拼多多研究员

SKILL.md

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name: pdd-researcher
description: 拼多多研究员 — 专注拼多多单一平台的全维度电商研究助手。输入商品名/类目/店铺名/关键词，自动完成商品深度解析、关键词研究、竞品对标、爆款追踪、店铺诊断、类目大盘、价格策略、用户洞察8大分析，生成交互式HTML可视化报告。覆盖拼多多特有指标（已拼数/百亿补贴/DSR/品牌黑标），深耕低价爆量模式与下沉市场用户画像。触发词：拼多多分析、拼多多研究、拼多多选品、拼多多竞品、拼多多关键词、拼多多爆款、拼多多店铺、拼多多类目、pdd分析、pdd research、pdd选品、分析拼多多、拼多多调研、拼多多数据、拼多多定价、PDD Researcher。
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allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Bash
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Edit
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        - python.exe
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# 拼多多研究员 (PDD Researcher)

专注拼多多单一平台的全维度电商研究助手。输入一句话（商品名/类目/店铺名/ASIN级描述），自动完成多维度深度分析，生成交互式HTML可视化报告。

## 与现有技能的差异化定位

| 技能 | 定位 | 本技能差异 |
|------|------|-----------|
| ecommerce-analyzer | 多平台商品比价 | **只做拼多多**，做深做透 |
| hot-product-analyzer | 多平台爆款拆解 | **拼多多专有指标**（已拼数/百亿补贴/DSR） |
| product-selection-assistant | 选品决策六维评分 | **8维分析+拼多多专属策略** |
| amazon-product-research | 亚马逊全链路 | **拼多多低价爆量模式+下沉市场** |

## 核心能力

8大分析模块，按需组合执行：

| # | 模块 | 输入 | 输出 |
|---|------|------|------|
| 1 | 商品深度解析 | 商品名/描述 | 价格/销量/DSR/卖点/标题优化建议 |
| 2 | 关键词研究 | 核心词/类目 | 热搜词排行/长尾词/竞品词/出价参考 |
| 3 | 竞品对标 | 商品名/类目 | 竞品矩阵/价格策略/卖点对比/差异化机会 |
| 4 | 爆款追踪 | 类目/关键词 | 爆款榜单/趋势变化/爆款规律总结 |
| 5 | 店铺诊断 | 店铺名 | 店铺DSR/品类结构/流量诊断/优化建议 |
| 6 | 类目大盘 | 类目名 | 市场规模/价格带/竞争度/季节性/机会 |
| 7 | 价格策略 | 商品/类目 | 价格带分析/定价建议/百亿补贴策略 |
| 8 | 用户洞察 | 商品/类目 | 评价情感/用户画像/需求痛点/改进方向 |

## 触发规则

当用户输入包含以下意图时触发：
- "拼多多" + "分析/研究/选品/竞品/关键词/爆款/店铺/类目/数据/调研"
- "pdd" + "analysis/research/keyword/competitor"
- 明确指向拼多多平台的电商研究请求
- "帮我看看拼多多上XXX"、"拼多多XXX好做吗"、"拼多多XXX卖得怎么样"

## 工作流程

### Phase 1: 意图识别与需求解析

分析用户输入，确定分析类型和核心参数：

```
用户输入 → 提取核心实体 → 识别分析意图 → 确定执行模块
```

**意图映射表**：
- 包含"选品/能不能做/好不好卖" → 侧重模块 1+6+7+8，综合评分
- 包含"竞品/对比/对手" → 侧重模块 3+1+7，竞品矩阵
- 包含"关键词/搜索词/标题优化" → 侧重模块 2，关键词报告
- 包含"爆款/热销/好卖" → 侧重模块 4+1+6，爆款追踪
- 包含"店铺/商家" → 侧重模块 5，店铺诊断
- 包含"类目/品类/市场" → 侧重模块 6+4+7，大盘分析
- 包含"价格/定价/多少钱" → 侧重模块 7+1，价格策略
- 包含"评价/用户/口碑" → 侧重模块 8+1，用户洞察
- 默认/模糊请求 → 执行模块 1+6+3，综合研究

