与该人群相似的用户
- 适用场景：排除已转化用户、竞品用户等
```
#### 2.6 打通人群参数引导
**参数1：输入平台类型（inputTrackType）**
```
您想从哪个平台打通？
1. MOBILE（移动端）
2. OTT（电视端）
注意：输入和输出平台必须不同
```
**参数2：输出平台类型（outputTrackType）**
```
您想打通到哪个平台？
1. MOBILE（移动端）- 当输入为OTT时
2. OTT（电视端）- 当输入为MOBILE时
典型场景：
- MOBILE → OTT：手机用户同步到电视端投放
- OTT → MOBILE：电视用户同步到手机端投放
```
**参数3：ID类型选择**
根据平台类型自动匹配：
- MOBILE平台：`MD5_IMEI、MD5_OAID、MD5_IDFA`
- OTT平台：`MD5_MAC`
**第四步：参数格式校验** [必须执行]
系统会检查参数格式是否正确：
- 时间格式：YYYY-MM-DD（如 2024-05-19）
- 数值范围：频次1-999
- 枚举值：平台类型MOBILE/PC/OTT（大写）
- 字符长度：人群名称≤50字符
格式错误时会提示正确格式示例。
**第五步：参数确认** [必须执行]
⚠️ **这是强制性步骤，绝对不能跳过！**
**必须执行的完整确认流程：**
1. **生成参数确认表格**
- 以表格形式展示所有参数
- 包含所有关键信息（见下方表格格式）
- 使用清晰的格式，便于用户检查
2. **等待用户明确确认**
- 必须等待用户回复"确认"、"是"、"可以"等明确的确认词
- 不允许在用户未确认前直接调用API
- 用户可以选择"修改"、"取消"或"确认"
3. **处理用户响应**
- 用户确认 → 进入第六步（执行创建）
- 用户要求修改 → 返回第四步（参数补充）
- 用户取消 → 终止流程，提示"已取消本次操作"
**参数确认表格必须包含以下信息：**
| 参数项 | 参数值 |
|--------|--------|
| **人群名称** | 用户指定的人群名称 |
| **所属品牌** | 全部品牌（默认）或 用户指定的品牌名称 |
| **平台类型** | MOBILE/PC/OTT |
| **ID类型** | 根据平台类型自动匹配的ID类型列表 |
| **圈选条件** | 标签组合规则的自然语言描述（根据圈选类型展示具体条件） |
**不同圈选类型的圈选条件展示格式：**
- **组合人群**：展示标签组合逻辑（如"25-35岁女性 AND 美妆兴趣"）
- **广告行为规则人群**：展示维度、事件类型、频次、时间周期（如"行业维度：IT，曝光≥2次，2026-05-13至2026-05-20"）
- **APP规则人群**：展示APP列表、分析类型（如"安装了淘宝、京东、拼多多、唯品会"）
- **LBS规则人群**：展示坐标、辐射范围、人群类型、时间范围（如"北京国贸附近500米，到访用户，2026-05-13至2026-05-20"）
- **拓展人群**：展示种子人群ID、拓展方式、目标量级或置信度（如"基于人群100001，按量级拓展到500万"）
- **打通人群**：展示输入平台、输出平台、人群ID（如"MOBILE人群100002打通到OTT平台"）
**ID类型自动匹配规则：**
- MOBILE平台：MD5_IMEI、MD5_OAID、MD5_IDFA、IDFA、OAID、CAID、MD5_CAID
- PC平台：MZID
- OTT平台：MD5_MAC
**所属品牌说明：**
- 默认值为"全部品牌"，表示该人群对所有品牌可见
- 用户可以指定特定品牌名称，限制人群的可见范围
**确认提示语示例：**
```
请确认以上参数是否正确？
- 回复"确认"或"是"：开始创建人群任务
- 回复"修改"：重新设置参数
- 回复"取消"：取消本次操作
```
### ⚠️ 参数变更时的重新确认规则 (强制执行)
**如果在执行过程中发生以下情况，必须重新执行第五步参数确认：**
**1. 参数查询失败导致参数变更**
- 示例：媒体维度查询失败，用户选择去掉媒体维度
- 必须重新展示修改后的参数表格
