rival-edge-contrast — 竞品对比与价格趋势分析

面向电商运营的竞品对标工具：把多款产品的评论与价格数据，整理成六维口碑对照、差评共性短板、价格走势与波动预警，以及用户爽点/痛点/隐含需求，最终给出结构化对比报告与可执行的行动清单。

功能

竞品评论对比：多竞品评论输入 → 六维口碑评分（商品质量/外观设计/使用体验/物流配送/价格/客服服务）、好评高频词（购买理由）、差评痛点清单；差评占比 >20% 的主题自动标记行业共性短板（机会点）；
价格趋势分析：价格序列 → 趋势方向（±5% 内判平稳）、变异系数与单点跳变（波动异常）、近期均价 vs 基线降幅预警（≥5% 推送、≥30% 红色预警）；归因提示（清仓/冲量/长期需交叉验证）；
用户偏好洞察：爽点清单（好评反推卖点）、痛点清单（差评词频）、隐含需求（"要是…就好了"句式由模型识别）；
行动清单（关键交付物）：分析维度 → 竞品做法 → 我方应对 → 负责人 → 截止时间，每周复盘一次；
静态统计引擎（脚本）：scripts/contrast_engine.py（约 440 行，纯 Python 3 标准库）6 条规则 D01-D06——词频聚合、差评机会点、降价预警、骤降预警、波动检测、维度评分，规则与 domain-reference.md「规则库 D01-D06 全表」一一对应；
安全边界：只做公开数据统计分析；不做爬虫采集与投放执行；仅采集公开展示数据、标价≠成交价须清洗后分析。

使用场景

「这三个竞品的评论帮我对比一下」→ 六维口碑对比 + 差异结论；
「这个竞品最近价格一直降，分析下」→ 趋势判断 + 波动预警 + 归因验证步骤；
「差评都集中在哪些问题？」→ 差评主题分布 + >20% 机会点标记；
「用户到底喜欢什么？」→ 爽点/痛点/隐含需求清单；
「这个月竞品周报」→ 竞品速览 + 行动清单。

快速上手

1. 准备评论数据（每条竞品一组）：
   # 竞品名
   [好评] 质量非常好，与卖家描述的完全一致
   [差评] 发货太慢，催了三天没人理
   （支持表头附加信息：# 竞品名 | 价格带 149 | 好评率 92%）
2. （可选）准备价格序列文件（每行 日期,价格）
3. 先跑脚本统计：python3 scripts/contrast_engine.py 评论.txt --prices 价格.txt
4. 模型基于统计结果输出对比摘要、差异结论与行动清单

脚本单独调用：

python3 scripts/contrast_engine.py 评论.txt                    # 仅评论分析
python3 scripts/contrast_engine.py 评论.txt --prices 价格.txt  # 评论 + 价格
cat 评论.txt | python3 scripts/contrast_engine.py -            # stdin 输入
python3 scripts/contrast_engine.py --test                      # 内置自检（13 项断言）

脚本失败（不存在/报错/超时）不影响使用——自动走文本流程兜底，输出同构。

示例预览

| 示例 | 输入 | 输出亮点 | |------|------|---------| | 1 | 三竞品评论 16 条（构造数据） | 六维口碑对比表 + 差评机会点 6 条 + 差异结论（质量/客服共性短板、外观空白） | | 2 | 评论 4 条 + 30 天价格序列（构造数据） | 下降趋势 -23.3%、D03 降价 14.8% + D05 波动预警、单点 27.5% 跳变归因提示 | | 3 | 竞品差评 11 条（构造数据） | 差评主题分布（质量 64%/客服 27% 机会点）+ 细分痛点拆解 + 改进方向 | | 4 | 好评/中评/差评混合 10 条（构造数据） | 爽点/痛点/隐含需求（多配按摩头、手机调档）三清单 | | 5 | 四竞品速览 + 表头附加信息（构造数据） | 竞品速览表 + 六维对比 + 行动清单（7 项） |

已知限制

脚本为静态关键词统计，语义（转折句、反讽、双维度评论）靠模型理解，需人工复核；
差评占比分母为差评条数（一条差评可命中多维度），解读时注意口径；
样本量小（<3 条）时统计无意义，脚本降级输出；行业实践为每品 1-5 万条抽样；
价格归因（清仓/冲量/长期定价）无法从序列单独断定，需活动日历/库存/销量交叉验证；
只做公开数据统计分析，不做爬虫采集与投放执行。

与其他技能导流

出链 product-page-copywriter：竞品差评痛点与好评反推卖点直接用于文案创作（description 尾部唯一出链）；
入链关系：竞品分析（本技能）→ 文案创作（product-page-copywriter）→ 评论反馈（review-sentiment-analyst）形成运营闭环。

故障排查 / FAQ

| 现象 | 原因与处理 | |------|-----------| | 脚本输出 {"ok": false, "error": ...} | 输入超 1MB 或文件路径错误：拆分输入、确认路径；价格文件须为每行 日期,价格，格式错误会输出行号定位 | | 评论被归入「未分组」或极性推断不准 | 竞品需用 # 竞品名 分组、评论加 [好评]/[差评]/[中评] 前缀；无前缀时按关键词多数表决推断并在 warnings 标注（inferred），需人工复核 | | 价格分析无输出 | 价格点 <3 个无法计算（E3），或未传 --prices 参数；价格序列须清洗到「到手价」口径再分析 | | 维度评分全是「未提及」 | 样本量小或关键词表未覆盖品类术语：扩充 scripts/contrast_engine.py 的 ASPECTS 词表（与 domain-reference.md「六维情感分类体系表」同步），或扩大样本（行业实践每品 1-5 万条） | | 想调预警阈值 | 修改 scripts/contrast_engine.py 顶部常量（CHANCE_THRESHOLD=0.20、DROP_ALERT=0.05、CRASH_ALERT=0.30、CV_THRESHOLD=0.10），阈值均为【经验值】 | | 中文乱码 | 输入文件须为 UTF-8 编码；脚本内部以 UTF-8 errors='replace' 读取 |

素材与自研声明

本技能内容为调研报告脱敏素材 + 原创整理；脚本为自研实现（约 440 行），无第三方依赖、无网络、无写入、无 eval/exec、只读不写；
脚本铁律：纯标准库（sys/json/re/io/argparse/os.path/statistics）、永不崩溃（异常输出 {"ok": false} 且退出码 0）、无真实密钥、确定性输出；
参考材料出处见 domain-reference.md「来源」；六维体系为京东 300 万条评论项目实证（方面级 F1≈0.865）；阈值（机会点 >20%、降价 ≥5%、骤降 ≥30%、CV>0.10）为【经验值】并标注；
示例数据全部虚构（品牌：星澜/沐光/织语/静泊/晟和，联系方式 138****5678 式、example.com 式），无真实用户数据。