商品表市场洞察分析

SKILL.md

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name: product-table-analyzer
description: 商品表市场洞察分析。上传一张商品列表表格（CSV/Excel），自动从类目分布、标题词频、价格带、卖家品牌格局、卖点提炼、竞争度评估6大维度进行选品分析，生成交互式HTML可视化报告。适合运营导出的商品数据快速生成选品洞察。触发词：商品表分析, 选品分析, 市场洞察, 商品表格分析, 批量商品分析, 商品数据报告, product table analysis, 表格分析选品, 导出商品分析, 商品列表分析。
version: "1.0.0"
agent_created: true
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Bash
  - Edit
  - WebFetch
  - WebSearch
metadata:
  openclaw:
    emoji: "📊"
    requires:
      bins:
        - python.exe
      env:
        - PIP_INDEX_URL
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# 商品表市场洞察分析

输入一张运营导出的商品列表表格（CSV 或 Excel），自动完成6个维度的市场洞察分析，生成交互式 HTML 可视化报告。

## 核心功能

1. **类目分布分析** — 类目占比、集中度、各类目均价/销量
2. **标题词频分析** — 高频关键词、卖点词发现（材质/功能/场景）
3. **价格带分析** — 价格分布、最佳价格带、价量关系
4. **卖家格局分析** — CR4/CR10 集中度、店铺详情、竞争格局判定
5. **竞争度评估** — HHI 指数、价格变异系数、红海/蓝海判定
6. **综合选品建议** — 基于以上维度自动生成 P0/P1/P2 行动建议

## 适用场景

运营已经从以下渠道拿到商品数据表，需要快速生成选品分析报告：
- 店透视 / 生意参谋等插件导出
- 平台后台的商品列表导出
- 手动整理的竞品监控表
- 第三方数据工具导出的商品表

## 触发条件

当用户上传或提及以下内容时激活此 Skill：
- 上传了 CSV/Excel 商品表格文件
- 提到"分析这张表"、"帮我看看这些商品"、"选品分析"、"市场洞察"、"商品表格"
- 粘贴了商品列表数据（制表符分隔或 Markdown 表格）

## 工作流

### Phase 1: 依赖检查与准备

确认 Python 环境安装了必要依赖：

```bash
pip install jieba openpyxl
```

若用户环境中 jieba（中文分词）或 openpyxl（Excel 读取）未安装，使用以下命令安装：
```bash
python -m pip install jieba openpyxl
```

安装后验证：
```bash
python -c "import jieba; import openpyxl; print('OK')"
```

### Phase 2: 数据接收

支持三种数据输入方式：

**方式A — 用户上传文件：**
直接指定文件路径，调用分析脚本。

**方式B — 用户粘贴表格数据：**
如果用户粘贴了制表符分隔或逗号分隔的数据，先将其写入临时 CSV 文件，再调用分析脚本。

示例：
```
商品名	价格	销量	店铺	类目
无线蓝牙耳机	89	12000	数码旗舰店	数码配件
```

写入临时文件后调用脚本。

**方式C — 用户描述数据：**
如果用户只描述了表格内容而未提供实际数据，先向用户索要具体的 CSV/Excel 文件或粘贴数据。

### Phase 3: 执行分析

调用分析脚本，传递文件路径：

```bash
python "{baseDir}/scripts/analyze.py" "<文件路径>"
```

其中 `{baseDir}` 为 Skill 安装目录（WorkBuddy 中默认为 `~/.workbuddy/skills/product-table-analyzer`，ClawHub 运行时自动替换）。

脚本输出为结构化的 JSON，包含以下顶层字段：
- `meta` — 文件元信息（行数、识别到的列）
- `categories` — 类目分布分析结果
- `keywords` — 标题词频和卖点分析结果
- `price_bands` — 价格带分析结果
- `sellers` — 卖家格局分析结果
- `competition` — 竞争度综合评估
- `recommendations` — 综合选品建议

