name: shengyi-xinpin-monitor description: 生意参谋新品运营监控分析。当用户需要基于生意参谋「普通更新视图」导出数据，按指定的商品清单Excel（含商品唯一编码/简化商品名称/需要强关注的品）监控新品表现，产出可视化 HTML 报告与多工作表 Excel 明细，或建立每日自动监控时，使用此技能。分析聚焦：已下架链接第一时间预警排查、低转化高流量（流量浪费型·需优化商品）与高转化低流量（埋没好品·需流量扶持）分别标注、强关注品（竞店热销·市场需求大·非贴牌）联动近7天表现好新品并标出未上榜强关注品。商品清单Excel由用户每次上传（名单持续变动），不写死在技能内。 agent_created: true

生意参谋新品运营监控

运行环境 / 依赖

• Python 3.10+，需安装 pandas、openpyxl、numpy（本环境已就绪；新环境用 pip install pandas openpyxl numpy）。
• 所有脚本使用相对路径读写（源文件 / 商品清单通过命令行参数传入，其余产物落在当前工作目录），可直接复制到任意工作目录运行，无写死绝对路径。
• HTML 报告用 Chart.js CDN，预览需联网。

用途

把一份生意参谋「普通更新视图」导出数据，按用户给定的一批商品ID（新品清单），做成可运营的监控分析。分析聚焦：① 已下架链接第一时间预警排查；② 低转化高流量（流量浪费型·需优化商品）与高转化低流量（埋没好品·需流量扶持）分别标注；③ 强关注品（竞店热销·市场需求大·非贴牌）联动近7天表现好新品、标出未上榜强关注品（未进入 Top10、本店尚未起量、属待扶持对象）。并输出可视化报告和 Excel 明细，支撑日常运营调整。

何时使用

• 用户说「分析下这批新品」「监控这些商品的流量和转化」「生意参谋数据帮我看看」「新品表现怎么样」「每天自动出一份新品监控」。
• 用户每次都必须提供两项输入，缺少任一则不跑：① 生意参谋导出 Excel ② 商品清单 Excel（含商品唯一编码、简化商品名称、需要强关注的品等列，每次不同）。

输入（必读 · 严格两步、缺一不可，先生意参谋 Excel 后商品清单 Excel）

输入分先后两步，先收生意参谋 Excel、再收商品清单 Excel，任一步缺料都不能进入计算。

第一步 · 生意参谋 Excel（用户先上传） - 用户先把「普通更新视图」导出 Excel 传给你（给路径或上传文件）。 - 收到后立即运行 scripts/preprocess.py <源文件.xlsx>，脚本会依次完成两件事： 1. 数据段完整性检查：逐列扫描 I~AJ（第 9~36 列），报告哪些列缺失（无表头）、哪些列有表头但数据全空。脚本输出行 [数据段异常] ... 或 [数据段正常] ... 供你判断。 2. 强制转数字：将 I~AJ 列（文本型数字、千分位、货币符号、百分号）清洗为数字格式，另存为「<原名>_清洗.xlsx」。 - 完成后必须向用户回一句原话：【生意参谋 Excel文件】接收清洗完成。 - ⚠️ 若脚本输出 [数据段异常]，必须在回话中同时提示用户哪些数据段缺失（列出缺失列名/空数据列名），让用户决定是否重新导出。例如：「【生意参谋 Excel文件】接收清洗完成。⚠️ 检测到以下数据段异常：第 X 列 [列名] 数据为空，请确认导出是否完整。」 - 数据段正常时只需回原话即可，然后请用户上传商品清单 Excel。 - ⚠️ 这一步绝不能跳过、不能用 Downloads 旧文件代替、不能先跑分析。

第二步 · 商品清单 Excel（用户后上传） - 用户上传一份 Excel 文件（不再是 TXT），包含以下必要列： - 商品唯一编码：用于与第一步生意参谋的 商品ID 列匹配筛选 - 商品名称：原始名称（留档，不用于展示） - 简化商品名称：替换为报告/Excel 中的商品显示名称 - 需要强关注的品：值为「是」的商品将被提取为「强关注品」 - 收到后 analyze.py 会自动检查这 4 列是否存在，缺少任何一列都会报错退出并提示缺哪些列。 - 名单持续变动，绝不写死、绝不用历史遗留清单代替。若用户尚未提供，先索取，不要跑。