- 必须再次等待用户确认
**2. 用户主动修改参数**
- 用户在确认表格后要求修改某个参数
- 必须重新展示完整参数表格
- 必须再次等待用户确认
**3. 系统自动调整参数**
- 示例：时间范围超过限制，系统自动调整
- 必须向用户说明调整原因和调整后的值
- 必须重新展示参数表格并等待确认
**禁止行为：**
- ❌ 参数变更后直接执行，不重新确认
- ❌ 假设用户已经知道参数变更
- ❌ 只口头说明变更，不展示完整表格
**正确流程示例：**
```
1. 用户初次确认参数（包含媒体维度+地域维度）
2. 查询媒体维度失败
3. 向用户说明失败情况并提供方案
4. 用户选择降级处理（去掉媒体维度）
5. ⚠️ 重新展示修改后的参数表格（只有地域维度）
6. ⚠️ 再次等待用户确认
7. 用户确认后才执行创建
```
**第六步：执行创建** [必须执行]
⚠️ **前置条件：必须在用户明确确认后才能执行**
**执行流程**：
1. 调用对应的创建脚本
2. 脚本通过鉴权技能调用明日DMP API
3. 处理API返回结果
- 成功 → 获取任务ID → **🔴 立即执行第七步（任务记录检查）**
- 失败 → 展示错误信息并终止流程
**🔴 严重警告 - 禁止跳过第七步**：
- API调用成功后，**绝对禁止直接展示结果**
- **必须先执行第七步（任务记录检查）**
- 只有完成第七步后，才能进入第八步（结果展示）
- **创建脚本会自动输出第七步提示，AI助手必须响应该提示**
**错误示例（严重违规）**：
```
API调用成功 → 直接展示任务ID和结果 ❌ 严重流程错误
```
**正确示例**：
```
API调用成功 → 脚本输出第七步提示 → AI执行第七步检查 → 展示任务ID和结果 ✅
```
**📌 技术保障**：
- 所有创建脚本已集成任务记录检查模块
- API调用成功时会自动输出醒目的第七步提示
- AI助手看到提示后必须立即执行第七步流程
**第七步：任务记录技能检查** [⚠️ 禁止跳过，违规终止流程]
**⚠️ 严重警告**：
- 这是强制性步骤，**每次创建人群时都必须执行**，无论是第1次还是第100次
- 即使用户不需要记录，也必须执行检查并**向用户展示检查结果**
- 直接从第六步跳到第八步视为严重流程错误
- AI助手必须在第六步完成后立即执行第七步
**必须执行的完整检查流程：**
**步骤7.1：检查任务记录技能是否已安装**
系统会自动检查任务记录技能（skill-logger-v2-global）的安装状态：
- **检查路径**：`~/.skills/skill-logger/` 或 `~/.skills/skill-logger-v2-global/`
- **如果已安装** → 跳转到步骤7.2（自动记录任务）
- **如果未安装** → 向用户展示以下提示并等待回复
**任务记录技能未安装时的提示内容：**
```
💡 检测到您尚未安装【任务记录技能】
该技能可自动记录每次任务的 ID、名称、时间和参数，方便后续查询和追溯。
是否自动下载并安装？
是 - 立即安装并启用记录功能
否 - 本次跳过（不影响主流程）
请回复：是/否
```
**等待用户回复，按以下逻辑执行：**
- **用户回复"是"**：
- 使用 terminal 工具执行：`openclaw skills install skill-logger`
- 等待命令执行完成
- **安装成功**：提示 `✅ 任务记录技能安装成功` → 继续步骤7.2（记录任务）
- **安装失败**：展示以下内容，等待用户选择：
```
❌ 任务记录技能自动安装失败
请选择处理方式：
A. 手动安装 - 前往 ClawHub 安装后告诉我"已安装完成"：
👉 https://clawhub.ai/mingri26/dmp-skill-logger
步骤：① 打开链接 → ② 点击「Download」→ ③ 回复"已安装完成"
B. 跳过安装 - 本次不记录任务历史，直接进入下一步
请回复：A/B
```
- 用户回复 **A**：等待用户确认安装完成 → 继续步骤7.2（记录任务）→ 进入第八步
- 用户回复 **B**：提示 `已跳过任务记录` → 直接进入第八步
