location-advisor

name	location-advisor
description	选址顾问系统。基于McKinsey方法论，通过MECE因素拆解和数据驱动评分，帮助完成零售门店、餐饮、仓库、工厂、办公室等选址决策。支持API集成和无API时的手动输入模式。
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选址顾问 Location Advisor

基于McKinsey方法论的选址决策支持系统。

When to Use

✅ USE this skill when:

• 用户需要选址建议（门店、餐厅、仓库、办公室）
• 需要对候选区域进行评分对比
• 需要分析客流分布和竞品

❌ DON'T use this skill when:

• 已经确定选址，无需分析
• 需要法律/财务专业建议（请咨询专业人士）

使用流程

Step 1: 确认选址需求

• 选址类型（零售/餐饮/仓库/工厂/办公室）
• 目标城市和区域
• 预算范围
• 面积需求

Step 2: 确定因素权重（客户自定义）

系统提供默认权重，客户可根据业务特点调整：

维度	默认权重	可调整范围
客流分析	35%	0-50%
客流画像	20%	0-30%
竞争环境	15%	0-30%
交通便利	15%	0-30%
成本效益	15%	0-40%

注意：权重总和必须=100%

Step 3: 候选区域筛选

• 列出候选区域（2-4个）
• 根据硬性条件过滤

Step 4: 数据获取

• 有AMAP_API_KEY: 调用高德API获取客流、人口、租金数据
• 无API: 使用references/user-input-template.md手动输入

Step 5: 评分对比

• 各维度打分（0-100）
• 加权计算总分
• 输出排名

Step 6: 决策建议

• 推荐最优区域
• 优劣势分析
• 风险提示

数据来源（高德API）

数据类型	API	说明
客流分析	客流分析API	日/月/小时粒度
客流画像	客流洞察API	活跃度，消费能力
竞争环境	关键区域API	竞品分布
交通便利	路径规划API	距离、通达性
成本效益	用户输入/贝壳	租金，人力成本

Reference 文件

文件	用途
factors.md	选址因素库（五维度权重）
data-sources.md	数据源清单
scoring.md	评分模型
user-input-template.md	手动输入模板（无API时）

配置

# 可选：配置高德API Key
export AMAP_API_KEY="your-api-key"

# 无API时，系统会自动使用手动输入模式