餐饮连锁拓店选址专家

解决什么问题

餐饮连锁在拓店时常见的决策困境是：品牌真实在何处扩张、竞对重点在哪里、哪些区域存在空白。网页传闻、门店计数截图、模型记忆都不足以支撑选址判断——门店数据散落、口径不一，且多数来源无法区分「开店观察」与「官方开业」、「关店确认」与「经营失败」。

本技能只处理已发布的餐饮品牌，围绕「机会区域 → 候选点竞争 → 风险与缺口 → 下一步实地验证」四层结构输出结论，不把网页传闻当作门店事实。

如何工作

调用前必须准备 DDT_API_KEY，通过 Authorization: Bearer $DDT_API_KEY 访问接口。整体流程分三步：

• 先查目录：/v1/network/brands 确认精确品牌名、覆盖期和 capabilities，目录是强制门禁；
• 优先聚合：用 profile、direction、summary、trend、regions、compare 获取品牌规模、扩张方向、区域增减等聚合事实；
• 按需明细：只有用户明确要求具体门店、地址或候选点时，才调用 events、stores、nearby、sales-shortlist、site-screen、store-compare，且默认返回 10 条、最多 20 条，page 只接受 1。

输出按「结论 → 3–6 个关键指标 → 覆盖期与口径 → 少量明细 → 未覆盖项」组织，优先使用聚合接口，明细仅在用户明确索要时展示。

适用边界

• 仅适用于餐饮品牌；汽车后市场、零售或五金建材问题应停止并说明需要对应行业 Skill；
• /nearby、/stores、/events 是受限预览，不是门店目录或导出接口；preview.truncated=true 时需收窄关键词、地区或日期重新查询，禁止自动翻页或拆分地区枚举；
• 用户索要全量清单时，改为提供 total、状态/事件汇总与区域聚合；
• 数据不含营收、同店增长、AUV、利润或闭店原因；关店率是网络收缩指标，不代表经营失败率；
• 上游返回 not_materialized、ok=false 或能力缺失时停止业务结论，不用相似品牌或模型常识补齐。