### Phase 2: 数据采集

根据识别到的分析意图，执行对应的搜索策略。使用 `WebSearch` 进行多轮平行搜索。

#### 通用搜索模板

每轮搜索使用以下关键词组合：

**搜索 A — 商品/类目信息**：
```
"{核心实体}" 拼多多 价格 销量 评价 2025 2026
"{核心实体}" pinduoduo trending bestseller
```

**搜索 B — 竞品/市场信息**：
```
"{核心实体}" 拼多多 竞品 排行榜 热销
"{核心实体}" 拼多多 同类商品 对比 推荐
```

**搜索 C — 深度分析信息**：
```
"{核心实体}" 拼多多 选品分析 市场分析 趋势
"{核心实体}" 拼多多 用户评价 口碑 质量
```

**搜索策略增强**：
- 优先使用中文关键词搜索百度/知乎/头条等中文内容源
- 补充英文关键词搜索国际市场对该品类的分析
- 如搜索结果不足，扩展搜索词变体（同义词/简称/类目上级词）
- 每次搜索至少提取 3 个关键数据点

#### 数据提取规范

从搜索结果中提取结构化信息时，遵循以下优先级：
1. **定量数据**（优先采集）：具体价格数字、销量/已拼数、评分、排名
2. **定性数据**（次优先）：卖点描述、用户评价摘要、趋势判断
3. **推断数据**（合理估算）：基于搜索片段的合理推断，标注"估算"

拼多多特有数据点：
- **已拼N件** — 累计拼团量，代表真实销量规模
- **券后价** — 实际到手价，比标价更有参考价值
- **百亿补贴标** — 平台正品+补贴双认证
- **DSR三项** — 描述相符/服务态度/物流速度（满分5.0）
- **品牌黑标** — 品牌官方认证标识
- **退货包运费** — 用户决策降低门槛的信号

### Phase 3: 多维度分析

基于采集到的数据，按需执行以下分析模块。每个模块产出结构化的分析结果。

#### 模块 1：商品深度解析

**分析维度**：
- 标题结构分析：核心词/属性词/场景词/营销词占比
- 价格竞争力：与同类商品价格对比，处于什么分位
- 销量/拼单量评估：日均/月销估算，增长趋势
- DSR评分分析：三项评分是否均衡，短板在哪
- 主图/详情页诊断：视觉质量、信息传达、差异化程度
- 标题优化建议：基于关键词研究的高转化标题建议

#### 模块 2：关键词研究

**搜索策略**：`"{核心词}" 拼多多 搜索词 关键词 热搜 下拉词`

**分析维度**：
- 核心词搜索热度（高/中/低）
- 长尾关键词挖掘（搜索意图明确的扩展词）
- 竞品词识别（竞品品牌/店铺名的搜索热度）
- 出价参考（如可获取PPC参考价）
- 关键词竞争度评估（竞争激烈/适中/蓝海）

**输出格式**：按搜索热度排序的关键词列表，标注热度等级和竞争度。

#### 模块 3：竞品对标分析

**竞品识别规则**：
- 同类目、同价格带、同目标人群为直接竞品
- 相邻价格带、替代品类为间接竞品
- 类目TOP10/百亿补贴频道热品为标杆竞品

**分析维度**：
- 竞品矩阵：列出TOP5-10竞品的基本信息
- 价格策略对比：定价策略、优惠券力度、活动参与频次
- 卖点差异化：各竞品的核心卖点和独特优势
- 评价对比：好评率、高频好评词、高频差评词
- 差异化机会：未被满足的用户需求或空白价格带

#### 模块 4：爆款追踪

**分析维度**：
- 当期爆款榜单：类目TOP10热销商品
- 爆款共性特征：标题/价格/卖点/主图的规律
- 上升势头商品：近期销量增速异常高的商品
- 下滑趋势商品：从爆款榜单跌落的商品
- 爆款生命周期判断：处于上升期/成熟期/衰退期

#### 模块 5：店铺诊断

**分析维度**：
- DSR三维评分：与行业均值对比，是否低于警戒线（4.5）
- 品类结构：主营品类分布，是否过于集中
- 商品矩阵：引流款/利润款/形象款的配置
- 价格带覆盖：价格区间是否合理
- 活动参与度：百亿补贴/秒杀等活动的参与情况
- 流量诊断：搜索流量/推荐流量/付费流量的健康度评估

