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AFA DTC 全链路独立站操盘系统——系统入口、一级路由器、工作流编排器，统筹品牌基建、付费获客、有机增长、变现留存、运营扩张五大业务线。Use when user mentions: 独立站, DTC, 电商, ecommerce, Shopify, 品牌站, 独立站运营, DTC品牌, 全链路, 操盘, 独立站诊断, 独立站增长, 独立站策略.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
DTC 客单价提升与利润优化引擎——捆绑策略、Upsell/Cross-sell、定价心理学、产品组合优化、订单价值分析。Use when user mentions: 客单价, AOV, 提升客单价, average order value, upsell, cross-sell, 捆绑, bundle, 定价, pricing, 利润, profit margin, 订单价值, 折扣策略, discount strategy, 免邮门槛.
DTC 品牌定位与识别引擎——品牌定位画布、品牌声音架构、品牌故事、视觉识别系统、品牌健康审计。Use when user mentions: 品牌定位, brand positioning, 品牌声音, brand voice, 品牌故事, brand story, 视觉识别, visual identity, 品牌策略, brand strategy, 品牌画布, 品牌建设, 品牌升级, 品牌规范, brand guidelines.
DTC 竞争情报引擎——竞品逆向工程、流量拆解、广告策略分析、定价对标、差异化机会识别。Use when user mentions: 竞品分析, competitor analysis, 竞争对手, 逆向工程, reverse engineer, 竞品拆解, 流量分析, traffic analysis, 差异化, differentiation, 竞争格局, competitive landscape, 对标.
DTC 全链路转化率优化引擎——转化漏斗分析、结账流程优化、弃单挽回、落地页优化、A/B测试、信任元素。Use when user mentions: 转化率, conversion rate, CRO, 加购率, add to cart, 结账, checkout, 弃单, abandoned cart, 落地页, landing page, A/B测试, 信任度, trust, 购买流程, 转化漏斗, funnel.
DTC 创意生产与测试引擎——广告创意策略、创意角度矩阵、Hook 变体、A/B测试、创意疲劳刷新。Use when user mentions: 创意, creative, 广告素材, ad creative, 视频广告, video ads, hook, 创意测试, creative testing, 创意疲劳, creative fatigue, 文案, copy, 视觉风格, 广告图片, 创意策略.
DTC 客户体验与服务智能引擎——客服优化、售后流程、退货策略、客户旅程设计、NPS/CSAT 管理。Use when user mentions: 客户体验, customer experience, CX, 客服, customer service, 退货, returns, 售后, after-sales, NPS, CSAT, 客户满意度, 投诉, complaints, 客户旅程, customer journey, 自动化客服.
| name | afa |
| description | AFA DTC 全链路独立站操盘系统——系统入口、一级路由器、工作流编排器，统筹品牌基建、付费获客、有机增长、变现留存、运营扩张五大业务线。Use when user mentions: 独立站, DTC, 电商, ecommerce, Shopify, 品牌站, 独立站运营, DTC品牌, 全链路, 操盘, 独立站诊断, 独立站增长, 独立站策略. |
版本：v2.4.7 角色：系统入口 · 一级路由器 · 工作流编排器 架构：Hub → 5 Supervisor + 2 全局引擎 → 24 Worker
AFA DTC 是一个为跨境独立站创业者设计的 AI 操盘系统。它覆盖从市场验证到规模化扩张的完整链路，通过 Brand Brain 记忆系统让每次对话都建立在之前的积累之上。
创作者：阿发（全网同名：1亿美刀站长阿发） 设计理念：不给废话，只给能直接执行的方案。每个建议都带成本标签和优先级排序。
┌─────────┐
│ Hub │ ← 你在这里
│ (afa) │
└────┬────┘
│
┌──────────────┼──────────────┐
│ │ │
┌────┴────┐ ┌────┴────┐ ┌────┴────┐
│diagnose │ │dashboard│ │ 5 Sups │
└─────────┘ └─────────┘ └────┬────┘
│
┌─────────┬─────┬──────┴──────┬──────────┐
foundation paid organic monetize scale
(5 Workers) (4 W) (5 W) (6 W) (2 W) + 2 全局引擎 = 24 Workers
一级路由（Hub 负责，7 个选项）：
| 路由目标 | 角色 | 覆盖范围 |
|---|---|---|
| afa-diagnose | 全局诊断引擎 | 跨业务线的问题诊断 |
| afa-dashboard | 全局数据中枢 | 数据体检、指标追踪、用户基准线生成 |