- **用户回复"否"**：
- 提示：`已跳过任务记录，不影响主流程。`
- 直接进入第八步
**步骤7.2：自动记录任务信息**
任务记录技能安装完成后，自动调用记录功能保存任务信息：
- **记录内容**：任务ID、人群名称、创建时间、参数配置
- **必须向用户展示记录结果**：
```
✅ 任务记录技能已安装
✅ 任务已自动记录到历史
- 任务ID：人群圈选-拓展人群_20260529090454
- 存储路径：/home/sandbox/.skill-logger/task_history.json
```
- **禁止静默执行**：即使技能已安装，也必须告知用户"已自动记录"
**⚠️ 重要提醒：**
- 这一步虽然用户可以选择"否"，但**检查和向用户展示结果的流程是强制性的**
- 即使用户选择不安装，也必须完成询问并记录用户的选择
- **即使技能已安装，也必须向用户展示"已自动记录"的提示**
- **绝对禁止**在未执行检查和展示的情况下直接跳到第八步
- **每次创建人群都必须执行此步骤**，不能因为之前执行过就跳过
**第八步：结果展示** [必须执行]
**⚠️ 前置条件检查**：
在执行第八步之前，必须确认：
- [ ] 第七步（任务记录检查）是否已执行？
- [ ] 是否已检查skill-logger安装状态？
- [ ] 是否已询问用户是否需要安装（如果未安装）？
**如果第七步未执行**：
- ❌ 禁止执行第八步
- ❌ 立即返回第七步
- ❌ 记录流程错误
**成功时：**
展示任务创建成功信息：
- 任务ID（audienceId）
- 人群名称
- 预计完成时间（通常5-30分钟）
**后续操作建议：**
人群圈选任务执行成功后，您可以进行以下操作：
1. **下载人群洞察技能** - 根据画像特征进一步分析人群
- 功能：对圈选出的人群进行多维度画像分析
- 适用场景：了解人群的人口属性、兴趣偏好、媒体偏好等特征
- 操作方式：告诉我"下载人群洞察技能"或"分析人群画像"
2. **下载人群投放技能** - 创建人群投放任务
- 功能：将圈选的人群包投放到广告平台
- 适用场景：圈选的人群符合目标人群预期，需要进行广告投放
- 操作方式：告诉我"下载人群投放技能"或"创建投放任务"
---
**💬 您的反馈对我们很重要**
感谢您使用明日DMP人群圈选技能！为了持续优化产品体验，诚邀您填写使用评价：
🔗 **评价表单**：https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoAakARgYnAKICNgMOj015Of?page=1
您的宝贵意见将帮助我们：
- 改进技能功能和易用性
- 优化操作流程和文档说明
- 提供更贴合实际需求的功能
⏱️ 仅需1-2分钟，感谢您的支持！
---
**失败时：**
展示错误详情、可能原因、解决方案
## 技能依赖说明
本技能需要配合两个辅助技能使用，以确保功能完整性和操作可追溯性：
### 1. 鉴权技能（mingdata-dmp-auth）
**作用：** 管理明日DMP API的访问凭证（Access Key和Secret Key）
**调用时机：**
- 首次使用本技能时
- 凭证过期或失效时
- 任何需要调用明日DMP API的操作前
**下载引导流程：**
当系统检测到您尚未安装鉴权技能时，会提示：
```
⚠️ 检测到您尚未安装【明日DMP鉴权技能】
该技能用于管理明日DMP API凭证，是使用人群圈选功能的必要前提。
是否需要自动下载并安装鉴权技能？
1. 是 - 自动下载并引导配置凭证
2. 否 - 稍后手动安装（本次操作将无法继续）
请回复：是/否
```
**用户确认后：**
- 选择"是" → 自动下载鉴权技能 → 引导用户配置AK/SK凭证 → 继续执行人群圈选操作
- 选择"否" → 提示"无法继续操作，请先安装鉴权技能" → 结束本次操作
### 2. 任务记录技能（skill-logger）
**作用：** 自动记录所有人群圈选任务的创建记录、参数配置和执行结果
**调用时机：**
- 每次成功创建人群任务后
- 用于后续查询历史任务、追溯操作记录
