name	unit-bot
description	扫地机器人 BOM 成本分析与技术选型专家。当用户询问扫地机器人（robot vacuum）的 BOM 成本、技术选型、零部件对比、供应链分析、竞品拆解时使用此技能。
user-invocable	true
metadata	{"openclaw":{"requires":{"bins":["python3","pip3"]},"emoji":"🤖","os":["darwin","linux"]}}

unit-bot — 扫地机器人 PLANS 价值设计平台

面向产品 / 成本 / 研发团队，整个项目以 PLANS 价值设计流程（P 现状研究 → L 精益设计 → A 先进裁剪 → N 价值创新 → S 体系建设）为骨架，把竞品拆机分析、BOM 成本核算、降本优化、创新研判、体系建设串成一条工作流。支持接入 OpenClaw / 飞书 / Slack，也可直接 CLI 使用。

命令速查（PLANS 12 子 agent 架构）

PLANS 拆为 12 个独立子 agent，每个职责单一、上下游清晰。

P · 现状研究（3 agent · 无前置依赖）

命令	Agent	职责	示例
`/research <product>`	产品研究员	产品定位 + MVP 客户需求 + 关键指标 + 对标	`/research 追觅 X50 Ultra`
`/teardown <product>`	拆解分析师	拆解流程 + 装配逆向 + DFA 三问法最少件	`/teardown 石头 G30S Pro`
`/issues <product>`	问题诊断师	质量问题 + 维修维护 + 改善机会方向	`/issues 石头 G30S Pro`

L · 精益设计（2 agent · DFMA）

命令	Agent	职责	上游
`/dfa <product>`	DFA 优化师	9 项装配优化 + 紧固件审计 + 标准化	`/teardown` + `/issues`
`/dfm <product>`	DFM 优化师	5 项材料/工艺优化 + 应该成本 (Should Cost)	`/teardown`

A · 先进裁剪（2 agent · TRIZ）

命令	Agent	职责	上游
`/function <product>`	功能建模师	TRIZ 功能-载体建模 + 价值/成本比矩阵	`/dfa` + `/dfm`
`/trim <product>`	裁剪策略师	三级裁剪 + TRIZ 矛盾矩阵 + 架构瓶颈	`/function`

N · 价值创新（3 agent）

命令	Agent	职责	上游
`/fos <product>`	功能创新搜索师	跨领域 FOS 功能替代方案	`/trim`
`/patent <product>`	专利规避师	专利检索 + 工程层规避（非法律意见）	`/fos`
`/trend <product>`	趋势分析师	S 曲线 + 系统进化 + 四新设计 + 3 年路线图	无

S · 体系建设（2 agent）

命令	Agent	职责	上游
`/platform <product>`	平台架构师	产品复杂性 + 平台化设计 + 流程	`/trim` + `/fos`
`/costsystem <product>`	成本体系构建师	组织/设施/能力/数据/流程 5 维体系	`/trim` + `/fos`

编排器

命令	用途	示例
`/plans <product>`	串行跑全 12 阶段（按依赖顺序）+ overview.md	`/plans 石头 G30S Pro`
`/plans status <product>`	查 12 阶段进度	`/plans status 石头 G30S Pro`
`/plans overview <product>`	重新拼 overview.md（不重跑）	`/plans overview 石头 G30S Pro`

已废除的旧用户命令

/bom /vs /find /framework /cut /dfma /product 已全部废除——其底层工具（generate_teardown_csv / vs_compare / find_parts / export_framework / cut_premium 等）已合并到 12 个子 agent 的工具白名单，由 agent 自主调用。用户只用 12 个 PLANS 命令 + /plans 编排器。

唯一例外：FCC 数据采集仍需用户 shell 跑 python scripts/fetch_fcc.py find/ocr "<品牌> <型号>"（涉及文件下载和视觉 OCR，不在 agent 工具集里）。

数据分类

系统维护 9 个数据库：

数据库	文件	角色	维护方式
① 产品规格库	`data/products/products_db.json`	"是什么" — MSRP / 规格 / 功能	`import_products.py` / `save_product`
② 拆机档案	`data/teardowns/.csv` + `fcc/{slug}/`	"用了什么件" — 元器件 BOM	`fetch_fcc.py` + `gen_teardown.py` 自动产出
③ 标准件库	`data/lib/components_lib.csv`	"值多少钱" — 跨机型聚合定价	`build_components.py`（仅接受 `fcc/teardown/confirmed`）
④ 材料库	`data/lib/materials.csv`	"原材料单价" — 22 种原料的 price_min/max/mid	直接编辑 CSV
⑤ 供应商应该成本库	`data/lib/suppliers.csv`	"谁在供货" + 应该成本 — 37 家供应商的档次/地区/采购条件	直接编辑 CSV
⑥ 工艺库	`data/lib/processes.csv` (待建)	"怎么做出来" — 注塑/CNC/钣金/压铸的工时和工时费率	待建 schema
⑦ 模具库	`data/lib/molds.csv` (待建)	"模具摊销多少" — 模具开发成本 / 寿命 / 单件摊销	待建 schema
⑧ 加工工具库	`data/lib/tooling.csv` (待建)	"用什么夹具刀具" — 工装夹具、刀具、量具的单件折旧	待建 schema
⑨ PLANS 研究库	`data/plans/plans_db.json` + `data/plans/{slug}/*.md`	"做过哪些降本研究" — 12 子 agent 产出	`plans_store.save_stage` 统一写入

