店铺模拟师

解决的痛点

开实体店前，创业者常要在行业资讯站、政务网站、财务测算表之间反复切换，拼凑市场规模、证照要求、营收区间等关键信息。决策依据零散且容易过时，试错成本却由租金和启动资金承担。

技能的工作方式

输入 店铺类型 和可选的 目标城市，技能会先映射到标准行业分类（如“咖啡馆”→餐饮-咖啡厅），再执行多维度实时搜索：

• 行业现状：市场规模、门店数量、增速
• 营收模型：启动资金、回本周期、利润率
• 政策环境：税收优惠、准入许可、证照要求
• 风险点：常见失败原因、坑点
• 城市竞争：指定城市的市场现状与格局

随后进入营收建模，套用通用公式：月净利润 = 日均客流 × 客单价 × 毛利率 - 月固定成本，并推算回本周期与盈亏平衡点。所有数值以区间形式呈现，避免误导。

最后，技能用 python-docx 生成结构化 Word 文档，包含主标题、分节标题、营收表格和风险提醒，保存到 /sandbox/workspace/outputs/ 并通过 provide_file 发送。

适用边界与注意点

• 数据时效性：搜索结果标注时间和来源，建议交叉验证。
• 地区差异：一二线与三四线城市差异显著，需区分说明。
• 政策变动：税收和准入政策可能调整，以当地官方最新规定为准。
• 风险提示：分析仅供参考，不承诺具体盈利，决策需谨慎。
• 不可替代实地调研：报告不能替代试营业和现场考察。
• 特殊行业：教育培训、医疗等准入门槛高的行业，额外标注政策风险。