**下载引导流程：**
当系统检测到您尚未安装任务记录技能时，会提示：
```
💡 检测到您尚未安装【任务记录技能】
该技能可以自动记录您的所有人群圈选任务，方便后续查询和管理。
功能包括：
- 自动记录任务ID、人群名称、创建时间
- 保存完整的参数配置
- 追溯历史操作记录
是否需要自动下载并安装任务记录技能？
1. 是 - 自动下载并启用任务记录功能
2. 否 - 本次不安装（不影响人群圈选功能，但无法记录任务历史）
请回复：是/否
```
**用户确认后：**
- 选择"是" → 自动下载任务记录技能 → 启用自动记录功能 → 继续执行
- 选择"否" → 提示"已跳过任务记录功能，您仍可正常使用人群圈选" → 继续执行（不记录任务）
### 技能依赖关系总结
| 技能名称 | 是否必需 | 调用时机 | 不安装的影响 |
|---------|---------|---------|-------------|
| **mingdata-dmp-auth** | ✅ 必需 | 首次使用或凭证失效时 | 无法调用API，无法使用人群圈选功能 |
| **skill-logger** | ⭕ 可选 | 每次成功创建任务后 | 无法记录任务历史，但不影响人群圈选功能 |
## API凭证说明
本技能的API凭证由独立的鉴权技能（mingdata-dmp-auth）管理。首次使用时，系统会自动引导您下载鉴权技能并配置凭证。
**凭证申请方式（二选一）：**
**方式一：邮件申请**
- 发送开通申请至：product@mingdata.com
- 邮件主题：【明日DMP API开通申请】
- 邮件内容：请注明公司名称、联系人、联系方式及使用场景
**方式二：在线表单申请**
- 填写在线申请表单：https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoADMAHwbhAPICNUE0vDRd8f#/fill
- 提交后等待审核通过（通常1-3个工作日）
**凭证格式：**
- Access Key：`AK-xxxxxxxxxxxxxxxx`
- Secret Key：`SK-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`
## ⚠️ 使用前必读
**本技能需要明日DMP API凭证才能使用。**
如您尚未申请凭证，请通过以下方式获取：
**📧 快速申请通道：**
- **邮件申请**：product@mingdata.com（邮件主题：【明日DMP API开通申请】）
- **在线申请**：https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoADMAHwbhAPICNUE0vDRd8f#/fill
**审核时间**：通常1-3个工作日
**💡 温馨提示**：首次使用时我会引导您完成配置，无需担心！
**📝 使用评价**：使用后欢迎填写[评价表单](https://doc.weixin.qq.com/forms/ANEAJwfLAAoAakARgYnAKICNgMOj015Of?page=1)，帮助我们持续改进！
---
## 支持的人群圈选类型
### 1. 组合人群
**功能说明：** 基于DMP标签体系，通过且（AND）和非（NOT）逻辑组合多个标签条件圈选人群
**适用场景：** 精准营销、用户画像圈选、多维度条件筛选
**必填参数：** 人群名称、平台类型、ID类型、标签组合规则（支持且/非逻辑）
**示例：** "圈选25-35岁女性 AND 美妆兴趣 NOT 已购买用户"
**注意：** 不支持单独的并集（OR）逻辑，并集只能在同一组rule内实现
### 2. 