技能介绍

要解决的问题

医药团队在做 GEO（生成式引擎优化）竞品分析时，常遇到三个工程问题：竞品在 AI 回答中的可见度数据散落在多处，手工采集既慢又不稳定；分析脚本依赖本机 Python，而开发机、跳板机、CI runner 的 Python 环境差异大，光排查环境就要耗掉半天；受保护的数据接口需要鉴权，凭证过期或首次绑定如果处理不当，要么直接报错中断，要么拿旧上下文硬凑结果，两者都不可接受。

技能如何工作

S10 把「环境检测 → 授权校验 → 拉取受保护指令」三段式流程固化成可重复执行的入口：

Python 环境检测：在任何脚本执行前静默检测 python 命令，探测到即直接执行，只有失败才回报告警。针对 Windows 上 python 命令打开 Microsoft Store 的常见问题，推荐改用 py -3 启动器，或在系统设置中关闭 python.exe / python3.exe 执行别名。如果用户明确告知已装 Python 但未被自动识别，可直接使用用户提供的全路径。
授权检查：所有鉴权逻辑集中在 scripts/auth.py，包括本地凭证缓存、WorkBuddy 用户绑定、平台授权校验与错误信号输出。需要时主动调用 connect_cloud_service 获取 JWT 并回填绑定，不要手动解析 JWT 或拼接 AppKey / AppSecret。
信号分级：AUTH_REQUIRED / CREDENTIALS_MISSING 属于首次使用的正常路径，必须自动继续绑定流程；AUTH_INVALID / CREDENTIALS_INVALID 则用新 JWT 覆盖旧缓存再试一次。只有绑定后 --ensure 仍非 AUTH_OK，才按鉴权失败模板报告用户，同时原样转述 stdout 信号与 stderr 关键行。
受保护内容拉取：授权通过后，scripts/protected.py 返回 protected instructions，后续业务推理严格依据该返回内容执行；未拿到时必须停止，不凭本地提示或历史上下文继续生成。
重试上限：凭证缺失或失效类错误最多重试 1 次，两次失败即告知「数据服务暂时不可用」，停止重试。

适用边界与注意点

这是受保护能力，使用前必须先过鉴权门禁；鉴权失败时禁止输出业务结果，两者互斥。
报告失败时要把网络问题（network error / non-JSON response）与权限问题（remote authorization check failed / VIP_EXPIRED）分开处理。
不要把 AppKey / AppSecret 明文写入业务命令、环境变量或回复内容，展示错误信息时对密钥字段打码（如 app_key=abc****）。
该技能归类于 data-analysis，配套能力与业务流程需依据 protected.py 返回的指令来确定，未拿到指令前不要猜测功能范围。