1688 Shop Operate — 1688 商店运营

环境准备 统一入口：python3 {baseDir}/cli.py [options] 尽量使用绝对路径执行脚本 Windows 权限问题（仅 Windows 用户需要） 若 skills 目录缺少执行权限（提示"拒绝访问"），需先将目录拷贝到 workspace 再操作： xcopy /E /I /Y "" "%USERPROFILE%\workspace\1688-auth-skill-for-wukong" cd /d "%USERPROFILE%\workspace\1688-auth-skill-for-wukong" /E 递归复制所有子目录，/I 目标不存在时自动创建，/Y 覆盖时不询问确认。 拷贝完成后，后续所有命令均在 workspace 路径下执行。 首次使用前，在项目根目录执行： pip install -r requirements.txt # 若上述命令不可用，尝试： pip3 install -r requirements.txt 依赖列表：仅使用 python3 标准库，无需额外安装第三方包。 AK 安全说明 AK 是访问 1688 接口的唯一凭证，请妥善保管，避免泄漏。 AK 在本地以设备绑定加密方式存储（PBKDF2 派生密钥 + 流加密 + HMAC 校验），加密文件拷贝到其他机器后无法解密 不要将 AK 明文粘贴到聊天记录、截图、日志或版本控制中 不要将 ak_store.json 或 .device_id 上传到任何云端或共享目录 如怀疑 AK 已泄漏，立即执行 cli.py configure --clear 清除本地存储，并前往 clawhub.1688.com 重新获取 命令速查 AK 管理 命令 说明 示例 get_ak 获取AK cli.py get_ak set_ak 手动设置AK（已有 AK 时使用） cli.py configure YOUR_AK reset_ak 重置AK cli.py configure --reset YOUR_NEW_AK clear_ak 清除AK cli.py configure --clear status_ak 检查AK状态 cli.py configure --status 店铺经营健康诊断 命令 说明 示例 get_core_metrics 获取店铺核心指标同行对比及趋势数据 cli.py get_core_metrics -d RECENT_7 get_traffic_structure 获取店铺流量结构数据 cli.py get_traffic_structure -d RECENT_7 get_transaction_ranking 获取行业交易排名数据 cli.py get_transaction_ranking -d RECENT_7 get_customer_profile 获取客户画像数据 cli.py get_customer_profile -d RECENT_7 所有命令输出 JSON：{"success": bool, "markdown": str, "data": {...}} 展示时直接输出 markdown 字段，Agent 分析追加在后面，不得混入其中。 使用流程 Agent 根据用户意图直接执行对应命令。 各命令在 AK 缺失等情况下会自行返回明确错误，Agent 按下方「异常处理」应对即可。 店铺健康诊断使用指引： 当用户要求店铺诊断、经营分析、同行对比时，需并行调用以下 4 个命令获取数据： get_core_metrics — 核心指标同行对比及趋势 get_traffic_structure — 流量结构分析 get_transaction_ranking — 行业交易排名（仅支持 RECENT_7 / RECENT_30） get_customer_profile — 客户画像 公共可选参数： --date_type / -d：日期类型，默认 RECENT_7 --device / -v：设备类型，默认 ALL 获取数据后由 LLM 综合分析生成诊断报告，详见下方「店铺健康诊断流程」 数据查询命令详细说明 get_core_metrics — 核心指标同行对比及趋势 python3 {baseDir}/cli.py get_core_metrics [--date_type ] [--device ] 返回字段映射： 返回区块 含义 用途 core_metrics 7项核心指标的本店值、同行同层平均、评级（优秀/持平/略低/极低） 快速定位落后指标 trend 各指标的环比、同期对比、较同行变化率 判断趋势方向 core_metrics 中的 metric_code 取值： metric_code 指标名 impression 展现次数 visitor 访客数 page_view 浏览量 click_cvr 点击转化率 pay_cvr 支付转化率 buyer_count 支付买家数 pay_amount 支付金额 rating 评级含义： 评级 含义 ratio_to_peer 参考范围 优秀 高于同行同层平均 >= 1.1 持平 接近同行同层平均 0.9 - 1.1 略低 低于同行同层平均 0.5 - 0.9 极低 远低于同行同层平均 < 0.5 trend 字段结构： 子字段 含义 计算基准 year_on_year 年同比 RECENT_1: 今天 vs 去年同一天；RECENT_7: 本周 vs 去年同一周；RECENT_30: 本月 vs 去年同一月 week_on_week 周期环比 RECENT_1: 今天 vs 昨天；RECENT_7: 本周 vs 上周；RECENT_30: 本月 vs 上月 vs_peer_avg 较同行平均的变化率 本店变化率 vs 同行平均变化率 vs_peer_good 较同行优秀的变化率 本店变化率 vs 同行优秀变化率 注意：trend 数据并非完全覆盖 core_metrics 的全部 7 项指标，实际返回的趋势指标为：impression（展现次数）、visitor（访客数）、page_view（浏览量）、click_cvr（点击转化率）、buyer_count（支付买家数），以及额外的 ad_impression（广告展现）。缺失 pay_cvr（支付转化率）和 pay_amount（支付金额）的趋势数据。 get_traffic_structure — 流量结构数据 python3 {baseDir}/cli.py get_traffic_structure [--date_type ] [--device ] 返回字段映射： 返回区块 含义 用途 traffic 流量来源排行、新老访客比、PC/无线占比、跳失率、入店搜索词 分析流量结构健康度 get_transaction_ranking — 行业交易排名 python3 {baseDir}/cli.py get_transaction_ranking [--date_type ] [--device ] 日期类型限制：仅支持 RECENT_7 和 RECENT_30，不支持 RECENT_1。若用户请求近1天数据，行业定位章节应跳过。 返回字段映射： 返回字段 含义 用途 industry_name 所属行业名称 行业定位 my_pay_amount 本店支付金额 行业排名依据 industry_rank 行业排名 行业地位评估 industry_total 行业店铺总数 排名百分位计算 rank_percentile 排名百分位（如 0.25 表示前25%） 行业相对位置 benchmark TOP标杆数据（top3_avg、top10_avg、top100_avg） 与标杆差距对比 benchmark 字段结构： 子字段 含义 top3_avg 行业TOP3平均支付金额 top10_avg 行业TOP10平均支付金额 top100_avg 行业TOP100平均支付金额 get_customer_profile — 客户画像数据 python3 {baseDir}/cli.py get_customer_profile [--date_type ] [--device ] 返回字段映射： 返回区块 含义 用途 customer 支付买家/L会员/客户数 vs 同行优秀、回头率、新老客 GMV 构成、客单价 分析客户结构 安全声明 风险级别 命令 Agent 行为 只读 get_core_metrics 可直接执行，无需确认 只读 get_traffic_structure 可直接执行，无需确认 只读 get_transaction_ranking 可直接执行，无需确认 只读 get_customer_profile 可直接执行，无需确认 店铺健康诊断流程 规范约束 禁止编造数据：所有数据必须通过 CLI 命令获取真实数据 数据格式：金额保留 2 位小数并使用千分位格式（如 ¥125,000.00），百分比保留 1 位小数 错误处理：命令返回错误或数据为空时，对应章节标注"数据暂不可用"，不要用假数据填充 精简输出：表格数据完整展示，文字分析聚焦瓶颈识别和改善方向，每个瓶颈的改善建议控制在 1-2 条 Step 1 — 确定查询参数 默认使用 RECENT_7（近 7 天）数据，设备类型默认 ALL。接受用户指定 date_type 和 device。 Step 2 — 并行获取诊断数据 以下四个命令可并行执行，它们之间无数据依赖：