执行流程

所有脚本位于本技能的 scripts/。把它们复制到当前工作目录后运行（脚本使用相对路径读写）。

1. 接收 Excel（强制第一步，先于一切计算）： python scripts/preprocess.py <用户上传的源文件.xlsx> 脚本先检查 I~AJ 列数据段完整性（输出 [数据段正常] 或 [数据段异常] ...），再将 I~AJ 列转数字并另存「<原名>_清洗.xlsx」。 完成后向用户回 【生意参谋 Excel文件】接收清洗完成；若脚本输出 [数据段异常]，必须同时提示哪些数据段缺失，让用户决定是否重新导出。然后请其上传商品清单 Excel。未走此步、或未收到商品清单 Excel，绝不运行 analyze.py。

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2. 准备输入（强制）：确认本会话中已收到 ① 清洗后的源文件（Step 0 产出）② 商品清单 Excel（由用户本次会话上传）。两者任一缺失，先索取，不跑。
3. 筛选 + 计算（两个输入都必须由本次会话用户提供，缺一不可）： python scripts/analyze.py <清洗后的源文件.xlsx> <商品清单.xlsx> 脚本读取商品清单 Excel，检查 4 列（商品唯一编码/商品名称/简化商品名称/需要强关注的品）是否齐全；以 商品唯一编码 匹配源文件的 商品ID 筛选数据，商品名称 替换为 简化商品名称；同时计算近7天 Top10 表现好的新品和强关注品数据。产出 筛选结果_商品ID.xlsx 与 analysis_data.json。
4. 生成可视化报告： python scripts/build_report.py 产出 新品监控分析报告.html（Chart.js 图表，预览需联网）。
5. 导出 Excel 明细： python scripts/export_excel.py 产出 新品监控分析明细.xlsx（10 个工作表，带着色与冻结窗格）。
6. 汇报：向用户用中文简述核心结论——数据周期、整体支付转化率、有成交商品数/总数、🔴低转化高流量 / 🔵高转化低流量 / 🟢健康增长 各类数量、⚠️已下架商品数（第一时间预警）、⚠️数据缺失/断档商品数、⭐近7天Top10表现好的新品数（含多维度上榜强烈关注数）、🎯强关注品数（含联动出的未上榜强关注品数），并给出两个交付物路径。

指标口径（务必遵守，详见 references/schema.md）

• 整体支付转化率 = 支付买家数 / 商品访客数，不是 支付金额 / 访客数。
• 单品支付转化率（全周期）= 累计支付买家数 / 累计商品访客数（加权口径），不要对每日 商品支付转化率 取平均值（低流量/零成交日会严重拉低均值，实测可差近一倍）。
• 近7天支付转化率 = 7天支付买家数之和 / 7天商品访客数之和，不能直接平均每日转化率。
• "近7天" = 数据中最大的 7 个统计日期（sorted(统计日期.unique())[-7:]）。
• 访客动量 = 近3日均值 / 前3日均值 − 1；趋势按 ±20% 阈值判定。
• 关注信号（规则见 schema.md 与 analyze.py）：低转化高流量（流量浪费型）、高转化低流量（埋没好品）、健康增长；已下架、数据断档为高危预警。
• 商品名称统一使用商品清单 Excel 的 简化商品名称 列（通过 商品唯一编码 匹配 商品ID）。