应该成本（Should Cost）公式 = ④ 材料 + ⑥ 加工工时×费率 + ⑦ 模具摊销 + ⑧ 工具折旧 + 合理利润 (8%~15%) 这是 /dfm 子 agent 的核心建模逻辑。⑥/⑦/⑧ 三库 schema 待建中，先以 LLM 推理 + 行业基准估算填充。

材料库与供应商库

Agent 工具 query_materials 和 query_suppliers 直接读取 CSV，由子 agent 在以下场景自动调用：

场景	工具	典型调用
`/teardown` 供应链分析	`query_suppliers`	`query_suppliers(category="compute_electronics")`
`/dfm` Should Cost 替代供应商	`query_suppliers`	`query_suppliers(keyword="SoC", tier="二线")`
`/dfm` structure_cmf 材料成本分解	`query_materials`	`query_materials(bom_bucket="structure_cmf")`
`/fos` 找新材料候选	`query_materials`	`query_materials(keyword="HEPA")`

query_materials 过滤参数：

keyword：在名称/用途/备注中模糊搜索（如 "ABS" / "拖布" / "HEPA"）
mat_type：工程塑料 / 弹性体 / 金属 / 滤材 / 织物 / 泡棉 / 涂料 / 复合材料
bom_bucket：structure_cmf / cleaning / compute_electronics / dock_station / energy

query_suppliers 过滤参数：

keyword：供应商名称或产品关键词（如 "Rockchip" / "BLDC" / "LPDDR"）
category：compute_electronics / perception / power_motion / energy / structure_cmf / cleaning
tier：一线 / 二线 / 三线
region：大陆 / 台湾 / 日本 / 韩国 / 欧洲 / 美国

命令详解

PLANS 12-Agent 架构

每个 PLANS 子 agent 是一个独立模块，目录结构 agents/<stage_key>/：

prompt.md — system prompt（独立 markdown）
tools.py — ALLOWED_TOOLS 工具白名单
schema.py — build_user_input + 输出 JSON schema 文档
render.py — render_md 把 JSON 渲染成报告
__init__.py — 重新导出标准接口

架构原则：

主 agent (orchestrator) 不做 PLANS 调研，只调用 plans_* 工具调度子 agent。
每个子 agent 单一职责，输入输出严格定义。
子 agent 只读不写业务库；所有写库由 plans_store.save_stage 统一进 plans_db.json。
阶段依赖关系由 core/plans_store.py 的 STAGE_DEPS 集中维护，跨阶段依赖未满足时自动 blocked。
详细架构：docs/agents_architecture.md

阶段	子 agent (12)	命令	上游
P 现状研究	`p_research` (产品研究员)	`/research`	无
	`p_teardown` (拆解分析师)	`/teardown`	无
	`p_issues` (问题诊断师)	`/issues`	无
L 精益设计	`l_dfa` (DFA 优化师)	`/dfa`	`/teardown`+`/issues`
	`l_dfm` (DFM 优化师)	`/dfm`	`/teardown`
A 先进裁剪 (TRIZ)	`a_function` (功能建模师)	`/function`	`/dfa`+`/dfm`
	`a_trim` (裁剪策略师)	`/trim`	`/function`
N 价值创新	`n_fos` (功能创新搜索师)	`/fos`	`/trim`
	`n_patent` (专利规避师)	`/patent`	`/fos`
	`n_trend` (趋势分析师)	`/trend`	无
S 体系建设	`s_platform` (平台架构师)	`/platform`	`/trim`+`/fos`
	`s_costsystem` (成本体系构建师)	`/costsystem`	`/trim`+`/fos`

P 阶段命令详解（3 agent）

`/research <product>`

/research 追觅 X50 Ultra

P 阶段产品研究员：多源采集产品定位、客户需求 (MVP)、对标竞品、关键指标。 职责单一：不读拆机数据，不算成本。

`/teardown <product>`

/teardown 石头 G30S Pro

P 阶段拆解分析师：还原拆解流程、推断装配顺序、用 Boothroyd-Dewhurst 三问法识别可合并件、列出装配反模式（焊接/粘接/螺纹紧固/单独动作/人体工学问题）。读取 get_motors + get_pcb_components + FCC OCR 数据。

