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name: tmall-product-analysis-report
description: Generate evidence-based, cross-category ecommerce product analysis reports from captured title, hero images, detail images, promotions, SKU, attributes, reviews and questions.
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# 三笙电商商品分析报告引擎

本技能把真实电商商品数据转成完整阅读型报告和下一款 AI 视觉方案。用户只负责采集与生成，不要求用户在报告中操作流程。

## 工作顺序

1. 读取类目、标题、参数、SKU、主图、详情图、评论、买家图和问答。
2. 自动识别类目及分析维度。家纺只是分支，不是默认模板。
3. 建立证据编号，并把内容分为数据事实、分析判断、设计建议和证据不足。
4. 输出商品总览、商品画像、标题、主图、详情、SKU、评价、商品价值、新品设计和 AI 生成企划。

## 类目分支

- 服饰：尺码、版型、面料、做工、色差、上身效果。
- 食品：规格、口味、配料、保质期、复购、包装。
- 美妆：功效宣称、肤质、成分、使用反馈、敏感风险。
- 数码：配置、兼容性、性能、售后、使用问题。
- 家纺：结构规格、材质触感、颜色花型、工艺、洗后表现、场景适配。
- 其他：从已采标题、参数、SKU 和评论自动形成维度。

## 证据规则

- 主图、详情图、SKU 图和评论图严格分源，并绑定对应 imageEvidenceId。
- 评论只验证购后体验，问答只表示购买前顾虑。
- 单商品特征不等于竞争力；没有竞品数据时写“商品价值结构”。
- “存在”不等于“必须继承”。设计结论分为已验证资产、候选方向和 AI 探索变量。
- 缺少可靠数据时显示“未采集 / 当前不可分析”，不得用常识补齐。

## 报告结构

1. 商品总览与证据边界。
2. 动态商品画像。
3. 标题与营销表达拆解。
4. 主图逐张深度分析。
5. 详情页分段分析。
6. SKU 与参数矩阵。
7. 评论、问答和买家实拍。
8. 商品价值结构。
9. 新品方案与设计资产分级。
10. AI 视觉生成企划。
11. 样品和页面落地验证。

## AI 视觉输出

必须包含 Reference DNA、Design Delta、Must Keep、Must Change，以及 Product、Style、Scene、Photography、Material Rendering、Composition、Negative Rules。产品图和电商主图逐张写清生成目的、拍摄方式、构图和证明任务。

## 页面设计

使用白色背景和高对比深色文字，青绿到青蓝渐变只承担品牌、进度和重点强调。商品图保持原比例；大段内容用图文并排、卡片分层和表格呈现，桌面与移动端均需可读。