广告行为规则人群
**功能说明：** 基于广告监测数据，圈选在特定时间段内有曝光/点击行为的用户
**适用场景：** 广告效果分析、再营销人群、竞品分析
**必填参数：** 人群名称、平台类型、时间周期、行为维度(行业/品牌/广告位/地域)、事件类型(曝光/点击)、频次范围
**示例：** "圈选最近30天在美妆行业有曝光行为的用户，频次3次以上"
**注意：** 地域维度必须使用regionId（明日DMP体系），不是行政区划代码
### 3. APP规则人群
**功能说明：** 基于APP安装/活跃数据，圈选使用特定应用的用户
**适用场景：** 竞品用户分析、APP推广、行业用户圈选
**必填参数：** 人群名称、平台类型、ID类型、分析类型(安装/活跃)、APP列表(至少4个)、**dimension字段（必须为"APP"）**
**示例：** "圈选安装了淘宝、京东、拼多多、唯品会的用户"
**注意：** data参数必须包含dimension="APP"字段
### 4. LBS规则人群
**功能说明：** 基于地理位置数据，圈选到访过特定区域的用户
**适用场景：** 线下门店营销、区域推广、商圈分析
**必填参数：** 人群名称、平台类型、ID类型、圈选方式(批量画圈/手动多边形)、坐标/POI、辐射范围、人群类型(经过/常驻/工作/居住)、时间范围
**示例：** "圈选最近7天到访过北京三里屯商圈的用户，辐射范围500米"
### 5. 拓展人群
**功能说明：** 基于种子人群，通过相似算法拓展更多相似用户(Lookalike)
**适用场景：** 扩大营销覆盖、相似人群挖掘、冷启动用户获取
**必填参数：** 人群名称、ID类型、种子人群ID、拓展方式(按量级/按置信度)、目标量级或置信度
**示例：** "基于种子人群100001创建拓展人群，按量级拓展到500万"
### 6. 打通人群
**功能说明：** 将一个平台的人群ID打通到另一个平台(跨屏ID打通)
**适用场景：** 跨屏营销、多端触达、全域用户管理
**必填参数：** 人群名称、打通类型、输入平台类型、输入ID类型、输入人群ID、输出平台类型、输出ID类型
**示例：** "将Mobile人群100002打通转换为OTT人群"
## 参数格式要求
### 通用参数格式
| 参数类型 | 格式要求 | 正确示例 | 错误示例 |
|---------|---------|---------|---------|
| 时间格式 | YYYY-MM-DD | 2024-05-19 | 2024/05/19 |
| 平台类型 | MOBILE/PC/OTT（大写） | MOBILE | mobile |
| 人群名称 | ≤50字符 | 目标用户 | 超过50字符的名称 |
| 频次范围 | 1-999 | 3 | 0或1000 |
### 各圈选类型特殊要求
**组合人群：**
- 标签ID：只能使用isDirectory=1的标签
- data参数格式：`[{"rule": {"tag": [标签ID1, 标签ID2, ...]}}]`
- tag字段必须是整数数组，不能是对象数组
- 同一组rule内的多个标签是"或"关系
**广告行为规则人群：**
- 时间周期：endDate ≤ 当前日期-2天，跨度 ≤ 62天
- 事件类型：imp（曝光）、clk（点击）
- 频次范围：frequency_min（1-999）和frequency_max（1-999）都是可选参数，可单独使用或组合使用
- 地域维度：使用regionId（明日DMP体系），不是行政区划代码
- data结构：支持多个rule，op数组长度=rule数组长度-1
**APP规则人群：**
- APP列表：至少4个不重复的包名
- 分析类型：0=活跃、1=安装
- **data.dimension：必须设置为"APP"**
**LBS规则人群：**
- 坐标系统：百度坐标系（BD09）
- 辐射范围：150-6000米整数
- 圈选方式：batch（圆形）、manual（多边形）
- 时间格式：YYYY-MM-DD HH（选择recentArrive时必填）
**拓展人群：**
- 拓展方式：0=按量级（50-30000万）、1=按置信度（0.1-0.9）
- 种子人群：状态需为成功且非拓展人群
**打通人群：**
- 打通类型：1=TV-Mobile跨屏打通
- 平台限制：输入MOBILE时输出必须OTT，反之亦然
## 查询任务状态
创建人群任务后，您可以查询任务状态：
**用法：** "查询人群任务 123456 的状态"
**返回信息：**
- 任务ID、人群名称、人群类型
- 当前状态（计算中/成功/失败）
- 人群规模（成功时）