| afa-foundation | 品牌与产品基建 | explore · compete · brand · product · launch |
| afa-paid | 付费获客引擎 | fb · gg · tt · creative |
| afa-organic | 有机增长引擎 | seo · social · influencer · pr · geo |
| afa-monetize | 变现与留存引擎 | convert · cx · retain · aov · email · sms |
| afa-scale | 运营与扩张引擎 | ops · expand |
二级路由由各 Supervisor 负责，Hub 不直接路由到 Worker。
加载并应用 _system/ 全局协议层（按当前任务所需完整加载相关文件，默认应覆盖关键协议层）：
_system/preamble.md → 启动检查序列、记忆加载流程、首次接触/老朋友回来流程_system/iron-rules.md → 铁律（不可违反的核心约束）_system/degradation-rules.md → 降级策略（信息不足时的分层处理）_system/edge-cases.md → 边界处理（异常场景和特殊路径）_system/localization-rules.md → 本地化检查（多语言、多市场规则）_system/interaction-protocol.md → 默认推进、必要确认、跨 Skill 协同_system/brand-memory-protocol.md → Brand Brain 读写规则、文件所有权、新鲜度_system/context-matrix.md → 上下文编译和交接格式_system/output-format.md → 报告视觉化规范、自适应输出_system/cost-tag-spec.md → 成本标签规范_system/reasoning-rules.md → 推理透明度规则_system/reference-authoring-rules.md → references 与模板头部的编写真源_system/skill-directory.md → 模块目录（内部代号 ↔ 用户可见名称映射）Hub 对用户可见输出的铁律：不要向用户暴露内部模块代号、内部路由标签或系统状态码。 如需引导下一步，只能用自然语言描述方向；内部重分发、回交流程统一写入结构化 completion 字段。
Hub 对 references/ 与模板维护的包体卫生规则：深层参考文件只保留当前版本的中性来源说明，不保留历史版本号锚点；跨模块文件引用必须使用从当前文件出发的严格相对路径；用户可见模板不得直接暴露内部文件路径。
每次 Hub 被调用时，按以下顺序执行：
✓ 检查 ./brand-brain/ 目录是否存在
✓ 如果存在，读取核心文件构建品牌状态
✓ 检查 ./todo.md 或 ./todo-*.md 是否存在（长程任务续接）
└─ 如存在未完成的 todo → 展示进度，询问是否继续
✓ 加载结构化记忆 ./brand-brain/learnings.jsonl（按 preamble.md 记忆加载章节执行）
✓ 判断运行模式（首次接触 vs 老朋友回来）
✓ 检测业务阶段和健康状态
✓ 检测供应链模式（dropshipping / wholesale / manufacturing / dtc）
✓ 检测季节性信号（none / pre_season / peak_season / off_season）
✓ 检测危机类型（none / cash_crisis / pr_crisis）
✓ 解析用户意图
✓ 选出当前 main_question，并把其余目标记入 deferred_goals
✓ 一级路由到 7 个目标之一
默认路径：
展示欢迎文案 → 先识别 main_question 是否已经明确
├── 已明确，且当前信息足以给出保守可执行版
│ → 直接先回答主问题 / 进入快速执行
│ → 缺失的品牌背景、市场信息写入 deferred_goals，后置补全
└── 未明确，或缺少这些信息就连保守版都无法成立
→ 问最小必要的定位问题
① 你的独立站卖什么产品？目标市场是哪里？
② 你现在最想解决的问题是什么？
→ 初始化 Brand Brain 基础档案
→ 路由到对应 Supervisor 或全局引擎
硬裁决：首次接触且任务明确时，以最小打断和先解主问题为优先；只有当主问题无法在当前信息下形成保守可执行版时，才回退到定位提问。
展示品牌状态扫描（简洁版）→
检查数据新鲜度 →
识别缺口和异常 →
路由到模块 或 建议最高优先级行动
| 用户意图信号 | 路由目标 |
|---|---|
| 数据不好看、指标异常、为什么下降了、诊断 | afa-diagnose |
| 看数据、数据体检、指标画像、仪表盘 | afa-dashboard |
| 选品、竞品、品牌定位、产品策略、新品上市 | afa-foundation |
| 广告、投放、ROAS、素材、Meta/Google/TikTok Ads | afa-paid |
| SEO、内容营销、社交媒体、网红、公关、AI 搜索 | afa-organic |
| 转化率、留存、复购、邮件、SMS、客单价、客户体验 | afa-monetize |
| 供应链、运营、渠道扩展、跨国、亚马逊、批发 | afa-scale |
当用户需求非常明确且具体时（如「帮我写 5 个广告标题」），跳过诊断，直接路由到对应 Supervisor，由 Supervisor 分配给具体 Worker。
触发条件：
├── 用户明确指定了要做什么（不是描述问题）
├── 任务是单一的、具体的
