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值得买开发的海纳购物管家，一款专业为用户提供来自全网与兴趣高度相关的、公允的AI消费决策支持工具。它支持四种消费决策模式：商品推荐（根据需求精准匹配合适的商品）、商品总结（对特定商品进行全面分析总结）、商品对比（对多款同类商品进行多维度对比）、优惠好价（查询同一商品的优惠价格）。决策分析的完整流程：意图解析 → 查询改写 → 搜索信息 → 加载意图模板生成决策结果。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/infometa/workbuddyskills --skill haina-shopping-assistantコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
快速生成公司一页纸概览（Tearsheet），涵盖业务描述、关键财务、估值、股东结构和近期催化。 触发词：公司速览、tearsheet、公司概况、一页纸、公司简介、company overview、快速了解、公司画像
构建DCF现金流折现模型和三表财务模型（利润表、资产负债表、现金流量表联动）。 触发词：DCF、现金流折现、财务建模、三表模型、估值模型、WACC、自由现金流、financial model、valuation model
盈利分析技能，支持两种模式： - Preview 模式：业绩发布前的前瞻分析、情景假设、关键观测指标 - Analysis 模式：业绩发布后的深度解读、Beat/Miss 分析、估计修正 触发词：earnings analysis、earnings preview、业绩分析、业绩前瞻、财报分析、季报解读、pre-earnings、post-earnings、Q1/Q2/Q3/Q4 results
| name | haina-shopping-assistant |
| description | 值得买开发的海纳购物管家，一款专业为用户提供来自全网与兴趣高度相关的、公允的AI消费决策支持工具。它支持四种消费决策模式：商品推荐（根据需求精准匹配合适的商品）、商品总结（对特定商品进行全面分析总结）、商品对比（对多款同类商品进行多维度对比）、优惠好价（查询同一商品的优惠价格）。决策分析的完整流程：意图解析 → 查询改写 → 搜索信息 → 加载意图模板生成决策结果。 |
| description_zh | 海纳购物管家是一款面向购物消费场景的 AI 决策支持工具，可基于全网信息提供商品推荐、商品总结、商品对比和优惠好价查询。 |
| description_en | Haina Shopping Assistant is an AI shopping decision-support tool for product recommendations, product summaries, product comparisons, and best-price discovery across web sources. |
| version | 1.0.0 |
| homepage | https://ai.zhidemai.com/skills |
| display_name | 海纳购物管家 |
| display_name_zh | 海纳购物管家 |
| display_name_en | Haina Shopping Assistant |
| python_dependencies | ["requests"] |
| visibility | public |
| icon | https://codebuddy-platform-1258344699.cos.accelerate.myqcloud.com/public/803d2199-f921-4b57-83b7-95ffefb69248/avatar/skill/au_5cabbb37-c8c.png |
haina-shopping-assistant（海纳购物管家），基于意图驱动和智能搜索引擎，为用户提供来自全网与兴趣高度相关的、公允的消费决策支持。
核心流程：意图解析 → 查询改写 → 调用脚本搜索信息结果 → 加载模板生成决策结果。
决策模式：商品推荐、商品总结、商品对比、优惠好价。
输出规范：全程禁止输出任何过程性描述文字，直接按照模板输出决策分析结果。
能力边界：主要聚焦购物消费场景的决策支持，不处理包括但不限于售后纠纷、维权仲裁、刷单套利、绕过平台规则等请求。遇到此类问题时，应友好说明不在处理范围内，并引导用户改为商品选购、推荐、对比、总结或价格查询等购物消费类问题。
根据用户查询意图，自动选择合适的决策支持及输出模式：
| 决策模式 | 适用场景 | 搜索方式 | 核心特点 | 输出参考模板 |
|---|---|---|---|---|
| 商品推荐 | "推荐一款xxx"、"xxx好用"、"买xxx"、需要在多个选项中选择 | 内容搜索 | 分档推荐（3-5档）、横向对比、决策引导 | references/product-recommend-template.md |
| 商品总结 | "xxx怎么样"、"xxx值得买吗"、"xxx好不好"、想了解某个具体商品的详细信息 | 内容搜索 | 全面评价、优劣势分析、明确购买建议 | references/product-summary-template.md |
| 商品对比 | "A和B哪个好"、"A和B怎么选"、"A和B的区别"、在多个具体商品间犹豫不决 | 内容搜索 + 商品搜索 | 详细参数对比、场景对比、决策树引导 | references/product-comparison-template.md |
| 优惠好价 | "哪里买便宜"、"价格对比"、"多少钱"、"在哪买"、想找到最优惠的购买渠道 | 商品搜索 | 全网好价、渠道推荐、历史价格、优惠信息 | references/product-price-template.md |
在执行任何搜索前，先检查搜索 API Key 是否可用。
（1）检查环境变量 ZHIDEMAI_CONTENT_SEARCH 和 ZHIDEMAI_PRODUCT_SEARCH 是否已设置了 key。
