Wish 清单地区分类器

要解决什么问题

渠道发来的 Wish List 往往是非结构化文本或字段不统一的 CSV，而内部填报用的是固定列名的公司模板，还要按 Geo / Vertical 拆成欧洲、博彩、拉美、亚太、Forex 等多份表格。手工复制、查国家代码、再分别上传腾讯文档，既慢也容易漏行或分错区。

技能如何工作

技能把流程收成四步：

1. 解析原始数据：从原始文本抽成结构化 CSV（Name, Vertical, Link, ID, Ad_type, Channel, Geo, Notes），或直接使用你已解析好的 CSV。
2. 按地区分类：调用 classify_record()，按表格规则把每条记录映射到 Region_A_Europe～Region_E_Forex；一条可同时命中多个目标文件，未命中默认进 Region_A_Europe。
3. 写入本地 xlsx：基于 ./templates/ 空白模板，从第 6 行起填充，输出到 ./output/，文件名形如 [Company]_Region_*_filled.xlsx。
4. 同步腾讯文档：对每个地区用腾讯文档 MCP（manage.create_file、sheet.set_range_value）建智能表格，列映射含序号、Client/Offer Name、App id、bundle ID、Vertical、GEO 等；Forex 模板列数较少，LATAM 模板仅写第一个 sheet。

主脚本为 ./scripts/regional_classifier.py；分类结果会落盘 _classification_debug.json 便于核对规则。

适用边界与注意点

• 分类依赖 Geo 与 Vertical/Name 关键词，渠道字段缺失或写法不规范时，可能全部落入默认欧洲区，需结合 debug JSON 人工抽检。
• 模板前 5 行为说明行，数据必须从第 6 行写入，与脚本、MCP 写入约定一致。
• 腾讯文档同步需要可用的 MCP 工具与环境；仅要本地文件时可只跑 xlsx 步骤。