#### 模块 6：类目大盘分析

**分析维度**：
- 市场规模：类目整体体量（头部商品销量推算）
- 价格带分布：不同价格区间的商品数量和销量占比
- 品牌集中度：TOP品牌的市场份额
- 季节波动性：搜索热度/销量的月度变化规律
- 竞争烈度：卖家数量、广告竞争程度、价格战程度
- 新品牌机会：是否存在差异化空

#### 模块 7：价格策略分析

**拼多多特有定价策略**：
- **极致性价比**（主策略）：比淘宝/京东同款低15-30%
- **券后价锚定**：标价偏高+大额优惠券=高感知折扣
- **多SKU阶梯价**：引流SKU极低价+主力SKU正常价+形象SKU稍高价
- **活动价策略**：百亿补贴/秒杀价的设置逻辑
- **拼单价vs单买价**：拼团折扣幅度（通常10-20%）

**分析产出**：
- 最优价格带建议
- SKU定价阶梯建议
- 优惠券策略建议
- 百亿补贴参与可行性评估

#### 模块 8：用户洞察

**分析维度**：
- 评价情感分析：好评/中评/差评比例
- 高频好评词：用户最满意的产品属性
- 高频差评词：用户最不满意的问题点
- 需求痛点聚类：用户反复提及的共性痛点
- 改进方向：基于差评分析的产品/服务优化建议
- 用户画像推断：基于评价语言的用户群体特征

### Phase 4: 报告生成

将分析结果整理为结构化 JSON，调用报告生成脚本：

```bash
python.exe "{baseDir}/scripts/generate_report.py" <input_json> <output_html>
```

**JSON 数据结构**：

```json
{
  "query": "用户原始查询",
  "analysis_type": "综合研究 | 选品分析 | 竞品对标 | 关键词研究 | 爆款追踪 | 店铺诊断 | 类目分析 | 价格策略 | 用户洞察",
  "created_at": "2026-06-22 17:00:00",
  "data_source": "WebSearch + 公开信息",
  "scores": {
    "overall": {
      "value": 72,
      "verdict": "该类目竞争激烈但仍有差异化机会，建议以细分人群切入，主打性价比+差异化功能",
      "tags": [
        {"text": "竞争激烈", "class": "tag-orange"},
        {"text": "有差异化空间", "class": "tag-green"},
        {"text": "价格敏感", "class": "tag-blue"}
      ]
    }
  },
  "dimensions": [
    {"icon": "📦", "name": "商品竞争力", "score": 65, "desc": "标题和主图有优化空间"},
    {"icon": "💰", "name": "价格竞争力", "score": 80, "desc": "价格处于黄金价格带，高性价比"},
    {"icon": "📈", "name": "市场规模", "score": 75, "desc": "类目体量中等偏大，增长稳定"},
    {"icon": "⚔️", "name": "竞争烈度", "score": 45, "desc": "头部品牌集中，价格战较激烈"},
    {"icon": "👥", "name": "用户口碑", "score": 70, "desc": "评价总体正面，偶有物流投诉"},
    {"icon": "🚀", "name": "增长潜力", "score": 68, "desc": "下沉市场仍有渗透空间"},
    {"icon": "🏪", "name": "店铺健康度", "score": 55, "desc": "DSR需关注，服务态度有改善空间"},
    {"icon": "🎯", "name": "营销效率", "score": 62, "desc": "活动参与度一般，可加大秒杀频次"}
  ],
  "charts": {
    "price_distribution": {
      "labels": ["0-9.9", "10-29", "30-59", "60-99", "100-199", "200-499", "500+"],
      "data": [15, 35, 25, 12, 8, 4, 1]
    },
    "keyword_ranking": {
      "labels": ["关键词A", "关键词B", "关键词C", "关键词D", "关键词E"],
      "data": [100, 78, 62, 45, 32]
    }
  },
  "insights": [
    {
      "icon": "🔴",
      "title": "核心发现",
      "color": "#E02E24",
      "items": [
        "该品类价格带集中在10-49元，是拼多多主力消费区间",
        "头部3个品牌占据了约40%的销量份额",
        "用户最关注的是性价比和耐用性，对包装和品牌不太在意"
      ]
    },
    {
      "icon": "🟡",
      "title": "机会点",
      "color": "#FF9800",
      "items": [
        "30-59元价格带存在差异化空白",
        "组合装/套装形式的产品销量增速高于单品",
        "短视频+直播带货在该品类转化率高"
      ]
    },
    {
      "icon": "🟢",
      "title": "风险提示",
      "color": "#00A870",
      "items": [
        "原材料价格波动可能影响利润",
        "平台规则变化可能影响搜索排名",
        "同质化严重，价格战风险高"
      ]
    }
  ],
  "actions": [
    {"priority": "P0", "title": "优化商品标题，嵌入TOP3热搜关键词", "desc": "标题前置核心词+属性词，提升搜索曝光率"},
    {"priority": "P0", "title": "设置引流SKU+利润SKU阶梯定价", "desc": "引流SKU定价9.9元吸引点击，主力SKU定价29.9元保证利润"},
    {"priority": "P1", "title": "报名百亿补贴/限时秒杀活动", "desc": "通过平台活动快速起量，累计已拼数和好评"},
    {"priority": "P1", "title": "优化主图和详情页", "desc": "突出性价比卖点+使用场景展示，提升点击转化率"},
    {"priority": "P2", "title": "建立私域流量池", "desc": "引导用户关注店铺，通过多多果园/签到活动提升复购"},
    {"priority": "P2", "title": "监控竞品动态", "desc": "每周检查TOP5竞品的价格和活动变化，及时调整策略"}
  ],
  "disclaimers": [
    "本报告数据来源于公开网络搜索，仅供研究参考，不构成商业决策建议。",
    "价格和销量数据为搜索时刻的快照，实际数据可能有变化。",
    "拼多多平台数据受反爬机制限制，部分数据为估算值。"
  ]
}
```