⚠️ 已下架商品（运营高度重视 · 强制输出）

商品状态 列出现 已下架 是高危信号，必须同时体现在 HTML 与 Excel，且标注出 商品ID、商品名、以及出现已下架的全部时间： - analyze.py：按商品聚合时读取 商品状态，凡出现 已下架 的日期都收集进 off_dates；该商品打 已下架 标记，并写入 data['off_shelf']（每项含 pid、name、dates、n）。额外复查该商品最新一日（最新观测日 g.iloc[-1]）的状态：latest_date/latest_status/still_off（最新日仍为已下架=持续失曝 / 否则=已恢复在售），是或否都记录。 - build_report.py：在报告顶部（KPI 之后、大盘趋势之前）插入红色「⚠️ 已下架商品预警（第一时间预警 · 运营高度重视）」区块——无则显示绿色「本批均无已下架 ✅」，有则显示红色告警条（几个商品、几个观测日、其中几仍下架/几已恢复）+ 明细表（商品ID / 商品名 / 已下架日期全部 / 已下架天数 / 标记 / 最新日状态：🚨最新日仍下架 或 ✅最新日已恢复（状态））。全量明细表的「标记」列也会带 已下架 红标。 - export_excel.py：新增第 8 个工作表「已下架商品」，列：商品ID / 商品名称 / 已下架日期（全部，顿号分隔）/ 已下架天数 / 累计访客 / 累计支付 / 最新日状态；本批无已下架时该行显示「本批监控商品均未出现【已下架】状态 ✅」。 - 汇报时，若有已下架商品，须向用户单独、醒目提示「X 个商品已下架，请立即核查」。

⚠️ 数据缺失 / 断档（时有时无的商品 · 强制输出）

用户筛选的 ID 理应每天都出现。若某天该商品在导出里完全没有数据行，代表当天它的所有指标都是 0、未被后台抓取——这类「时有时无」的商品必须在 HTML 与 Excel 中体现，展示其未出现的全部日期，供运营重点关注。 - analyze.py：以数据周期的自然日历全集（统计日期 的 min~max 逐日展开为 FULL_DATES）为基准，对每个商品比对其实际出现日期，得出 missing_dates（全部缺失日）。断档起点改用【发布时间】：obs_start = max(发布时间, 统计最早日)（发布时间早于统计最早日则自统计最早日起算，发布前的缺失不计入）；gap_dates = 自 obs_start 起所有"商品未出现"的日期（含首次出现前的上架空窗）；gap_before_first 单独记录"发布后→首次有数据"之间的空窗天数。凡有 gap_dates 打 数据断档 标记，并写入 data['gap_products']（含 pid、name、first_seen、publish、obs_start、gap_before_first、missing、n_missing、gap、n_gap、累计访客/支付），按断档天数降序。清单若无 发布时间 列则退化为统计最早日。 - 断档性质分类（下架关联断档=断货影响，必须区分）：analyze.py 对每个断档日往前回溯，最近一个"有数据日"的商品状态若为【已下架】，则该缺失段（含连续延续日）判定为 off_gap_dates（🚨下架关联断档——下架后流量归零的断货连锁影响，典型案例：商品连续下架数日后直接从数据中消失）；其余为 normal_gap_dates（🟡时有时无）。若下架关联断档延续至统计最后一日，off_gap_tail=True（消失至今）。并量化断货影响：est_lost_v = 该商品"在线且有流量"日的日均访客 × 下架关联断档天数（预计流失访客）。这些字段随 gap_products 写入 JSON（off_gap/n_off_gap/normal_gap/n_normal_gap/off_gap_tail/est_lost_v）。 - build_report.py：断档子表最后一列为「断档性质（下架关联=断货影响）」——🚨下架关联断档 X天（断货影响·消失至今）红标+流量归零日期+预计流失访客 / 🟡时有时无 X天 黄标 / 上架前空窗 灰标，可叠加；告警条汇总下架关联商品数、断档日数、预计流失访客合计；运营建议含「重视下架的断货连锁影响」条目。 - export_excel.py：第 9 个工作表「数据缺失日期」，列：商品ID / 商品名称 / 首次出现 / 未出现日期（全部）/ 未出现天数 / 上架后断档天数 / 断档性质 / 下架关联断档天数 / 下架关联断档日期 / 预计流失访客(断货影响) / 累计访客 / 累计支付；下架关联断档行整行红底高亮；本批无缺失时显示绿色提示。 - 汇报时说明「X 个商品有缺失日，其中 Y 个为上架后断档；Z 个断档由下架直接引起（断货影响·预计流失访客 N），其余为时有时无，建议核查是否掉出后台统计口径」。

