| name | estore-report |
| description | Use for generating a professional e-store big-data report (网店大数据报告) from the HandaaS estore MCP — covering 国内外网店概况、电商产品画像、电商店铺信息. Trigger when users ask for “网店大数据报告”, “网店分析报告”, “电商分析报告”, “查一家公司的网店”, “网店概况”, “电商产品画像”, “电商店铺信息”, or “企业网店画像”. Infer the canonical enterprise name (auto-fuzzy-completing a keyword), pick the right MCP tools, and produce HTML + Markdown + JSON reports automatically. |
网店大数据报告
用户契约
把“网店大数据报告”作为面向用户的调用短语。estore-report 仅为内部包名。
当本 skill 处于激活状态：
- 不要向用户索要 product_id、MCP 工具名、API 字段、内部参数或凭证信息；只接受企业名称、统一社会信用代码、注册号或企业 ID。
- 接受自然目标，例如“查一下某某公司的网店”“分析这家企业的电商布局”“给我一份某某公司的网店概况报告”“看看这家公司有哪些电商店铺”。
- 当用户只给关键词时，自动调用关键词模糊查询补全企业全称，再查网店维度。
- 优先使用 MCP 连接（
ESTORE_MCP_URL Remote MCP 或本地 handaas-mcp-server/estore-mcp-server）；不要让用户处理签名或凭证。
- 同时产出 HTML（可分享交付）、Markdown（知识库 / wiki）、JSON（系统集成）三类产物。
- 报告正文必须是专业研究报告风格：只见网店事实与结构化数据，绝不出现工具名、入参、product_id、内部字段或空表。
- 绝不打印
secret_id、secret_key、签名、token 或原始签名请求。
- 默认 dry-run；真实付费 / 凭证调用需用户明确要求且 MCP 连接配置完整。
- 数据为空时明确说明数据范围 / 口径，不渲染空表、不臆造事实。
- MCP 返回的嵌套 JSON 字符串（如金额
{"coinType":"人民币","value":430000000.0}、地址 {"city":"杭州市",...}）必须解析为可读文本（如"4.30 亿 人民币"、"浙江省杭州市"），绝不在报告正文、表格或指标中输出原始 JSON 字符串。
- 报告所有章节标题、指标卡标签必须用中文；
core_analysis.sections 的 title 字段必须中文，不可显示英文 key（如 holders、investments）。
- 指标值必须可读化：金额格式为"X 亿/万 + 币种"，地址拼接省市区，比率显示百分号。详见
references/report-output.md 的「数据格式约束」。
MCP 服务入口
- 上游 MCP 项目：
handaas-mcp-server/estore-mcp-server（位于 HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 或本仓库同级目录）。
- Remote MCP：设置环境变量
ESTORE_MCP_URL（streamable-http），可选 ESTORE_MCP_TOKEN。
- 本地 MCP：设置
HANDAAS_MCP_SERVER_ROOT 指向 handaas-mcp-server 仓库根目录；该 server 自己的 .env 提供 INTEGRATOR_ID / SECRET_ID / SECRET_KEY。
- 首次真实查询前，运行
scripts/mcp_client.py ping 与 scripts/mcp_client.py list-tools 验证连通。
按需加载 references
- 不清楚该 MCP 有哪些工具、参数、返回字段、何时调用：
references/mcp-tools-reference.md。
- 报告结构、章节、质量底线、渲染工作流：
references/report-output.md。
意图路由
| 用户意图 | 内部工作流 |
|---|
| 查一家公司的全维度网店报告 | 调网店概况 + 产品画像 + 店铺信息组装全量报告；compose_report.py --enterprise ... |
| 只要网店概况 / 平台覆盖 | 仅调 estore_bigdata_global_online_store_profile |
| 看电商产品 / 热销单品 / 价格带 | 调 estore_bigdata_ecommerce_product_profile |
| 看电商店铺明细 / 开店时间 | 调 estore_bigdata_ecommerce_store_info |
| 只给关键词（不是全称） | 先 estore_bigdata_fuzzy_search 补全全称，再查网店维度 |
| 只要 JSON / 只要 HTML / 只要 Markdown | 用 --output（JSON）或 --report-output（HTML+MD），或 render_report.py 重渲染 |
| 连接 / 工具不存在 / 传参错误 | mcp_client.py ping / list-tools 排查；报脱敏后的缺失项 |
Golden path for 网店大数据报告
- 解析企业全称：若输入含“公司/集团/有限/院/厂/中心/事务所/合作社/合伙”等后缀视为全称；否则调
estore_bigdata_fuzzy_search 取首个命中。
- 调用网店工具（入参均为
matchKeyword（企业全称）+ keywordType）：estore_bigdata_global_online_store_profile（网店概况）、estore_bigdata_ecommerce_product_profile（产品画像）、estore_bigdata_ecommerce_store_info（店铺信息）。
- 组装统一报告：核心分析含网店概况（KV）、电商产品画像（表或 KV）、电商店铺信息（表或 KV）。
- 渲染三件套：
compose_report.py --enterprise ... --output ... --report-output ... 直接产出 JSON + HTML + Markdown；或 render_report.py --input ... --output ... 重渲染。
- 返回路径：返回 JSON、HTML、Markdown 文件路径，以及企业全称映射与数据口径。
脚本速查
python scripts/validate_config.py --allow-placeholders
python scripts/mcp_client.py ping
python scripts/mcp_client.py list-tools
python scripts/compose_report.py \
--enterprise "示例科技有限公司" \
--dry-run \
--output output/estore.json \
--report-output output/estore.html
python scripts/compose_report.py \
--enterprise "示例科技有限公司" \
--output output/estore.json \
--report-output output/estore.html
python scripts/mcp_client.py call-tool \
--tool estore_bigdata_global_online_store_profile \
--arguments-json '{"matchKeyword": "示例科技有限公司", "keywordType": "name"}'
python scripts/render_report.py --input output/estore.json --output output/estore.html
python scripts/render_report.py --input output/estore.json --output output/estore.md
输出字段
subject：企业全称、匹配关键词、主体类型、是否自动补全。abstract / summary：封面摘要与详细摘要。metrics：网店总数、覆盖平台、国内网店数、海外网店数、产品总数、累计销售额、店铺数等指标卡。caliber：匹配对象、匹配方式、数据范围、产品、局限。core_analysis：网店概况（KV）、电商产品画像（表或 KV）、电商店铺信息（表或 KV）。representative_records：代表性店铺 / 产品记录。insights：结构化解读（网店规模 / 平台覆盖 / 产品画像 / 店铺布局）。data_source：MCP server、数据产品、生成时间、是否 dry-run。
若 API 调用失败，明确报出缺失的配置 / 缺失的工具 / MCP 错误 / 参数校验错误 / 上游网络错误，给出 dry-run 命令或配置步骤，绝不暴露密钥。