**报告 JSON 构建指南**：
1. `scores.overall.value` — 综合评分，根据各维度分析结果客观给出（0-100）
2. `dimensions` — 至少包含6个维度，按实际分析结果填写评分（0-100）和一句话描述
3. `insights` — 至少3组洞察卡片，每组3-5个要点
4. `actions` — 4-6条分级建议，P0/P1/P2各至少1条
5. `charts` — 至少1组图表数据（价格分布或关键词排行）
6. 所有定量数据基于搜索获取，无法获取的标注合理估算

**报告输出路径**：`{当前工作目录}/outputs/pdd_report_{时间戳}.html`

## 输出规范

1. **分析完成后，先用文字给出3-5句话的核心结论摘要**，包括综合评分和最关键发现
2. **然后使用 `present_files` 呈现 HTML 报告**
3. 文字摘要应简洁有力，运营人员可直接参考决策
4. 报告中所有价格使用 ¥ 符号，符合人民币显示习惯

## 注意事项

1. **数据来源标注**：所有数据必须标注来源（WebSearch/估算/第三方），不可凭空捏造精确数字
2. **数据时效性**：搜索到的价格为当前快照，报告中注明"数据截至 XX时间"
3. **反爬限制**：拼多多反爬严格，WebFetch 成功率低时优先使用 WebSearch
4. **参考知识库**：分析前读取 `references/pdd_platform_knowledge.md` 了解拼多多平台特征
5. **平台特有指标**：报告中使用"已拼N件"而非"销量N件"，使用"券后价"而非"标价"
6. **竞争烈度评分**：竞争越激烈，该维度评分越低（逆向指标）
7. **免责声明**：报告末尾必须包含免责声明，明确数据来源和参考性质
8. **语言风格**：中文为主，保留电商行业常用英文术语（SKU/DSR/ROI/CTR/CVR/PPC）
9. **配色规范**：拼多多品牌色 #E02E24（红色），报告整体使用红白配色体系

## 使用示例

**示例 1：选品分析**
```
用户：拼多多上做"手机支架"还能不能做？帮我分析一下
→ 触发模块 1+6+7+8，综合选品评分报告
```

**示例 2：竞品分析**
```
用户：帮我分析拼多多上"筋膜枪"的竞品情况
→ 触发模块 3+1+7，竞品对标报告
```

**示例 3：关键词研究**
```
用户：拼多多"蓝牙耳机"关键词分析
→ 触发模块 2，关键词研究报告
```

**示例 4：爆款追踪**
```
用户：拼多多现在什么"家居收纳"产品卖得好？
→ 触发模块 4+1+6，爆款追踪报告
```

**示例 5：店铺诊断**
```
用户：帮我看看拼多多"XX旗舰店"经营情况
→ 触发模块 5，店铺诊断报告
```