`/issues <product>`

/issues 石头 G30S Pro

P 阶段问题诊断师：扫描用户评论、维修视频，识别质量问题清单 + 维修维护痛点 + 改善机会方向。 不给解决方案——那是 L/A/N 阶段的活。

L 阶段命令详解（2 agent · DFMA）

`/dfa <product>`

/dfa 卧安 K10+ Pro Combo

L 阶段 DFA 优化师：基于 P 阶段产出，给出 9 项 DFA 优化方向：

最小件合并（Boothroyd-Dewhurst 三问法）
紧固件减少
自定位防呆设计
自固定设计
防止欠/过约束
单独装配动作消除
焊接/粘接/螺纹紧固消除
解决人体工学问题
标准化设计

每条建议附 预估节省（元/台 + 装配秒数）+ 主要风险。

`/dfm <product>`

/dfm 卧安 K10+ Pro Combo

L 阶段 DFM 优化师：5 项材料/工艺优化方向 + 核心件应该成本 (Should Cost) 建模：

优化方向
材料替代（PC+ABS → PP；玻纤增强 → 普通工程塑料）
工艺改变（CNC → 注塑、喷涂 → 免喷涂塑料）
加工精度放宽（±0.5mm = 1× vs ±0.01mm = 10~20×）
表面处理简化
结构简化

Should Cost 公式：材料成本 + 加工成本（工时×费率）+ 合理利润（8%~15%）。对比当前报价 → 识别报价虚高的件，列出谈判优先级。

A 阶段命令详解（2 agent · TRIZ）

`/function <product>`

/function 石头 G30S Pro

A 阶段功能建模师：用 TRIZ 功能分析法把产品建模为「功能-载体」对应表。

每个功能/载体打 V (客户感知价值) + C (成本占比) → V/C 比。
V/C < 0.8 = 过设计；V/C > 1.2 = 欠设计。
同时识别功能冗余（多载体实现同一功能）和功能缺失（用户期待但未实现）。

`/trim <product>`

/trim 石头 G30S Pro

A 阶段裁剪策略师：基于 /function 的价值矩阵做激进裁剪 + TRIZ 矛盾矩阵：

三级裁剪：

一级：裁剪 V<0.5 的功能缺陷
二级：裁剪 V/C<1 的组件
三级：激进裁剪（载体彻底替换，如去基站化）

TRIZ 矛盾：

技术矛盾（吸力↑ → 噪声↑）→ 用 39×39 矛盾矩阵给候选发明原理
物理矛盾（拖布既要湿又要干）→ 4 种分离方法（时间/空间/条件/系统）
架构瓶颈识别 → N 阶段 FOS 入口

N 阶段命令详解（3 agent）

`/fos <product>`

/fos 石头 G30S Pro

N 阶段功能创新搜索师：基于 /trim 的架构瓶颈做跨领域功能搜索（FOS）。

把功能抽象为跨行业通用语（"扫地机的尘气分离" → "连续流体中固体颗粒分离"）
找其他行业的解决方案（工业除尘 / 抽油烟机旋风分离 / 真空吸料机）
评估技术/供应商/集成难度/成本对比/风险

`/patent <product>`

/patent 石头 G30S Pro

N 阶段专利规避师：对 /fos 候选方案做专利检索 + 权利要求映射 + 工程层规避方案。 ⚠️ 工程意见，非法律意见。最终是否构成侵权由专业 IP 律师评估。

规避策略（按风险从低到高）：

替换技术手段（最安全）
改变结构特征（中等）
改变实施场景（中等）
不做该功能（最安全但损失功能）

`/trend <product>`

/trend 石头 G30S Pro

N 阶段趋势分析师：S 曲线分析 + 系统进化方向 + 四新设计 + 3 年路线图。

TRIZ 系统进化方向（产品朝"理想化↑"演进）：

理想化（基站消失/雷达消失）
动态化（固定吸口 → 动态张紧）
可控性（全功率清洁 → 按地面材质变功率）
集成化（多板合一）
智能化（端侧大模型）

S 曲线：扫地机当前在成长期晚期/成熟期早期，需要识别下一条 S 曲线种子。

无前置依赖——可独立跑。

S 阶段命令详解（2 agent）

`/platform <product>`

/platform 石头 G30S Pro

S 阶段平台架构师：从整个产品矩阵视角做产品复杂性管理 + 平台化设计。

复杂性评分（SKU 数 / 共件率 / 平台化程度）
平台化候选识别（按"投入产出比"排序）
具体平台设计（覆盖机型 / 可变参数 / 接口标准）
复杂性管理流程（立项守门 / 共件率 KPI / 退役机制）