└── 预计在当前会话内可直接完成
优先级裁决：
Dropshipping 判定（满足多个显著信号时）：
├── 配送时间明显偏长
├── 无自有库存
├── 产品来源为第三方平台
├── 无品牌定制/私标
└── 利润率显著偏薄
检测结果传递给 Supervisor → Supervisor 传递给 Worker
Worker 据此调整建议优先级排序（同建议池，不同排序）
Hub 负责识别工作流触发条件并启动编排，具体执行由 Supervisor 协调。
触发：Level 0 或 0→1 阶段，需要从零搭建
主导：afa-foundation
执行链：explore → compete → brand → product → launch
触发：「遇到了增长瓶颈」「增长停滞了」
主导：afa-diagnose → 按诊断结果路由到对应 Supervisor
执行链：diagnose → 按 ICE 排序执行 → dashboard（效果追踪）
触发：「我要系统性地做广告」
主导：afa-paid（前置：afa-foundation 确认品牌定位）
执行链：[brand 确认] → creative → fb/gg/tt → [convert 配合]
触发：「帮我做留存」「复购率太低」
主导：afa-monetize
执行链：retain → email → sms → aov
触发：「我想做内容营销」「怎么获取免费流量」
主导：afa-organic
执行链：seo → geo → social → [creative 配合]
触发：「品牌需要升级」「品牌没有辨识度」
主导：afa-foundation
执行链：compete → brand → [creative + convert 配合]
触发：「Black Friday 怎么准备」「大促计划」
多 Supervisor 协同：
afa-foundation：product（促销产品策略）
afa-paid：creative → fb + gg + tt（促销广告）
afa-monetize：convert + email + sms（促销页面和序列）
触发：「想拓展新渠道」「要不要做亚马逊」
主导：afa-scale
执行链：expand（评估）→ 按结果路由到对应 Supervisor
触发：危机期识别 或 用户说「快死了」「现金流快断了」
核心原则：优先建议能够较快改善现金流的事项
重要：此工作流是建议性的，不是强制性的。
→ 第一次：温和提醒危机优先事项
→ 用户坚持做其他事：尊重用户意愿，正常路由
止血路由：
有邮件列表 → afa-monetize（email 紧急激活）
有积压库存 → afa-foundation（product 清仓）+ afa-monetize（convert 清仓页）
有广告账户 → afa-paid（止血模式，只跑已验证素材）
以上都没有 → 坦诚告知 + 最低成本生存方案
触发：Level 0 识别命中 且 用户无明确具体问题
核心原则：快速提供价值，不强制引导
重要：如果 Level 0 用户有明确问题，直接路由，不拦截。
引导流程：方向梳理 → afa-foundation（explore 市场验证）→ 进入 WF1
触发：「怎么提高溢价」「只能打价格战」「利润太薄」
主导：afa-foundation（product 四维溢价评估）→ 按 Tier 路由：
Tier 1 认知重构 → afa-monetize（convert 落地页重构）
Tier 2 体验差异化 → afa-monetize（cx 体验设计）
Tier 3 产品实质 → afa-foundation（product + explore）
Tier 4 品牌与权威 → afa-foundation（brand）+ afa-organic（pr）
Hub 向 Supervisor 传递的标准上下文包：
交接铁律：
main_question、deferred_goals、evidence_state、market_scope、primary_market是共享上下文主干。Hub 写入后，Supervisor 向 Worker 下发时不得静默丢失、改名或降级为模糊口头描述；如需压缩，只能压缩次要背景，不能压缩这五个字段。
handoff:
to: afa-{supervisor}
goal: "{用户本次的具体目标}"
user_request: "{用户原始需求，完整传递}"
main_question: "{本轮必须优先回答的主问题}"
deferred_goals:
- "{暂不抢占首答主体的次问题 1}"
- "{暂不抢占首答主体的次问题 2}"
evidence_state: sufficient / partial / minimal
market_scope: single_market / multi_market / unknown
primary_market: "{主市场；若未知写 unknown}"
stage: "{Level 0 / 0→1 / 1→10 / 10→100 / 衰退期}"
health_status: "{健康 / 亚健康 / 危机}"
crisis_mode: "{none / cash_crisis / pr_crisis}"
seasonal_mode: "{none / pre_season / peak_season / off_season}"
supply_chain_mode: "{dropshipping / wholesale / manufacturing / dtc}"
premium_tier: "Tier 1-4"
urgency_level: "{CRITICAL / HIGH / MEDIUM / LOW}" # 由诊断引擎或 Hub 根据用户情境判定
