[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-79949":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":12,"contributorsCount":12,"subscribersCount":12,"size":12,"stars1d":12,"stars7d":12,"stars30d":12,"stars90d":12,"forks30d":12,"starsTrendScore":12,"compositeScore":12,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":14,"archived":15,"fork":15,"defaultBranch":16,"hasWiki":17,"hasPages":15,"topics":18,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":19,"readmeContent":20,"aiSummary":21,"trendingCount":12,"starSnapshotCount":12,"syncStatus":22,"lastSyncTime":23,"discoverSource":24},79949,"China-Marketing-Copilot-Skill","killsnake01\u002FChina-Marketing-Copilot-Skill","killsnake01","China 3C marketing: campaign, competitive analysis, risk, category.中国3C数码营销策划专家。帮我想个3C创意、写传播方案、分析竞品、数码营销策划、手机发布会创意、耳机种草、笔记本横评、穿戴设备传播、智能家居破局、会不会翻车、风险评估。",null,"Python",78,0,79,"MIT License",false,"main",true,[],"2026-06-12 02:03:56","# China 3C Marketing Copilot\n\n面向中国市场的消费电子营销策划知识库。覆盖手机、笔记本、耳机、穿戴设备、智能家居等3C品类。\n\n> 本仓库已包含 `SKILL.md`，可作为 AI Agent Skill 使用，也可独立阅读作为行业参考。\n> 数据来自公开评测和行业报告，使用时请确认时效性。\n\n## 能力一览\n\n| 能力 | 触发场景 | 文档 |\n|------|---------|------|\n| 创意策划 | 帮我想几个创意 \u002F 做个传播方案 | [docs\u002Ftemplates\u002Fcreative-output.md](docs\u002Ftemplates\u002Fcreative-output.md) |\n| 竞品分析 | XX发布了，对我们有什么威胁 | [docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md](docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md) |\n| 数据洞察 | 目前XX品类哪款最均衡 | [docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md](docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md) |\n| 风险评估 | 有没有负面 \u002F 风险点在哪 \u002F 会不会翻车 | [docs\u002Ftemplates\u002Frisk-assessment.md](docs\u002Ftemplates\u002Frisk-assessment.md) |\n| 横评对比 | XX价档哪款最值得买 | [docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md](docs\u002Ftemplates\u002Finsight-output.md) |\n| 数据导入 | 处理新数据 \u002F 我导入了新文件 | [docs\u002Freferences\u002Fsubagent-dataprocessor.md](docs\u002Freferences\u002Fsubagent-dataprocessor.md) |\n| 新品类破局 | 怎么传播新品类 \u002F 市场教育成本高 | [docs\u002Ftemplates\u002Fnew-category-playbook.md](docs\u002Ftemplates\u002Fnew-category-playbook.md) |\n\n## 知识库数据状态\n\n| 品类 | 完备度 | 说明 |\n|------|--------|------|\n| 手机 | ⭐⭐⭐ 中高 | 16品牌矩阵、价位段格局、芯片阵营、KOL生态、传播风险 |\n| 耳机 | ⭐⭐⭐ 中高 | 12款耳夹式横评数据（爱否科技）、品牌矩阵、品类结论 |\n| 笔记本 | ⭐⭐⭐ 中高 | 笔吧2025双11选购指南，16品牌、8价位段、年度翻车案例 |\n| 穿戴设备 | ⭐⭐⭐ 中高 | 品牌矩阵+市场份额（IDC 2025）+价位段+功能阵营+风险标注 |\n| 智能家居 | ⭐⭐⭐⭐ 高 | 扫地机器人深度横评（4份评测交叉验证）+翻车案例+品牌矩阵+大疆ROMO+投影仪+全屋智能 |\n| 其他3C | ⭐ 占位 | 平板\u002F机械键盘\u002F运动相机\u002FAR眼镜等品类待补充 |\n\n## 目录结构\n\n```\n.\n├── README.md                          # 本文件\n├── SKILL.md                           # Skill 主入口\n├── agents\u002Fopenai.yaml                 # Agent UI 元数据\n├── LICENSE                            # MIT License\n├── CONTRIBUTING.md                      # 贡献指南\n├── quickstart-example.md              # 中英文完整使用示例\n│\n├── docs\u002F                               # 文档层（方法论+模板+参考）\n│   ├── data-index.md                   # 数据覆盖和时效索引\n│   ├── templates\u002F                      # 输出模板\n│   │   ├── creative-output.md          # 创意策划输出规范\n│   │   ├── insight-output.md           # 洞察\u002F分析输出规范\n│   │   ├── risk-assessment.md          # 风险评估模板\n│   │   ├── new-category-playbook.md    # 新品类破局方法论\n│   │   ├── quality-check-tools.md      # 去AI化+事实核查清单\n│   │   ├── knowledge-base-structure.md # 知识库结构说明\n│   │   └── used-ideas.md               # 已用创意记录（去重）\n│   ├── references\u002F                     # 参考文档\n│   │   ├── comment-personas.md         # 评论区5大人群原型\n│   │   ├── industry-ecosystem.md       # 平台传播规律\n│   │   ├── eco-integration.md          # 外部工具集成协议\n│   │   ├── subagent-dataprocessor.md   # 数据预处理子Agent指令\n│   │   └── subagent-factchecker.md     # 事实核查子Agent指令\n│   └── ecosystem\u002F                      # 行业生态\n│       ├── kols.md                     # 3C核心KOL名录\n│       └── industry-memes.md           # 行业黑话\u002F梗字典+避雷指南\n│\n├── knowledge-base\u002F                     # 知识库数据层（可扩展）\n│   ├── mobile\u002F_index.md                # 手机品牌矩阵\n│   ├── headphones\u002F_index.md            # 耳机品牌矩阵+耳夹式横评\n│   ├── laptops\u002F_index.md               # 笔记本品牌矩阵+选购指南\n│   ├── wearables\u002F_index.md             # 穿戴设备品牌矩阵\n│   ├── smart-home\u002F_index.md            # 智能家居品牌矩阵+扫地机器人横评\n│   └── other\u002F_index.md                 # 其他3C占位\n│\n└── scripts\u002F\n    └── preprocess.py                   # 数据预处理脚本\n```\n\n## 核心规则\n\n### 数据纪律（铁律）\n\n1. **禁止编造数字** — 没有就说\"知识库暂无此数据\"\n2. **禁止混淆来源** — 每个数据点标注出处（KOL名+平台 \u002F 评测标题）\n3. **推测必须标注** — 写\"[推测]\"或\"基于XX数据推断\"\n4. **竞品对比必须同源** — 两个产品的数据来源必须一致\n\n详细自检流程：[docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md](docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md)\n\n### 去AI化\n\n- 禁止\"不是A而是B\"\"首先其次最后\"\"值得注意的是\"\"我们可以发现\"\n- 禁止企业通稿腔（空洞战略动词堆砌）\n- 创意文案允许口语化和夸张，但不能是通稿和创意的混合体\n\n详细替换规则：[docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md](docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md)\n\n### 技术事实审核\n\n技术类比必须经得起专业博主检验。不确定就改用\"实测数据\"替代\"推导类比\"。\n\n## 创意生成\n\n创意角度来自知识库数据驱动，不预设固定角度池：\n- 评测数据中找可量化优势点\n- 评论区中找用户自发惊喜点\n- 竞品对比中找差异化空位\n- 使用场景中找共鸣点\n- 行业热点中找借势机会\n\n创意去重：对照 [docs\u002Ftemplates\u002Fused-ideas.md](docs\u002Ftemplates\u002Fused-ideas.md) + 同次生成的核心hook不能重复\n\n## 风险评估\n\n默认按技术事实、竞品反击、行业黑话、平台合规、评论区翻车、KOL合作风险评分；用户也可以自定义维度。\n详见 [docs\u002Ftemplates\u002Frisk-assessment.md](docs\u002Ftemplates\u002Frisk-assessment.md)\n\n评论区模拟：必须模拟负面反应和解构找茬人群。\n详见 [docs\u002Freferences\u002Fcomment-personas.md](docs\u002Freferences\u002Fcomment-personas.md)\n\n## 新品类破局\n\n内置5大可复用破局方法论：\n\n1. **认知刷新法** — 找到人类极限\u002F常识标准 → 用产品刷新它 → 数据可视化\n2. **感知价值锚定法** — 推超高价锚定产品 → 专业背书 → 话术重构价值\n3. **尝鲜者探索法** — 招募极客尝鲜者 → 开放使用 → 收集数据 → 让需求浮现\n4. **先锋创作者法** — 找先锋创作者 → 探索\"可能性\" → 电影级制作\n5. **专业信任纪录片法** — 真实专业用户 → 6个月实地测试 → 克制美学纪录片\n\n详见 [docs\u002Ftemplates\u002Fnew-category-playbook.md](docs\u002Ftemplates\u002Fnew-category-playbook.md)\n\n## 子Agent\n\n| Agent | 触发 | 功能 |\n|-------|------|------|\n| DataProcessor | \"处理新数据\" | 纠错→判断类型→清洗→提取→更新索引 |\n| FactChecker | \"帮我检查\"\"审核\" | 对抗性审计：数据核验\u002F遗漏检测\u002F幻觉扫描 |\n\n详细指令：[docs\u002Freferences\u002Fsubagent-dataprocessor.md](docs\u002Freferences\u002Fsubagent-dataprocessor.md) \u002F [docs\u002Freferences\u002Fsubagent-factchecker.md](docs\u002Freferences\u002Fsubagent-factchecker.md)\n\n## 快速开始\n\n完整示例见 [quickstart-example.md](quickstart-example.md)。\n\n简版：\n1. 安装或引用本仓库作为 Skill — 入口文件为 [SKILL.md](SKILL.md)\n2. 设置工作目录 — 告诉 Agent 服务品牌\u002F品类\u002F偏好\u002F竞品\u002F平台\n3. 导入数据（可选但推荐）— 评测字幕\u002F评论区\u002F规格参数，使用 `scripts\u002Fpreprocess.py` 预处理\n4. 正式输出前 — 按 [docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md](docs\u002Ftemplates\u002Fquality-check-tools.md) 做事实和话术自检\n\n## 免责声明\n\n- 本知识库数据来自公开评测和行业报告，仅供参考，不构成营销建议\n- 品牌表现和市场份额会随新品发布变化，使用前请确认数据时效性\n- 翻车案例为行业典型模式描述，不构成对任何品牌的永久性评价\n\n## License\n\nMIT License — 详见 [LICENSE](LICENSE)\n","China 3C Marketing Copilot 是一个面向中国市场的消费电子营销策划知识库，覆盖手机、笔记本、耳机、穿戴设备、智能家居等3C品类。该项目通过Python语言实现，提供了创意策划、竞品分析、数据洞察、风险评估、横评对比以及新品类破局等多种功能。其核心特点在于整合了公开评测和行业报告的数据，并以结构化的方式组织，便于用户快速获取所需信息。适用于需要进行3C产品营销策划、市场分析及风险管理的场景，能够帮助团队高效生成创意方案、制定传播策略并识别潜在风险。",2,"2026-06-11 03:58:39","CREATED_QUERY"]