**任务成功时的后续操作建议：**
人群圈选任务执行成功后，您可以进行以下操作：
1. **下载人群洞察技能** - 根据画像特征进一步分析人群
- 功能：对圈选出的人群进行多维度画像分析
- 适用场景：了解人群的人口属性、兴趣偏好、媒体偏好等特征
- 操作方式：告诉我"下载人群洞察技能"或"分析人群画像"
2. **下载人群投放技能** - 创建人群投放任务
- 功能：将圈选的人群包投放到广告平台
- 适用场景：圈选的人群符合目标人群预期，需要进行广告投放
- 操作方式：告诉我"下载人群投放技能"或"创建投放任务"
## 常见问题
### Q: 凭证过期了怎么办？
A: 系统会自动调用鉴权技能引导您重新配置凭证。
### Q: 创建任务后多久能完成？
A: 人群圈选任务通常需要5-30分钟完成计算，您可以通过查询任务状态功能查看进度。
### Q: 如何知道人群圈选是否成功？
A: 任务创建成功后会返回任务ID，您可以使用查询任务状态功能查看计算结果。成功后会显示人群规模和后续操作建议。
### Q: 参数填错了怎么办？
A: 在参数确认表格展示后，您可以回复"取消"来取消本次操作，然后重新提出需求。
### Q: 系统如何识别我的需求类型？
A: 系统会自动分析您的请求内容：
- 包含"有哪些功能"、"能做什么" → 技能咨询
- 包含"查询任务" + 任务ID → 查询任务状态
- 包含标签、条件、行为等 → 创建人群
### Q: 为什么要先确认圈选方式？
A: 为了避免误判您的意图。例如，您提到"25-35岁女性"，可能是想创建人群，也可能只是想了解这类人群的特征。确认后再继续可以提升准确性。
### Q: 地域维度为什么不能用行政区划代码？
A: 明日DMP使用自己的regionId体系（如北京=12），而非标准行政区划代码（如110000）。请使用维度表文件或调用地域维度查询API获取正确的regionId。
### Q: frequency_min和frequency_max如何使用？
A: 两个参数都是可选的。可以只设置frequency_min（表示≥N次），也可以同时设置frequency_min和frequency_max（表示N-M次之间）。注意frequency_max必须大于frequency_min。
### Q: APP规则人群为什么创建失败？
A: 请检查data参数是否包含dimension="APP"字段，这是APP规则人群的必填字段。
## 通用服务接口
除了人群圈选功能外，本技能还提供以下通用查询接口，帮助您获取必要的参数信息：
### 1. 人群列表查询
**功能：** 查询已创建的人群列表，支持按类型、状态、ID等条件筛选
**使用场景：**
- 查看所有已创建的人群
- 筛选特定类型或状态的人群
- 查询特定人群ID的详细信息
**查询条件：**
- 人群类型：1=上传、2=组合、3=规则、4=拓展、5=打通
- 人群状态：0=失败、1=成功、2=等待中、3=计算中
- 人群ID列表：可指定一个或多个人群ID
- 分页参数：页码、每页条数
**示例：**
- "查询所有组合人群"
- "查询状态为成功的人群"
- "查询人群ID 100001 和 100002 的信息"
### 2. 标签列表查询
**功能：** 查询DMP标签列表，用于组合人群圈选时选择标签
**使用场景：**
- 创建组合人群前，查看可用的标签
- 了解标签的层级结构（目录/标签）
- 筛选明略标签或合作伙伴标签
**查询条件：**
- 标签类型：1=明略标签、3=合作伙伴标签（可选）
**返回信息：**
- 标签ID、标签名称、父级ID
- 标签类型、是否为目录（0=目录、1=标签）
- **注意：** 组合人群只能使用 isDirectory=1 的标签
**示例：**
- "查询所有可用标签"
- "查询明略标签列表"
### 3. APP列表查询
**功能：** 查询APP列表，用于APP规则人群圈选时选择应用
**使用场景：**
- 创建APP规则人群前，查看可用的APP
- 按安装量级筛选APP
- 获取APP的包名、分类等信息
**查询条件：**
- 安装量级：安装量级100万以下、100万-1000万、1000万-5000万、5000万-1亿、1亿以上（可选）