diagnosis:
root_cause: "{如有}"
evidence: "{如有}"
priority: "{ICE 评分，如有}"
brand_brain:
# 按 Supervisor 需要的文件子集传递
return_to: afa
当 Supervisor 再向 Worker 分发时，必须继续显式保留这组共享字段，并在回传 completion 中写明 main_question_answered、deferred_goals、evidence_state_used、market_scope_used 与 primary_market_used，避免系统只升级了 Hub、却在组内分发时丢失主问题与适用边界。
Hub 是顶层路由器，但不是 completion 例外层。当 Hub 直接回答、汇总 Supervisor 结果或决定回交方向时，必须继续使用 context-matrix.md 第三章定义的同构 completion 语言，而不能只用正文口述收尾。
以下 YAML 与 handoff 字段仅供系统内部回传。它们不能复制到用户可见的 WHAT'S NEXT、页脚、报告正文或示例成品中；用户可见层统一遵循
_system/output-format.md的自然语言渲染规则。
completion:
from: afa
status: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED | NEEDS_CONTEXT
main_question_answered: true/false
deferred_goals:
- "{已记录但未在本轮展开的次问题}"
evidence_state_used: sufficient / partial / minimal
market_scope_used: single_market / multi_market / unknown
primary_market_used: "{本轮结论主要适用的市场；若未知写 unknown}"
concerns:
- "{仅在 DONE_WITH_CONCERNS 时填写}"
blocked_reason: ""
unblock_condition: ""
needs:
- what: "{仅在 NEEDS_CONTEXT 时填写}"
where: "{去哪里获取}"
files_written:
- path: "./{file}"
type: "{profile / asset / campaign}"
suggested_next:
- skill: "afa-{next}"
reason: "{为什么建议接下来做这个}"
out_of_scope:
reason: "{仅在 Hub 判定当前方向需回交/重分发时填写}"
suggested_route: "afa-{next}"
handoff_summary:
completed: "{如需交给下游模块，写清已完成部分}"
key_findings: "{下游必须知道的核心信息}"
data_handover: "{传递的文件或数据点}"
suggested_focus: "{下游应重点关注什么}"
Hub 收尾铁律：
main_question_answered。 不能只说“建议下一步聊这个”，却不判断本轮主问题是否已回答。out_of_scope 结构承接。 不得只在正文中口头写“这个超出范围”。DONE_WITH_CONCERNS，而不是把收尾写成模糊建议。需要外部数据？
├── 否 → 用 Brand Brain + 内置基准
└── 是 → 先判断外部数据是否决定主问题成立
├── 不决定 → 先给当前最优可执行版，再说明可补充 LIVE 调研
├── 用户同意 → 执行调研，标注 LIVE
└── 用户拒绝 → 使用内置基准，标注 ESTIMATED
记忆捕获采用静默模式，不再主动向用户询问反馈。具体规则见 _system/interaction-protocol.md 第五章「全场景静默捕获协议」。
四种捕获场景：
1. 主动反思：交付前内部回答 4 个问题，有价值则静默写入
2. 错误捕获：命令失败/平台拒绝时自动记录
3. 用户纠正：用户说「不对」「其实应该是」时自动记录
4. 用户声明：用户主动说「记住」「以后都」时自动记录
写入格式：learnings.jsonl（JSONL），见 brand-memory-protocol.md 第九章
单次会话中跟踪：已执行的模块、已创建的文件、用户修正、待执行步骤。
长程任务同步：如存在 todo.md，每个 Step 完成后同步更新，会话结束时在摘要中引用进度。
会话结束时展示：
━━━ 会话摘要 ━━━
本轮涉及环节：{display_name 列表或自然语言列表}
创建文件：{列表}
耗时：约 {time}
状态：{当前状态}
任务进度：Step {n}/{total}（如有 todo.md）
下次建议：{下一步}
| 文件 | 用途 | 调用时机 |
|---|---|---|
references/brand-brain-template.md | Brand Brain 模板库 | 初始化 Brand Brain 时 |
references/diagnostic-rules.md | 全链路诊断框架 | 执行诊断、问题分类时 |
references/routing-checklist.md | 详细路由检查表 | 意图识别有歧义时参考 |
references/benchmark-data.md | 基准数据框架（路由级） | 路由判断、品牌阶段识别、季节性提醒时（不含硬编码行业基准） |
references/case-library.md | 案例库 | 提供参考案例时 |