若 JSON 中 `error` 为 true，向用户说明错误原因并引导修正。

### Phase 4: 生成 HTML 报告

从脚本输出的 JSON 中提取数据，生成交互式 HTML 可视化报告。

报告必须包含以下板块（按顺序）：

#### 板块1: 概览仪表盘
- 数据总览卡片（商品总数、店铺数、类目数、价格区间）
- 竞争度判定（红海/蓝海/中性）大标签
- 关键指标一行展示

#### 板块2: 类目分布
- 使用 Chart.js 饼图展示类目占比
- 表格列出各类目的商品数、均价、平均销量
- 标注集中度等级（高/中/低）

#### 板块3: 标题词频 & 卖点
- 词云或横向柱状图展示 Top 20 高频词
- 卖点分类卡片（材质、功能、场景、属性），每张卡片列出发现的卖点词
- 标注高频词在标题中的覆盖占比

#### 板块4: 价格带分析
- 价格分布直方图（使用分析结果中的 bands 数据）
- 关键统计指标（均值、中位数、P25、P75）
- 若有价量关联数据，用双轴图展示价格带 vs 平均销量

#### 板块5: 卖家品牌格局
- Top 10 店铺柱状图（按商品数排序）
- CR4/CR10 指标展示
- 竞争格局判定文字 + 各店铺均价/销量详情表

#### 板块6: 竞争度雷达图
- 使用 Chart.js 雷达图展示多维度竞争评估
- 维度包括：卖家集中度、价格差异度、商品丰富度

#### 板块7: 选品建议
- P0/P1/P2 优先级排序的行动建议卡片
- 每条建议包含：类型标签、标题、详细说明

### HTML 报告技术要求

生成独立的 HTML 文件（非嵌入在对话中），包含以下特性：

1. **响应式布局** — 适配桌面和移动端
2. **使用 Chart.js CDN** — `<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.0/dist/chart.umd.min.js"></script>`
3. **现代化设计** — 参考下面的 CSS 颜色方案和布局
4. **中文友好** — 所有标签、提示使用中文
5. **保存路径** — `{用户当前工作目录}/市场洞察报告_{时间戳}.html`

### 报告设计规范

**配色方案：**
- 主色：`#4F46E5`（靛蓝，用于标题、重点指标）
- 成功/蓝海：`#10B981`（翠绿）
- 警告/中性：`#F59E0B`（琥珀）
- 危险/红海：`#EF4444`（红色）
- 背景：`#F8FAFC`（浅灰）
- 卡片背景：`#FFFFFF`
- 文字主色：`#1E293B`
- 文字次级：`#64748B`

**排版规范：**
- 标题字体加粗，使用 `font-weight: 700` 或 `800`
- 数据卡片使用圆角 `border-radius: 12px` + 轻阴影 `box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1)`
- 板块之间使用 `32px` 间距
- 数字使用等宽或加粗字体突出显示

**交互规范：**
- 图表悬浮显示具体数值（tooltip）
- 建议卡片可按优先级筛选（P0/P1/P2 切换按钮）
- 板块标题可点击折叠/展开

### Phase 5: 呈现报告

报告 HTML 文件生成后，使用 present_files 展示给用户。同时给出文字摘要，包含：
- 关键发现（2-3 句话）
- 竞争度判定
- 最重要的 1-2 条建议

## 故障处理

| 问题 | 处理方式 |
|------|----------|
| 缺少 jieba/openpyxl | 自动安装 |
| 文件编码无法识别 | 尝试 utf-8 → gbk → gb18030 |
| 列名无法匹配 | 列出检测到的列名，请用户手动指定 |
| 有效数据不足 | 提示用户至少需要 3 行数据 |
| 某维度无数据 | 在报告中标注"N/A"，不阻塞其他维度 |

## 注意事项

- 分析仅基于用户提供的数据表，不做联网搜索或数据增强
- 所有计算在本地完成，数据不会上传
- 报告中的建议为数据驱动的参考意见，最终决策需结合业务经验
- 数据表格至少需要包含"商品名"和"价格"列才能生成有价值的报告
- 更多列（销量、店铺、类目）会显著提升报告深度