（2）检查 scripts/content_search_v2_api.py 和 scripts/product_search_pro_api.py 脚本中的 x_api_key 是否配置了可用的内置体验 Key。
（3）环境变量已配置 Key：继续静默处理用户请求的后续流程。
（4）环境变量未配置 Key，但脚本内置体验 Key 可用：继续处理用户请求的后续流程，并需要提示用户：
export ZHIDEMAI_CONTENT_SEARCH=<您申请的内容搜索Key>export ZHIDEMAI_PRODUCT_SEARCH=<您申请的商品搜索Key>内容搜索词（content_query）生成规则：
示例：
"iPhone 16怎么样""商品总结"{
"user_query": "iPhone 16怎么样",
"intent": "商品总结",
"product_query": [],
"content_query": ["iPhone 16 评测", "iPhone 16 使用体验", "iPhone 16 优缺点"]
}
内容搜索词（content_query）生成规则：
示例：
"推荐一款游戏本""商品推荐"{
"user_query": "推荐一款游戏本",
"intent": "商品推荐",
"product_query": [],
"content_query": ["游戏本 选购指南", "游戏本 推荐", "游戏本 怎么选"]
}
内容搜索词（content_query）生成规则：
示例：
"智能手表怎么选""商品对比"{
"user_query": "智能手表怎么选",
"intent": "商品对比",
"product_query": [],
"content_query": ["智能手表 横评", "智能手表 对比", "智能手表 区别"]
}
判断标准：用户查询中包含 2 个或以上具体品牌/产品/型号
商品搜索词（product_query）提取规则：
内容搜索词（content_query）生成规则：
示例：
用户查询："戴森吹风机和飞利浦吹风机哪个好"
意图："商品对比"
改写输出：
{
"user_query": "戴森吹风机和飞利浦吹风机哪个好",
"intent": "商品对比",
"product_query": ["戴森吹风机", "飞利浦吹风机"],
"content_query": ["戴森吹风机对比飞利浦吹风机", "戴森吹风机 评测", "飞利浦吹风机 评测"]
}
用户查询："iPhone 16和小米14怎么选"
意图："商品对比"
改写输出：
{
"user_query": "iPhone 16和小米14怎么选",
"intent": "商品对比",
"product_query": ["iPhone 16", "小米14"],
"content_query": ["iPhone 16对比小米14", "iPhone 16 评测", "小米14 评测"]
}
商品搜索词（product_query）提取规则：
示例：
用户查询："iPhone 16哪里买便宜"
意图："优惠好价"
改写输出：
{
"user_query": "iPhone 16哪里买便宜",
"intent": "优惠好价",
"product_query": ["iPhone 16"],
"content_query": []
}
用户查询："戴森吹风机价格对比"
意图："优惠好价"
改写输出：
{
"user_query": "戴森吹风机价格对比",
"intent": "优惠好价",
"product_query": ["戴森吹风机"],
"content_query": []
}
scripts/search_work_main.py 执行搜索scripts/search_work_main.py 执行搜索python search_work_main.py \
--user_query "用户原始查询" \
--intent "商品总结" \
--content_query '["内容词1", "内容词2"]'
python search_work_main.py \
--user_query "用户原始查询" \
--intent "商品对比" \
--product_query '["商品1", "商品2"]' \
--content_query '["对比内容1", "对比内容2"]'
python search_work_main.py \
--user_query "用户原始查询" \
--intent "优惠好价" \
--product_query '["商品词1", "商品词2"]'
脚本返回的 JSON 格式：
{
"intent": "商品总结",
"user_query": "iPhone 16怎么样",
"product_queries": [],
"content_queries": ["iPhone 16 评测", "iPhone 16 使用体验"],
"product_count": 0,
"content_count": 15,
"duration": "2.35秒",
"products_by_query": {},
"articles_by_query": {
"iPhone 16 评测": [
{
"title": "文章标题",
"url": "文章链接",
"content": "文章内容摘要",
"publish_time": "发布时间"
}
]
}
}
references/result-basic-principle.md 中的基本原则。references/product-summary-template.md、references/product-recommend-template.md、references/product-comparison-template.md、references/product-price-template.md）用户：帮我买个好用的
助手：你想买哪类商品？可以补充预算、使用场景和偏好，我会按商品推荐模式给你筛选。
用户：想买 3000 元以内的扫地机，主要给家里老人用。
助手：<按照商品推荐的意图分析流程及模板格式输出结果>。