🔴🔵 优化商品象限（低转化高流量 / 高转化低流量 · 强制输出）

以本批商品的累计访客中位数与转化率中位数为界，把商品切成两个运营动作清晰的象限（单品转化率已统一为 累计支付买家数/累计商品访客数）： - 🔴 低转化高流量（流量浪费型 · 需优化商品）：累计访客 ≥ max(100, 访客中位数) 且 转化率 < 转化率中位数。这类"吃曝光不产出"，优先做详情页重构/主图标题优化/补评价/核查价格与库存。 - 🔵 高转化低流量（埋没好品 · 需流量扶持）：转化率 ≥ 转化率中位数 且 转化率>0 且 累计访客 < 访客中位数。这类本身能卖但缺曝光，建议加大投放/推荐位/达人合作。 - analyze.py：在 rows 循环后、按中位数统一打 低转化高流量 / 高转化低流量 标记（代码内 med_v / med_c 自适应），并写入 data['thresholds']。 - build_report.py：在「数据缺失/断档」之后、「健康增长」之前插入 🔴低转化高流量 与 🔵高转化低流量 两个区块（含告警条 + 明细表）。 - export_excel.py：输出第 3 工作表「低转化高流量」与第 4 工作表「高转化低流量」。 - 汇报时说明「X 个低转化高流量（需优化）、Y 个高转化低流量（需扶持）」。

⭐ 近7天表现好的新品（Top10 多维度 · 强制输出）

基于最近 7 个统计日期的明细数据，按 5 个维度各取前 10 名，识别表现好的新品： - 商品访客数（前10）、加购人数（前10）、支付转化率（前10）、支付买家数（前10）、支付金额（前10） - ⚠️ 支付转化率 = 7天支付买家数 ÷ 7天商品访客数（不能直接平均每日转化率！） - "近7天"判定方式：取数据中最大的 7 个统计日期（sorted(统计日期.unique())[-7:]）。 - 多维度同时上榜（≥2 个维度进入前10）的商品标记为 🔥强烈关注，在 HTML 中整行高亮（黄底），在 Excel 中填充黄色。 - analyze.py：计算 data['top_performers']（每项含 pid、name、visitors、cart、conv_rate、buyers、pay、n_dims、is_hot、ranks），按上榜维度数降序再按访客数降序。同时输出 data['recent_7_dates']。 - build_report.py：在「健康增长」区块之后插入「⭐ 近7天表现好的新品」区块——告警条说明数据窗口与维度口径 + 明细表（商品ID / 商品 / 访客数(排名) / 加购人数(排名) / 支付转化率(排名) / 支付买家数(排名) / 支付金额(排名) / 上榜维度 / 标记）。排名 1-3 显示🥇🥈🥉，4-10 蓝色数字，未上榜显示「—」。 - export_excel.py：新增第 10 个工作表「表现好的新品」，列含各维度值+排名+上榜维度数+标记；强烈关注行黄色填充。 - 汇报时说明「X 个商品上榜，其中 Y 个多维度同时上榜需强烈关注」。

🎯 强关注品（竞店热销·市场需求大·非贴牌 · 强制输出）

从商品清单 Excel 中筛选 需要强关注的品 列值为「是」的商品，展示其近 7 天的核心指标： - 展示：商品访客数、加购人数、商品支付转化率（=支付买家数÷商品访客数）、支付买家数、支付金额。 - 这类商品代表竞店销售数量较好、市场需求量大、非贴牌商品，需运营重点跟进。 - analyze.py：计算 data['strong_focus']（每项含 pid、name、visitors、cart、conv_rate、buyers、pay），按访客数降序；并与 data['top_performers'] 联动，对每个强关注品标记 in_top（是否进入近7天任一维度 Top10）与 is_unranked（未上榜=未上榜强关注品，本店尚未起量、属待扶持对象），写入 data['strong_unranked']。未在源数据中找到的强关注ID也列出（指标为0）。 - build_report.py：在「表现好的新品」区块之后插入「🎯 强关注品」区块——紫色告警条说明含义 + 联动结论（X 个已上榜、Y 个未上榜强关注品） + 明细表（商品ID / 商品 / 访客数 / 加购人数 / 支付转化率 / 支付买家数 / 支付金额 / 近7天表现(已上榜/⚠️未上榜)），未上榜行红色高亮。 - export_excel.py：新增第 10 个工作表「强关注品」，同上列 + 近7天表现列，未上榜行红色填充。 - 汇报时说明「X 个强关注品（竞店热销/市场需求大/非贴牌），其中 Y 个未进近7天 Top10（未上榜强关注品）——这些品市场需求大、本身不差，只是本店尚未做起来，属待扶持/待激活对象，需排查本店流量与转化承接是否到位」。