参考案例：汽车业大众 MQB 平台。

`/costsystem <product>`

/costsystem 石头 G30S Pro

S 阶段成本体系构建师：5 维体系建设方案：

维度	内容
组织	DFMA / 成本工程团队、岗位职责、跨部门会议机制、KPI
设施	拆解实验室、成本数据库平台、Should Cost 建模工具、看板
能力	DFMA / TRIZ / Should Cost 培训路线、内部认证
数据	数据库更新频率、责任人、可信度等级、共享机制
流程	PLANS 嵌入 NPI Gates（立项 → 概念 → 设计 → 模具 → 量产 → 退市）

数据采集（用户手动）

FCC 文档检索 + PCB 芯片 OCR

python scripts/fetch_fcc.py find "石头 G30S Pro"   # 查 FCC ID 和文档链接（不下载）
python scripts/fetch_fcc.py ocr  "石头 G30S Pro"   # 下载 PDF + 逐页视觉 OCR 识别芯片丝印

涉及文件下载和视觉 OCR，不在 agent 工具集里——/teardown 子 agent 调研时若发现 PCB 数据缺失，会提示用户先跑此命令。

其余底层数据采集 / 查询工具（generate_teardown_csv / vs_compare / find_parts / export_framework 等）已合并到 12 个子 agent 的工具白名单，由 agent 自主调用，不向用户暴露为命令。

编排器命令详解

`/plans <product>` — 串行跑全 12 阶段

/plans 石头 G30S Pro

按依赖顺序串行 P→L→A→N→S（12 个 agent），全部完成后生成 data/plans/{slug}/overview.md。任一阶段 blocked（依赖未满足）会跳过但不停；任一阶段 error 会停止后续。

`/plans status <品牌> <型号>` — 查阶段进度

返回每个阶段是否完成 + 完成时间 + 报告路径。

`/plans overview <品牌> <型号>` — 重新拼 overview.md

不重跑 agent，只把已有阶段产出合并为总览。

维护入口

入口	场景
`core/bom_8bucket_framework.json`	调整桶定义 / 典型子项 / 基准占比
`data/lib/components_lib.csv`	日常价格维护（`cost_min/cost_max`）
`data/lib/standard_parts.json`	未收录件基准价 fallback
`data/products/model_aliases.csv`	国内/海外型号映射
`data/products/products.csv`	新增机型规格

Pipeline 详细：`gen_teardown.py` 4-Stage + 4级成本结构

按 4级成本结构 组织：一级(5大成本类) → 二级(7桶, 全部归入硬件物料) → 三级(功能模块) → 四级(组件/最小计价单元)。

Stage	职责	关键产出
0 FCC 上游	自动载入 `fcc/{slug}/_fcc_.csv`（有则注入，无则跳过）	已知 FCC 件不重复爬取
1 Discovery	多源调研爬元器件型号；prompt 注入 4级结构 + 7桶定义 + Stage 0 已知件	`bom_bucket + name + model + spec + confidence + source_url`；空结果自动降级为 framework_fill
2 Enrichment	SoC 推导伴随件：识别到 RK3588S 等自动补 PMIC/RAM/ROM/AI 授权	补齐易漏配套件
~ Normalize	LLM 自创桶名（如 `perception_system`）映射回 framework 7 个合法 key	兜底保护
3 Coverage Audit	从产品数据库检测硬件特征（基站/上下水/升降雷达/拖布延边等），按 condition 过滤 typical_items 后逐桶检查覆盖缺口，补缺行写入 CSV（`confidence=framework_fill`，`_price_src` 标注来源）	缺失项清单 + 自动补齐行
4 Aggregate & Bias	三级查价（`components_lib` → `standard_parts` → 桶兜底）+ 辅料组装估算 + 传感器分档；桶占比 vs 基准 ±tolerance + BOM/MSRP 诊断 + 一级成本结构 (5大类, BOM实测+固定参考)	BOM合计 · 桶占比偏差告警 · 整机全成本估算 · DFA 组装难度分

Stage 1 兜底：未找到公开拆机资料时自动降级为 framework_fill，按 typical_items 生成基线 BOM（全部标记 confidence=estimate），不中断流程。

Stage 4 一级成本结构：硬件物料(7桶) 用 BOM 实测值，其余 4 项（人工+机器折旧 / 销售+管理费用 / 研发均摊 / 仓储物流售后）按档位固定参考值。非硬件成本单台相对固定，硬件物料是唯一高度可变项。

更新 components_lib.csv 的 cost_min/cost_max，下次跑 Stage 4 自动生效，无需重启。

FCC 采集详细

支持品牌：石头 Roborock · 追觅 Dreame · 科沃斯 Ecovacs · 云鲸 Narwal · SwitchBot 卧安 · 3irobotics 杉川 · Eufy 安克 · Xiaomi 小米 · iRobot