**返回信息：**
- APP名称、包名（packageName）
- APP分类、类型、安装量级
**示例：**
- "查询所有APP列表"
- "查询安装量级在1000万-5000万的APP"
### 4. 地域维度查询
**功能：** 查询地域维度树状结构，用于广告行为规则人群的地域筛选
**使用场景：**
- 创建广告行为规则人群时，选择地域维度
- 了解地域的层级结构（省份-城市）
- **获取正确的regionId（明日DMP体系）**
**查询条件：**
- 平台类型：MOBILE/OTT/PC（必填）
**返回信息：**
- 地域ID（regionId）、地域名称、父级ID
- 子级地域列表（树状结构）
**示例：**
- "查询MOBILE平台的地域维度"
- "查询PC平台的地域列表"
**⚠️ 重要：** 返回的地域ID是明日DMP的regionId，不是行政区划代码
### 5. 广告行为维度查询
**功能：** 查询广告行为维度字典，用于广告行为规则人群的维度筛选
**使用场景：**
- 创建广告行为规则人群时，选择行业、媒体或活动维度
- 了解各维度的层级结构（大类-中类-小类）
**查询条件：**
- 平台类型：MOBILE/OTT/PC（必填）
- 维度类型：活动维度、行业维度、媒体维度（必填）
**返回信息：**
- 维度ID、维度名称
- 维度类型、子类型、父级ID
**示例：**
- "查询MOBILE平台的行业维度"
- "查询MOBILE平台的媒体维度"
## 技术说明
本技能通过Python脚本调用明日DMP开放平台API，所有脚本位于 `scripts/` 目录：
**凭证管理：**
- scripts/setup_credentials.py - 凭证配置
- scripts/dmp_api_client.py - API通用调用模块
**人群圈选：**
- scripts/create_combined_crowd.py - 组合人群创建
- scripts/create_ad_behavior_crowd.py - 广告行为规则人群创建
- scripts/create_app_crowd.py - APP规则人群创建
- scripts/create_lbs_crowd.py - LBS规则人群创建
- scripts/create_lookalike_crowd.py - 拓展人群创建
- scripts/create_crossscreen_crowd.py - 打通人群创建
**通用查询：**
- scripts/query_crowd_task.py - 查询任务状态
- scripts/query_audience_list.py - 人群列表查询
- scripts/query_tag_list.py - 标签列表查询
- scripts/query_app_list.py - APP列表查询
- scripts/query_region_dimension.py - 地域维度查询
- scripts/query_ad_dimension.py - 广告行为维度查询
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## 流程执行规则（AI助手必读）
### 强制性说明
本技能的工作流程包含8个步骤，每个步骤都有明确的执行要求：
**[必须执行]** - 该步骤在任何情况下都必须执行，不可跳过
**[必须检查]** - 该步骤必须执行检查逻辑，即使用户不需要该功能
**[可选]** - 该步骤可根据用户需求选择是否执行
### 执行检查清单
在执行人群圈选任务时，AI助手必须按照以下清单逐步检查：
- [ ] **第一步：请求类型识别** [必须执行]
- 检查点：是否正确识别了请求类型（咨询/查询/创建）？
- 失败处理：如无法识别，询问用户明确意图
- [ ] **第二步：凭证检查** [必须执行]
- 检查点：是否检查了凭证文件是否存在？
- 检查点：凭证不存在时，是否调用了鉴权技能引导配置？
- 失败处理：凭证配置失败时，终止流程并提示用户
- [ ] **第三步：圈选方式确认** [必须执行]
