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Category: Data & AnalyticsNo API key required

品牌 AI 曝光报告

This skill should be used when the user needs to parse, query, or render a "brand AI exposure comparison report" (品牌 AI 曝光对比报告) in the standard 4-platform × 10-question × PC/mobile matrix format, sourced from the WorkBuddy page node Qwq8P4jzPDiwbsRWNJiq6L or any structurally identical report HTML/JSON. It extracts structured data (KPI summary, per-platform PC/mobile hits, per-question matrix, mobile-only diffs, rules), answers questions like "which platforms mention the brand most on PC vs mobile", "which questions drop mention on mobile", and re-renders the same HTML layout for a different brand using the same template. Trigger phrases include "解析品牌 AI 曝光报告", "查询品牌 AI 曝光数据", "按平台查曝光", "按问题查曝光", "生成同款品牌 AI 曝光报告 HTML", "复用曝光报告模板生成新品牌报告".

personAuthor: user_5047d8a2hubcommunity

品牌 AI 曝光对比报告 Skill

把"品牌 AI 渠道 PC vs 手机端曝光对比"这件事,从资料库里的结构化 HTML 报告 → 抽取成可查询的 JSON → 按品牌/平台/问题任意查询 → 用同一份模板渲染成任意品牌的同款报告

零外部依赖,纯 Python 标准库,开箱即用。


快速上手(30 秒)

# 1. 用样例数据直接体验
python3 scripts/query_exposure.py assets/sample-dafenlin.json --summary

# 2. 解析你自己的报告 HTML
python3 scripts/parse_report_html.py path/to/your-report.html > data.json

# 3. 查询 / 渲染
python3 scripts/query_exposure.py data.json --platform Kimi
python3 scripts/render_report.py data.json out.html

完整文档见 SKILL.md,数据 schema 见 references/schema.md。


这个 Skill 能做什么

| 场景 | 命令 | |---|---| | 看一份报告的总览 KPI + 分平台对比 | query_exposure.py data.json --summary | | 查某平台的所有问题表现 | query_exposure.py data.json --platform Kimi | | 查某平台所有"推荐位"题 | query_exposure.py data.json --platform 豆包 --type 推荐位 | | 查某道题在 4 个平台上的状态 | query_exposure.py data.json --question "过敏性鼻炎鼻塞用什么喷雾" | | 移动端相对 PC 新增点名 | query_exposure.py data.json --mobile-diff added | | 移动端相对 PC 丢失点名 | query_exposure.py data.json --mobile-diff dropped | | 把同一份 JSON 渲染成同款 HTML | render_report.py data.json out.html |


复用模板生成新品牌报告

不写一行渲染代码、只改 JSON 数据就能产出同款报告:

  1. 参考 references/schema.md 把新品牌的 summary / platforms / matrix / mobile_diff / rules 填好
  2. 跑 render_report.py new-data.json new-report.html
  3. 完事

参考样例 assets/sample-wanyite.json(B 端医院采购场景,10 道 APD/腹透/招标题 × 4 平台)。


文件结构

brand-ai-exposure-report/
├── SKILL.md                       # Agent 调用入口(含触发词、不适用场景、完整流程)
├── manifest.yaml                  # 市场发布元信息(发布时复制)
├── README.md                      # 本文件(人类友好的快速上手)
├── references/
│   └── schema.md                  # JSON 数据 schema 完整说明
├── scripts/
│   ├── parse_report_html.py       # HTML → JSON
│   ├── query_exposure.py          # JSON 多维查询
│   └── render_report.py           # JSON → HTML
└── assets/
    ├── sample-dafenlin.json       # 达芬霖报告样例(C 端 OTC 药品场景)
    └── sample-wanyite.json        # 万益特报告样例(B 端医疗器械场景)

已验证的回环一致性

把 assets/sample-dafenlin.json 和 assets/sample-wanyite.json 分别经过 render_report.py 产出 HTML,再 parse_report_html.py 抽回 JSON,8 个顶层字段 全部 byte-for-byte 一致(brand / title / generated_at / summary / platforms / matrix / mobile_diff / rules)。


发布到 WorkBuddy Skill 市场

详见 PUBLISH.md — 含 SkillHub.cn 提交流程、字段映射、审核要点。


License

MIT