# 阶段1：数据采集（基础版 Dashboard）
python scripts/run_analysis.py "earbuds" US

# 阶段2：LLM 分析完成后，生成最终版报告
python scripts/run_analysis.py "earbuds" US --final

# 其他选项
python scripts/run_analysis.py "earbuds" US --collect-only  # 仅数据采集
python scripts/run_analysis.py "earbuds" US --no-reviews     # 跳过差评采集

python scripts/run_analysis.py "keyword" US

python scripts/run_analysis.py "keyword" US --final

python scripts/render_dashboard.py data.json --check

✓ 数据完整，可以渲染完整版 Dashboard
  包含: decision.overall_score, voc_analysis.dimensions, barriers, cross_analysis

⚠️ 数据不完整，缺少以下字段:
  - decision.overall_score
  - voc_analysis.dimensions

ℹ️ 请先完成 LLM 分析，然后重新运行渲染

📋 选品分析 - 信息确认

1. 产品/类目关键词：[用户提供]
2. 目标站点：[US/GB/DE/FR/IT/ES/CA/JP，默认US]
3. 选品场景：[新手入门/蓝海发现/季节性/品牌打造/定向品类]
4. 约束条件（可选）：
   - 价格区间：如 $10-40
   - 月销量：如 > 1000
   - 预算：如 10万人民币

# 方法1: 使用 collect_data.py (推荐)
from scripts.collect_data import collect_data
result = collect_data("bluetooth speaker", "US")

# 方法2: 使用 api_client.py
from scripts.api_client import SorftimeClient

client = SorftimeClient()

# 获取类目ID（正确的方式）
category = client.search_category_by_product_name("US", "bluetooth speaker")
node_id = category[0]['nodeId']

# 获取Top100
top100 = client.get_category_report("US", node_id)

# 获取关键词详情
keywords = client.get_keyword_detail("US", "bluetooth speaker")

## 属性标注任务

基于以下 Top100 产品标题，提取 3-6 个关键差异化维度：

### 标题样本
[提供 Top20-30 标题作为样本]

### 提取要求
1. 识别差异化维度（如：功率、防水、续航、形态等）
2. 为每个产品标注维度值
3. 标注置信度（高/中/低）

### 输出格式
| ASIN | 功率 | 防水 | 续航 | ... | 置信度 |

## 交叉分析任务

基于以下已标注的 Top100 产品数据，执行交叉分析：

### 数据
[提供标注后的产品数据]

### 分析要求
1. 选择 2-3 对有意义的维度组合（如：功率×价格、防水×场景）
2. 识别：空白点（0产品）、薄供给（≤2产品）、高需求低供给
3. 分析每个缺口的原因（技术限制？需求不存在？被忽视？）
4. 按机会价值排序

### 输出格式
| 维度组合 | 状态 | 产品数 | 月销量 | 原因分析 | 机会评级 |

{
  "voc_analysis": {
    "dimensions": [
      {
        "dimension": "音质/音量",
        "pain_point": "音量太小，户外听不清",
        "frequency": 45,
        "percentage": "32%",
        "affected_brands": ["SHOKZ", "JLab"],
        "brand_opportunity": "有14.2mm大动圈供应链",
        "product_solution": "14.2mm动圈+音量增强模式"
      }
    ],
    "summary": "主要痛点集中在音质(32%)、舒适度(28%)、续航(18%)"
  }
}

### Tier 1: [产品定位]

**目标市场**：[维度组合空白/机会]
**决策理由**：[数据依据]

| 维度 | 规格 | 决策依据 |
|------|------|----------|
| [维度1] | [具体值] | [为什么] |
| [维度2] | [具体值] | [为什么] |

**目标定价**：$XX.XX
**差异化主张**：[一句话]
**对标竞品**：[ASIN] — [我们的优势]
**预估月销潜力**：XX-XX 件

product-research-reports/
└── {category}_{site}_{YYYYMMDD}/
    ├── report.md              # Markdown 完整报告（LLM 直接输出）
    ├── data.json              # 结构化数据（供 Dashboard 使用）
    ├── dashboard.html         # 可视化看板（脚本渲染）
    └── raw/                   # 数据文件
        ├── category_info.json # 类目信息
        ├── top100.json        # Top100 产品数据
        ├── trend.json         # 趋势数据
        └── keywords.json      # 关键词数据

{
  "metadata": {
    "category": "bluetooth speaker",
    "site": "US",
    "date": "20260319"
  },
  "market_overview": {
    "top100_monthly_sales": 55000,
    "top100_monthly_revenue": 5200000,
    "avg_price": 95,
    "top3_product_concentration": 0.2578,
    "top3_brand_concentration": 0.5058,
    "top10_brand_concentration": 0.8234
  },
  "dimensions": [...],
  "cross_analysis": [...],
  "competitors": [...],
  "voc_analysis": {
    "dimensions": [
      {
        "dimension": "音质/音量",
        "pain_point": "音量太小，户外听不清",
        "frequency": 45,
        "percentage": "32%",
        "affected_brands": ["SHOKZ", "JLab"],
        "brand_opportunity": "采用更大驱动单元",
        "product_solution": "14.2mm动圈+音量增强模式"
      }
    ],
    "summary": "主要痛点集中在音质(32%)、舒适度(28%)、续航(18%)"
  },
  "barriers": [...],
  "go_nogo": {...}
}

<!-- 维度分布：双表格布局 -->
<div style="display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 24px;">
  <!-- 价格区间表格 -->
  <!-- 产品形态表格 -->
</div>

<!-- 交叉分析：矩阵表格 -->
<table>
  <thead><!-- 表头：产品形态 --></thead>
  <tbody><!-- 行：价格区间，列：产品数 --></tbody>
</table>
<div class="insight-box">洞察：...</div>

category-selection (品类筛选五维评分)
        ↓
product-research (深度选品调研) ← 本 Skill
        ↓
amazon-analyse (竞品 Listing 深挖)
        ↓
review-analysis (评论深度分析)

# 从输出目录调用
python .claude/skills/product-research/scripts/render_dashboard.py \
    -o product-research-reports/{keyword}_{site}_{date}/dashboard.html \
    product-research-reports/{keyword}_{site}_{date}/data.json

# 或者使用绝对路径
python "D:\amazon-mcp\.claude\skills\product-research\scripts\render_dashboard.py" \
    -o "D:\amazon-mcp\product-research-reports\{keyword}_{site}_{date}\dashboard.html" \
    "D:\amazon-mcp\product-research-reports\{keyword}_{site}_{date}\data.json"