Mine Market Demand Signals

市场需求信号挖掘

核心目标

先发现需求，再寻找产品。寻找“消费者真实需要、愿意付钱，但现有市场满足不足”的问题，不因销量、搜索量、平台热度、同行销售或达人推荐直接下选品结论。

执行流程

1. 明确品类、地域、目标人群、价格带和时间窗口；缺失时采用合理默认并写明。
2. 必须联网检索近期公开讨论。默认同时观察最近 7 天、30 天、90 天和 12 个月，以区分突发、近期、持续、季节性和长期信号。
3. 按品类选择综合平台、电商评价和垂直社区，重点搜索“抱怨、求推荐、替代、DIY、妥协购买、重复问题、跨品牌共性差评”等行为信号。
4. 保存可核验来源、发布时间、原始语义、行为类型和证据强度。事实标为“公开证据”；无法验证的数量、趋势或市场判断标为“推测”。禁止虚构用户、帖子、销量、搜索趋势、市场规模或平台数据。
5. 将近义问题聚为底层任务，不把商品名当作需求。例如“猫砂粘脚、带出、满屋散落”聚为“减少猫砂带出与清洁负担”。
6. 将需求归为 A 强交易、B 强痛点、C 替代、D 情绪、E 伪需求；E 类必须降权。
7. 按参考文件的 100 分模型逐项评分，保留每项证据与不确定性，生成需求机会榜。
8. 只在需求成立后提出候选解决方向；不得把模拟结果倒灌为真实需求证据。

组合调用

• 用户只问市场最近有哪些真实需求、痛点或机会：仅执行本技能。
• 用户已给出候选商品，只需要测试购买与价格：跳过本技能，转交 $simulate-synthetic-consumer-market；若缺少真实需求证据，明确标记缺口。
• 用户要求完整选品、开发判断或“一起调用”：先输出 Demand Handoff，再依次调用 $simulate-synthetic-consumer-market 与 $validate-product-opportunity。

Demand Handoff

每个候选机会至少交付：

• demand_id、需求陈述、目标人群、使用场景、需求等级 A-E
• 证据来源与时间范围、公开证据/推测标签、跨平台重复情况
• 当前方案、未满足点、付费信号、替代或 DIY 行为
• Demand Opportunity Score 九项分数、总分、置信度
• 候选产品概念、可验证差异、建议价格带、关键未知项

输出要求

先给结论，再给证据。至少包含市场扫描、近期问题、需求聚类、机会 TOP 榜、候选方向、证据局限和下一步。涉及精确数量时说明口径；没有可靠样本数时使用定性强弱，不伪造百分比。

完整的信号分类、评分锚点、淘汰条件和报告结构见 [references/demand-research-framework.md](references/demand-research-framework.md)。执行任务前按需读取该文件。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: yu19991110
• Source: yu19991110/womenswear-ecommerce-skills
• License: MIT

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