# Step 1：查文档链接（不下载，供人工核查）
python scripts/fetch_fcc.py find "石头G30S Pro"
python scripts/fetch_fcc.py find "科沃斯X8 Pro" --fcc-id 2A6HE-DEX8PRO
python scripts/fetch_fcc.py find "石头G30S Pro" --force

# Step 2：下载 PDF + OCR
python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro"
python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro" --force
AIHUBMIX_API_KEY=xxx AIHUBMIX_MODEL=gpt-4o python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro"

产出路径：data/teardowns/fcc/{slug}/links.json（find）· latest.json + pdfs/ + {slug}_fcc_{date}.csv（ocr）。

BOM 7 桶框架

单一事实源：core/bom_8bucket_framework.json，通过 core/bucket_framework.py 加载。修改一处，gen_teardown / analyze / export_csv 四处自动同步。

#	桶	核心内容	行业基准	价值权重 (entry/mid/flagship)
1	算力与电子	SoC · MCU · Wi-Fi/BT · PMIC · RAM/ROM · PCB · 阻容	13% (10–20%)	0.5 / 0.7 / 0.9
2	感知系统	LDS · ToF · 前视线激光 · IMU · 沿墙 · 超声波 · 碰撞	16% (12–25%)	0.6 / 0.85 / 1.0
3	动力与驱动	主机吸尘风机 · 驱动轮/履带 · 边轮 · 万向轮 · 越障升降	11% (8–15%)	0.6 / 0.75 / 0.85
4	清洁功能	拖布本体 · 滚刷 · 边扫 · 主机水箱/尘盒 · 清水泵	20% (14–30%)	0.7 / 0.9 / 1.0
5	基站系统	外壳 · 电源 · 集尘 · 清水/污水桶 · PTC · 顶杆 · PCBA	24% (15–35%) ¹	0.0 / 0.7 / 1.0
6	能源系统	锂电池包（电芯 + BMS + 封装）	7% (3–10%)	0.8 / 0.7 / 0.6
7	整机结构 CMF	上盖/底盘 · CMF 喷涂 · 模具摊销 · 紧固件	13% (10–20%)	0.5 / 0.65 / 0.8

¹ 基站占比分档：纯充电桩 ~5%、含换水 +10%、含集尘 +8%、含自清洗 +5%。T80S 实测 dock_station 占比 ~30%（旗舰全功能基站）。 ² 原第 8 桶「MVA+软件授权」已拆分到一级成本大类：组装人工 → 人工+机器折旧、SLAM版税/OS授权 → 研发均摊、包装材料/物流运保 → 仓储物流成本。整机 BOM/MSRP 比例常见 25–40%（旗舰机偏上限）。基准数据来源：开源证券·科沃斯T80S拆解（2024）。

桶字段结构（DFMA 相关）

每个桶除 industry_pct_range / typical_items / boundary_notes 外，还携带以下 DFMA 字段：

字段	类型	作用
`user_value_weight.note`	string	价值权重打分的定性说明（仅供人工审核，不参与计算）
`user_value_weight.entry`	float `0~1`	入门档（< ¥2000 / 无基站）下用户对该桶的感知价值权重
`user_value_weight.mid`	float `0~1`	中档（¥2000~4000）下的价值权重
`user_value_weight.flagship`	float `0~1`	旗舰档（≥ ¥4000 / 全功能基站）下的价值权重
`dfma_levers`	array	该桶可用的 DFMA 设计抓手清单（降级/合并/工艺简化）

同一个桶在不同档位的权重通常不同。例如能源桶 entry=0.8 / flagship=0.6：入门机靠续航完成全屋清扫，旗舰机有基站随时回充。/dfma 命令按产品档位自动选取对应权重计算价值成本比。

置信度层级

来源	`confidence`	用途
产品数据库（人工/CSV）	`database`	规格 / 价格 / 功能
实物拆机 CSV	`teardown`	PCB 芯片 / 电机 / 传感器
FCC 照片识别	`fcc`	PCB 芯片（与 BOM 流程解耦）
网络调研	`web`	规格层（吸力/续航/布尔功能）
同平台推断	`inferred`	SoC 伴随件（Stage 2 产出）
行业基准估算	`estimate`	无拆机数据时的 BOM 成本
框架补缺	`framework_fill`	Stage 3 自动补缺，按特征过滤+典型子项估算

inferred 数据需实物拆机核实后方可升级为 confirmed。

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description	扫地机器人 BOM 成本分析与技术选型专家。当用户询问扫地机器人（robot vacuum）的 BOM 成本、技术选型、零部件对比、供应链分析、竞品拆解时使用此技能。
user-invocable	true
metadata	{"openclaw":{"requires":{"bins":["python3","pip3"]},"emoji":"🤖","os":["darwin","linux"]}}

unit-bot — 扫地机器人 PLANS 价值设计平台

命令速查（PLANS 12 子 agent 架构）

PLANS 拆为 12 个独立子 agent，每个职责单一、上下游清晰。

P · 现状研究（3 agent · 无前置依赖）

命令	Agent	职责	示例
`/research <product>`	产品研究员	产品定位 + MVP 客户需求 + 关键指标 + 对标	`/research 追觅 X50 Ultra`
`/teardown <product>`	拆解分析师	拆解流程 + 装配逆向 + DFA 三问法最少件	`/teardown 石头 G30S Pro`
`/issues <product>`	问题诊断师	质量问题 + 维修维护 + 改善机会方向	`/issues 石头 G30S Pro`