🚫 已淘汰商品（清单「淘汰时间」有值 → 不纳入监控 · 末尾标注）

商品清单 Excel 若含 「淘汰时间」 列（列名含"淘汰"二字即可），则该列为非空的商品不纳入本次任何监控指标计算（主商品列表、强关注品、Top10 等均剔除），仅在报告与 Excel 最末尾单独标注为"已淘汰"，供运营知悉汰换情况： - analyze.py：读取清单时探测含"淘汰"的列，提取 ELIM_IDS 与 ELIM_INFO（淘汰时间值）；主循环 for pid, g in df.groupby('商品ID') 中 if pid in ELIM_IDS: continue 跳过；强关注品遍历 STRONG_IDS - ELIM_IDS 排除；末尾汇总 data['eliminated']（含 pid、name、eliminate_date）。清单无淘汰列时自动为 0、逻辑就绪。 - build_report.py：在「📐 计算口径」区块之后追加「🚫 已淘汰商品（不纳入本次监控）」区块（灰色调），列出 商品ID / 商品 / 淘汰时间；无淘汰时显示"无淘汰商品"提示。计算口径同步新增"已淘汰商品"条目。 - export_excel.py：在「计算口径」表之后追加「已淘汰商品」工作表（末表），列：商品ID / 商品名称 / 淘汰时间；灰色填充。计算口径表同步新增"已淘汰商品"条目。 - 汇报时说明「本批清单有 Z 个商品处于淘汰状态，已剔除监控并在末尾标注」。

可选：建立每日自动监控

若用户希望每天自动出报告： - 用 automation_update（mode=create）建一个每日 recurring 任务（如 FREQ=DAILY;BYHOUR=9），cwds 指向工作目录，prompt 写清上述 0–4 步与 Python 绝对路径，并提醒「用户需每日上传最新生意参谋导出 Excel 和商品清单 Excel」。 - 强调商品清单 Excel 由各日实际上传的最新文件覆盖，不在自动化里固定。

输出物

• 新品监控分析报告.html：章节固定顺序为 ①⚠️商品异常预警（已下架 + 数据缺失/断档 · 第一时间预警——合并区块：外层一个大标题，内部保留「①已下架商品（状态异常·最高优先级，含最新日状态）」「②数据缺失/断档商品（时有时无）」两张各自结构的子表；同时命中两类的商品在两张子表各列一行，并在区块顶部给出重叠提示）②⭐近7天表现好的新品（Top10多维度）③🎯强关注品（含未上榜强关注品联动）④一、整体大盘趋势（Chart.js图表）⑤二、🔴低转化高流量 ⑥三、🔵高转化低流量 ⑦四、🟢健康增长 ⑧五、全量商品明细 ⑨六、运营建议 ⑩📐计算口径（指标定义，每条独立成行）⑪🚫已淘汰商品（不纳入监控，置于报告最末尾）。Excel 中「已下架商品」「数据缺失日期」仍为两个独立 sheet（用户确认不合并）。
• 新品监控分析明细.xlsx：监控总览 / 计算口径 / 全量商品明细 / 低转化高流量 / 高转化低流量 / 健康增长 / 每日大盘 / 已下架商品 / 数据缺失日期 / 表现好的新品 / 强关注品 / 已淘汰商品（末表）（共 12 表）。
• 筛选结果_商品ID.xlsx：筛选后的原始明细（留档，商品名已替换为简化商品名称）。

这个 Skill 质量很好，专业度高，尤其在运营预警逻辑（如下架第一时间通知、断档原因区分）上做得非常细致。文档写得很清楚，功能覆盖完整，报告和表格都直观易懂。不足是生成报告需要联网才能显示图表，离线场景下会降级；生成的 Excel 工作表较多，可能对部分用户略显复杂。总体来说，是一个成熟度高、细节到位、可以直接上手使用的好工具。