Simulate Synthetic Consumer Market

虚拟消费者市场模拟

核心目标

用可复现的固定合成市场比较候选方案，而不是声称预测真实销量。真实需求证据始终优先；合成市场只能验证假设，不能创造需求。

执行前检查

1. 收集候选商品、目标人群、场景、问题、现有方案、差异化、价格、竞品和需求证据。
2. 若缺少需求证据，仍可做条件模拟，但必须把结论标为“假设性模拟”，不得升级为开发建议。
3. 使用固定版本、固定随机种子和固定 Consumer ID。不同产品比较时不得重生人格、收入或偏好。

执行流程

1. 载入既有队列；不存在时用 scripts/synthetic_market.py create-cohort 创建 20,000 人队列。
2. 按兴趣、生活阶段、家庭结构、地域、预算和品类资格筛选 Target Consumer Pool；不得让无相关需求的人充当目标消费者。
3. 为每位目标消费者依次判断：是否有需求、是否已有满意方案、新品是否明显改善、是否值这个价格、主要顾虑、与竞品相比是否更优、最终行为。
4. 最终行为限定为：立即购买、高概率购买、加入购物车、收藏观察、等待评价、等待降价、购买竞品、不购买、完全无需求。
5. 输出从 20,000 总消费者到目标、需求匹配、兴趣、方案认可、价格接受、顾虑消除、购买意愿、模拟成交的漏斗。
6. 对同一批消费者做多价格测试，比较成交率、模拟 GMV、认可度与价格阻力；不因最低价转化高就自动选最低价。
7. 聚类购买原因和拒绝原因，写成具体利益与阻力，避免“品质好、性价比高、颜值高”这类空话。
8. 抽取购买者、犹豫者、拒绝者、无需求者的代表画像。原声必须依据其属性与决策结果生成，且明确标为“合成消费者原声”。

可复现性与诚实性

• 报告必须记录 cohort 版本、随机种子、输入参数和计算口径。
• 20,000 是模型中的合成人数，不是 20,000 次独立真人访谈，也不是 20,000 个独立大模型代理。
• 不得把模拟人数、转化率或 GMV 表述成真实市场数据。
• 手工判断参数必须列出，必要时提供低/中/高三种情景，不制造虚假精度。

组合调用

• 只做购买、价格或漏斗模拟：独立执行本技能。
• 完整选品：接收 Demand Handoff，输出 Simulation Handoff 后调用 $validate-product-opportunity。
• 若用户首先需要寻找市场需求：先调用 $mine-market-demand-signals。

Simulation Handoff

至少交付：cohort 版本与 seed、候选规格、目标人群条件、目标池人数、漏斗各层人数与比例、各价格结果、TOP 认可点、TOP 阻力、代表性合成消费者、敏感性区间、模型局限。

完整队列字段、交易规则、指标口径和报告模板见 [references/synthetic-market-protocol.md](references/synthetic-market-protocol.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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