L · 精益设计（2 agent · DFMA）

命令	Agent	职责	上游
`/dfa <product>`	DFA 优化师	9 项装配优化 + 紧固件审计 + 标准化	`/teardown` + `/issues`
`/dfm <product>`	DFM 优化师	5 项材料/工艺优化 + 应该成本 (Should Cost)	`/teardown`

A · 先进裁剪（2 agent · TRIZ）

命令	Agent	职责	上游
`/function <product>`	功能建模师	TRIZ 功能-载体建模 + 价值/成本比矩阵	`/dfa` + `/dfm`
`/trim <product>`	裁剪策略师	三级裁剪 + TRIZ 矛盾矩阵 + 架构瓶颈	`/function`

N · 价值创新（3 agent）

命令	Agent	职责	上游
`/fos <product>`	功能创新搜索师	跨领域 FOS 功能替代方案	`/trim`
`/patent <product>`	专利规避师	专利检索 + 工程层规避（非法律意见）	`/fos`
`/trend <product>`	趋势分析师	S 曲线 + 系统进化 + 四新设计 + 3 年路线图	无

S · 体系建设（2 agent）

命令	Agent	职责	上游
`/platform <product>`	平台架构师	产品复杂性 + 平台化设计 + 流程	`/trim` + `/fos`
`/costsystem <product>`	成本体系构建师	组织/设施/能力/数据/流程 5 维体系	`/trim` + `/fos`

编排器

命令	用途	示例
`/plans <product>`	串行跑全 12 阶段（按依赖顺序）+ overview.md	`/plans 石头 G30S Pro`
`/plans status <product>`	查 12 阶段进度	`/plans status 石头 G30S Pro`
`/plans overview <product>`	重新拼 overview.md（不重跑）	`/plans overview 石头 G30S Pro`

已废除的旧用户命令

唯一例外：FCC 数据采集仍需用户 shell 跑 python scripts/fetch_fcc.py find/ocr "<品牌> <型号>"（涉及文件下载和视觉 OCR，不在 agent 工具集里）。

数据分类

系统维护 9 个数据库：

数据库	文件	角色	维护方式
① 产品规格库	`data/products/products_db.json`	"是什么" — MSRP / 规格 / 功能	`import_products.py` / `save_product`
② 拆机档案	`data/teardowns/.csv` + `fcc/{slug}/`	"用了什么件" — 元器件 BOM	`fetch_fcc.py` + `gen_teardown.py` 自动产出
③ 标准件库	`data/lib/components_lib.csv`	"值多少钱" — 跨机型聚合定价	`build_components.py`（仅接受 `fcc/teardown/confirmed`）
④ 材料库	`data/lib/materials.csv`	"原材料单价" — 22 种原料的 price_min/max/mid	直接编辑 CSV
⑤ 供应商应该成本库	`data/lib/suppliers.csv`	"谁在供货" + 应该成本 — 37 家供应商的档次/地区/采购条件	直接编辑 CSV
⑥ 工艺库	`data/lib/processes.csv` (待建)	"怎么做出来" — 注塑/CNC/钣金/压铸的工时和工时费率	待建 schema
⑦ 模具库	`data/lib/molds.csv` (待建)	"模具摊销多少" — 模具开发成本 / 寿命 / 单件摊销	待建 schema
⑧ 加工工具库	`data/lib/tooling.csv` (待建)	"用什么夹具刀具" — 工装夹具、刀具、量具的单件折旧	待建 schema
⑨ PLANS 研究库	`data/plans/plans_db.json` + `data/plans/{slug}/*.md`	"做过哪些降本研究" — 12 子 agent 产出	`plans_store.save_stage` 统一写入

应该成本（Should Cost）公式 = ④ 材料 + ⑥ 加工工时×费率 + ⑦ 模具摊销 + ⑧ 工具折旧 + 合理利润 (8%~15%) 这是 /dfm 子 agent 的核心建模逻辑。⑥/⑦/⑧ 三库 schema 待建中，先以 LLM 推理 + 行业基准估算填充。

