电商选品情报官

问题：选品缺少可核算依据

中小电商商家上货常依赖经验：某个词最近有人卖、某个类目毛利看起来高、某个达人刚推过。但这类判断容易忽略竞争密度、退货风险和趋势持续性，导致压货、低毛利清仓，或者进入已经饱和的赛道。选品情报官的目标，是把「该不该做」从感觉判断变成可解释的评分问题。

工作方式：从信号到分层建议

该技能围绕品类信号做量化判断，核心输出是 0-100 机会分 与 蓝海 / 均衡 / 红海分层。主要流程包括：

• 五维加权评分：综合 搜索需求、竞争强度、毛利空间、趋势变化、退货风险 五个维度，给候选品类打出总分。
• 市场分层：按分数落入 ≥70 蓝海、50-70 均衡 或红海区间，帮助判断进入优先级。
• 建议与理由：输出非空理由和选品建议，并保留 top3 候选排序，蓝海优先展示，便于人工复核。

它更像一套选品评审模板，而不是直接抓平台数据的爬虫。v2.1 的信号仍依赖商家自填或基线数据，权重也来自固定经验值，因此适合在已有类目假设后做结构化比较。

边界与注意点

不要把单次分数理解为确定性预测。若类目差异大、退货成本敏感，或依赖榜单/评论等实时信号，应结合历史销售数据复核。v2.2 规划接入榜单/评论 API 自动拉信号、类目聚类，并支持按商家历史命中率自动调权。