食查查 ShiChaCha

买前查一查，避坑黑心商家黑心食品。

提供产品照片或手动输入品牌名 → 全网舆情深度检索 → 交叉比对「创始人 / 关联公司 / 生产厂家（含代工厂）」的负面舆情 → 输出可溯源的分析报告 + 数据看板 + 确定性推荐分。

快速开始

# 1. 建案件（品牌必填，产品可空）
python scripts/init_case.py --brand "示例品牌" --out cases/demo

# 2. 追加实体与负面条目（每条都必须带 url）
python scripts/add_finding.py --case cases/demo \
  --entity '{"type":"oem","name":"某某食品厂","role":"受委托生产方"}'
python scripts/add_finding.py --case cases/demo --finding '{ ... }'

# 2b. 记录检索覆盖度（决定"信息不足"判定）
python scripts/add_finding.py --case cases/demo \
  --coverage '{"queries_run":42,"results_total":120,"engines":["bing","ddg","news"]}'

# 3. 算分
python scripts/score.py --case cases/demo

# 4. 出报告看板（报告即看板，不输出纯文案）
python scripts/build_dashboard.py --case cases/demo    # → cases/demo/report.html

# 5. 打包
python scripts/package_case.py --case cases/demo

目录结构

shichacha/
├── SKILL.md                    # 技能主入口（Agent 读这份）
├── README.md                   # 本文件
├── package.json                # 支付依赖包声明（@alipay/alipay-aipay / alipay-sdk）
├── payskill.json               # PaySkill 机器可读清单
├── .env.example                # 商户密钥与计费配置样例
├── scripts/
│   ├── _common.py              # 公共模块：风险原因体系 / 检索计划 / 评分因子
│   ├── init_case.py            # 建案件 + 生成检索计划
│   ├── add_finding.py          # 追加实体 / 负面条目（带校验）
│   ├── score.py                # 确定性推荐分 → score.json
│   ├── build_dashboard.py      # 渲染 report.html 报告看板（报告即看板）
│   ├── payskill.js             # ★ 付费门控：402 / Payment-Needed / Payment-Proof
│   ├── payskill-smoke.js       # ★ PaySkill 自检（26 项）
│   ├── search_sources.py       # 可选：脚本化多引擎检索
│   ├── fetch_article.py        # 可选：抓正文取证
│   └── package_case.py         # 打包案件产物
├── references/
│   ├── risk-causes.md          # ★ 风险原因分类体系（6 组 42 项，category 唯一取值来源）
│   ├── payskill.md             # ★ PaySkill 协议规范（402/账单/凭证/核验/沙箱）
│   ├── findings-schema.md      # 数据结构与字段约束
│   ├── query-templates.md      # 检索查询模板
│   ├── source-tiers.md         # 信源分级与置信度
│   ├── scoring-rubric.md       # 推荐分算法
│   ├── entity-extraction.md    # 包装标签实体抽取
│   └── foreign-media.md        # 外媒爆款检索
├── assets/
│   └── report-dashboard-template.html  # 报告看板模板（报告即看板）
└── data/kb.json                # 本地知识库（同类优选，自动累积）

PaySkill · 支付宝 AI 按量付费

本技能是 PaySkill：完整分析（报告 + 看板 + 推荐分 + 打包）走支付宝 AI 按量付费（A2M / HTTP 402）在对话内闭环收款，¥2.00 / 次。

npx -y @alipay/alipay-aipay@latest install   # 安装支付依赖
npm install
cp .env.example .env                         # 填商户密钥
node scripts/payskill.js                     # 启动付费门控 :4020
node scripts/payskill-smoke.js               # 自检（26 项全通过）

| 动作 | 端点 | 作用 | |---|---|---| | probe | POST /payskill/probe | 无 Payment-Proof → 402 Payment Required + Payment-Needed（Base64URL 账单） | | pay | POST /payskill/pay | 创建订单，返回 qrCode / payForm / orderId | | complete | POST /payskill/complete | 带 Payment-Proof → alipay.aipay.agent.payment.verify 核验 → 交付 | | ack | POST /payskill/ack | 异步 alipay.aipay.agent.fulfillment.confirm 履约回执 |

计费与协议细节见 references/payskill.md；机器可读配置见 payskill.json。

设计要点

报告即看板：分析报告以数据看板形态交付（report.html），结论用仪表盘、等级色带、KPI 卡、条形图、堆叠条、时间线、明细表、行动清单承载，不输出 Markdown 长文报告。
分析链路零第三方依赖：Python 脚本仅用标准库，python script.py 直接跑；仅付费门控需要 Node 运行时与支付宝支付依赖包。
付费门控 fail-closed：未配置商户密钥时核验一律拒绝放行，绝不默认通过；out_trade_no 全局唯一、trade_no 只履约一次、订单文件原子写。
分类只记风险原因：6 组 42 项风险原因；「外媒报道」是信源属性（走 is_foreign）、「创始人负面」是主体维度（走 entity_type），都不作为分类，写错脚本直接拒绝。
检索主力是 Agent 自身能力：WebSearch / WebFetch 无需 Key 最稳；脚本检索作为补充与批量通道。
推荐分确定性：score = clamp(100 − Σ(严重度 × 置信度 × 实体贴近度), 0, 100)，可复现。
信息不足即留空：没查到任何公开结果 → 推荐分 null，绝不编造。
看板离线可用：单文件 HTML，图表为内联 SVG，无 CDN 依赖。

合规红线

每条负面必须有可溯源 URL，查不到就留空。
推断内容标注"（推断）"，且不得作为唯一扣分依据。
同名主体必须核验，存疑标注且不纳入扣分。
对事不对人，只陈述公开客观记录。
报告与看板必须带免责声明。

所有分析信息来源为网络公开检索，由 AI 自动整理与推断，仅供参考，不构成购买、投资或法律建议。