材料库与供应商库

Agent 工具 query_materials 和 query_suppliers 直接读取 CSV，由子 agent 在以下场景自动调用：

场景	工具	典型调用
`/teardown` 供应链分析	`query_suppliers`	`query_suppliers(category="compute_electronics")`
`/dfm` Should Cost 替代供应商	`query_suppliers`	`query_suppliers(keyword="SoC", tier="二线")`
`/dfm` structure_cmf 材料成本分解	`query_materials`	`query_materials(bom_bucket="structure_cmf")`
`/fos` 找新材料候选	`query_materials`	`query_materials(keyword="HEPA")`

query_materials 过滤参数：

keyword：在名称/用途/备注中模糊搜索（如 "ABS" / "拖布" / "HEPA"）
mat_type：工程塑料 / 弹性体 / 金属 / 滤材 / 织物 / 泡棉 / 涂料 / 复合材料
bom_bucket：structure_cmf / cleaning / compute_electronics / dock_station / energy

query_suppliers 过滤参数：

keyword：供应商名称或产品关键词（如 "Rockchip" / "BLDC" / "LPDDR"）
category：compute_electronics / perception / power_motion / energy / structure_cmf / cleaning
tier：一线 / 二线 / 三线
region：大陆 / 台湾 / 日本 / 韩国 / 欧洲 / 美国

命令详解

PLANS 12-Agent 架构

每个 PLANS 子 agent 是一个独立模块，目录结构 agents/<stage_key>/：

prompt.md — system prompt（独立 markdown）
tools.py — ALLOWED_TOOLS 工具白名单
schema.py — build_user_input + 输出 JSON schema 文档
render.py — render_md 把 JSON 渲染成报告
__init__.py — 重新导出标准接口

架构原则：

主 agent (orchestrator) 不做 PLANS 调研，只调用 plans_* 工具调度子 agent。
每个子 agent 单一职责，输入输出严格定义。
子 agent 只读不写业务库；所有写库由 plans_store.save_stage 统一进 plans_db.json。
阶段依赖关系由 core/plans_store.py 的 STAGE_DEPS 集中维护，跨阶段依赖未满足时自动 blocked。
详细架构：docs/agents_architecture.md

阶段	子 agent (12)	命令	上游
P 现状研究	`p_research` (产品研究员)	`/research`	无
	`p_teardown` (拆解分析师)	`/teardown`	无
	`p_issues` (问题诊断师)	`/issues`	无
L 精益设计	`l_dfa` (DFA 优化师)	`/dfa`	`/teardown`+`/issues`
	`l_dfm` (DFM 优化师)	`/dfm`	`/teardown`
A 先进裁剪 (TRIZ)	`a_function` (功能建模师)	`/function`	`/dfa`+`/dfm`
	`a_trim` (裁剪策略师)	`/trim`	`/function`
N 价值创新	`n_fos` (功能创新搜索师)	`/fos`	`/trim`
	`n_patent` (专利规避师)	`/patent`	`/fos`
	`n_trend` (趋势分析师)	`/trend`	无
S 体系建设	`s_platform` (平台架构师)	`/platform`	`/trim`+`/fos`
	`s_costsystem` (成本体系构建师)	`/costsystem`	`/trim`+`/fos`

P 阶段命令详解（3 agent）

`/research <product>`

/research 追觅 X50 Ultra

P 阶段产品研究员：多源采集产品定位、客户需求 (MVP)、对标竞品、关键指标。 职责单一：不读拆机数据，不算成本。

`/teardown <product>`

/teardown 石头 G30S Pro

`/issues <product>`

/issues 石头 G30S Pro

P 阶段问题诊断师：扫描用户评论、维修视频，识别质量问题清单 + 维修维护痛点 + 改善机会方向。 不给解决方案——那是 L/A/N 阶段的活。

L 阶段命令详解（2 agent · DFMA）

`/dfa <product>`

/dfa 卧安 K10+ Pro Combo

L 阶段 DFA 优化师：基于 P 阶段产出，给出 9 项 DFA 优化方向：

最小件合并（Boothroyd-Dewhurst 三问法）
紧固件减少
自定位防呆设计
自固定设计
防止欠/过约束
单独装配动作消除
焊接/粘接/螺纹紧固消除
解决人体工学问题
标准化设计

每条建议附 预估节省（元/台 + 装配秒数）+ 主要风险。

`/dfm <product>`

/dfm 卧安 K10+ Pro Combo

L 阶段 DFM 优化师：5 项材料/工艺优化方向 + 核心件应该成本 (Should Cost) 建模：

优化方向
材料替代（PC+ABS → PP；玻纤增强 → 普通工程塑料）
工艺改变（CNC → 注塑、喷涂 → 免喷涂塑料）
加工精度放宽（±0.5mm = 1× vs ±0.01mm = 10~20×）
表面处理简化
结构简化