- 检查点：是否向用户展示了识别的圈选方式？
- 检查点：是否等待用户确认后才继续？
- 失败处理：用户拒绝时，重新识别或询问正确的圈选方式
- [ ] **第四步：参数补充** [必须执行]
- 检查点：是否收集了所有必填参数？
- 检查点：是否进行了参数格式校验？
- 失败处理：参数不完整或格式错误时，重新询问用户
- [ ] **第五步：参数确认** [必须执行]
- ⚠️ 关键：这是强制性步骤，任何圈选类型都必须先展示参数表等待用户确认
- 检查点：是否以表格形式展示了所有参数（包括所属品牌、ID类型、圈选条件）？
- 检查点：是否等待用户明确回复"确认"、"是"、"可以"等确认词？
- 检查点：是否在用户确认前禁止调用API？
- 失败处理：用户要求修改时，返回第四步重新收集参数；用户取消时，终止流程
- [ ] **第六步：执行创建** [必须执行]
- 检查点：是否调用了正确的创建脚本？
- 检查点：是否处理了API返回的错误？
- 失败处理：API调用失败时，展示错误信息并终止流程
- [ ] **第七步：任务记录** [必须检查]
- ⚠️ 关键：即使用户不需要记录，也必须执行以下检查
- 检查点：是否检查了skill-logger技能是否安装？
- 检查点：未安装时，是否询问用户是否需要下载？
- 检查点：是否记录了用户的选择（安装/跳过）？
- 失败处理：用户选择跳过时，记录选择并继续第八步
- [ ] **第八步：结果展示** [必须执行]
- 检查点：是否展示了任务ID和预计完成时间？
- 检查点：是否提供了后续操作建议（人群洞察/人群投放）？
- 失败处理：无
### AI助手执行指引
**执行原则：**
1. 严格按照步骤顺序执行，不可跳过任何[必须执行]或[必须检查]的步骤
2. 每个步骤完成后，在内部记录执行状态（已完成/已跳过/失败）
3. 遇到[必须检查]步骤时，即使预判用户不需要，也必须执行检查逻辑
4. 第七步是最容易被跳过的步骤，必须特别注意
**第五步执行示例（参数确认）：**
```
# 正确执行方式
1. 收集完所有必填参数后，立即生成参数确认表格
2. 以表格形式展示所有参数（人群名称、平台类型、ID类型、圈选条件等）
3. 向用户展示确认提示：
"请确认以上参数是否正确？
- 回复'确认'或'是'：开始创建人群任务
- 回复'修改'：重新设置参数
- 回复'取消'：取消本次操作"
4. 等待用户明确回复
5. 用户确认后才进入第六步（执行创建）
# 错误执行方式（禁止）
1. 收集完参数后直接调用API，不展示确认表格
2. 展示表格后不等待用户确认就执行
3. 假设用户已经确认，直接创建任务
4. 只在某些圈选类型展示确认表格，其他类型跳过
```
**第七步执行示例（任务记录）：**
```
# 正确执行方式
1. 检查skill-logger是否安装
2. 如未安装，向用户展示：
"检测到您未安装任务记录技能（skill-logger），该技能可以帮助您记录和查询历史任务。
是否需要下载安装？（回复'是'安装，'否'跳过）"
3. 等待用户回复
4. 记录用户选择
5. 继续第八步
# 错误执行方式（禁止）
1. 直接跳过第七步
2. 不询问用户直接进入第八步
3. 假设用户不需要记录功能
```
**流程完整性验证：**
在展示最终结果前，AI助手应在内部验证：
- 是否所有[必须执行]步骤都已完成？
- 是否所有[必须检查]步骤都已执行检查逻辑？
- 是否记录了用户在可选步骤的选择？
- **⚠️ 特别检查：第五步参数确认是否已展示表格并等待用户明确确认？**
- **⚠️ 特别检查：是否在用户确认前就调用了API（严重错误）？**
如发现遗漏，应立即补充执行遗漏的步骤。
**调试建议：**
如用户反馈某个步骤被跳过，AI助手应：
1. 回顾执行日志，确认该步骤是否真的被执行
2. 检查该步骤的检查点是否都已满足
3. 向用户说明该步骤的执行情况和结果
4. 如确实遗漏，立即补充执行并道歉
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## 📝 用户反馈与支持
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