Should Cost 公式：材料成本 + 加工成本（工时×费率）+ 合理利润（8%~15%）。对比当前报价 → 识别报价虚高的件，列出谈判优先级。

A 阶段命令详解（2 agent · TRIZ）

`/function <product>`

/function 石头 G30S Pro

A 阶段功能建模师：用 TRIZ 功能分析法把产品建模为「功能-载体」对应表。

每个功能/载体打 V (客户感知价值) + C (成本占比) → V/C 比。
V/C < 0.8 = 过设计；V/C > 1.2 = 欠设计。
同时识别功能冗余（多载体实现同一功能）和功能缺失（用户期待但未实现）。

`/trim <product>`

/trim 石头 G30S Pro

A 阶段裁剪策略师：基于 /function 的价值矩阵做激进裁剪 + TRIZ 矛盾矩阵：

三级裁剪：

一级：裁剪 V<0.5 的功能缺陷
二级：裁剪 V/C<1 的组件
三级：激进裁剪（载体彻底替换，如去基站化）

TRIZ 矛盾：

技术矛盾（吸力↑ → 噪声↑）→ 用 39×39 矛盾矩阵给候选发明原理
物理矛盾（拖布既要湿又要干）→ 4 种分离方法（时间/空间/条件/系统）
架构瓶颈识别 → N 阶段 FOS 入口

N 阶段命令详解（3 agent）

`/fos <product>`

/fos 石头 G30S Pro

N 阶段功能创新搜索师：基于 /trim 的架构瓶颈做跨领域功能搜索（FOS）。

把功能抽象为跨行业通用语（"扫地机的尘气分离" → "连续流体中固体颗粒分离"）
找其他行业的解决方案（工业除尘 / 抽油烟机旋风分离 / 真空吸料机）
评估技术/供应商/集成难度/成本对比/风险

`/patent <product>`

/patent 石头 G30S Pro

规避策略（按风险从低到高）：

替换技术手段（最安全）
改变结构特征（中等）
改变实施场景（中等）
不做该功能（最安全但损失功能）

`/trend <product>`

/trend 石头 G30S Pro

N 阶段趋势分析师：S 曲线分析 + 系统进化方向 + 四新设计 + 3 年路线图。

TRIZ 系统进化方向（产品朝"理想化↑"演进）：

理想化（基站消失/雷达消失）
动态化（固定吸口 → 动态张紧）
可控性（全功率清洁 → 按地面材质变功率）
集成化（多板合一）
智能化（端侧大模型）

S 曲线：扫地机当前在成长期晚期/成熟期早期，需要识别下一条 S 曲线种子。

无前置依赖——可独立跑。

S 阶段命令详解（2 agent）

`/platform <product>`

/platform 石头 G30S Pro

S 阶段平台架构师：从整个产品矩阵视角做产品复杂性管理 + 平台化设计。

复杂性评分（SKU 数 / 共件率 / 平台化程度）
平台化候选识别（按"投入产出比"排序）
具体平台设计（覆盖机型 / 可变参数 / 接口标准）
复杂性管理流程（立项守门 / 共件率 KPI / 退役机制）

参考案例：汽车业大众 MQB 平台。

`/costsystem <product>`

/costsystem 石头 G30S Pro

S 阶段成本体系构建师：5 维体系建设方案：

维度	内容
组织	DFMA / 成本工程团队、岗位职责、跨部门会议机制、KPI
设施	拆解实验室、成本数据库平台、Should Cost 建模工具、看板
能力	DFMA / TRIZ / Should Cost 培训路线、内部认证
数据	数据库更新频率、责任人、可信度等级、共享机制
流程	PLANS 嵌入 NPI Gates（立项 → 概念 → 设计 → 模具 → 量产 → 退市）

数据采集（用户手动）

FCC 文档检索 + PCB 芯片 OCR

python scripts/fetch_fcc.py find "石头 G30S Pro"   # 查 FCC ID 和文档链接（不下载）
python scripts/fetch_fcc.py ocr  "石头 G30S Pro"   # 下载 PDF + 逐页视觉 OCR 识别芯片丝印

涉及文件下载和视觉 OCR，不在 agent 工具集里——/teardown 子 agent 调研时若发现 PCB 数据缺失，会提示用户先跑此命令。

其余底层数据采集 / 查询工具（generate_teardown_csv / vs_compare / find_parts / export_framework 等）已合并到 12 个子 agent 的工具白名单，由 agent 自主调用，不向用户暴露为命令。

编排器命令详解

`/plans <product>` — 串行跑全 12 阶段

/plans 石头 G30S Pro

`/plans status <品牌> <型号>` — 查阶段进度

返回每个阶段是否完成 + 完成时间 + 报告路径。

`/plans overview <品牌> <型号>` — 重新拼 overview.md

不重跑 agent，只把已有阶段产出合并为总览。

维护入口

入口	场景
`core/bom_8bucket_framework.json`	调整桶定义 / 典型子项 / 基准占比
`data/lib/components_lib.csv`	日常价格维护（`cost_min/cost_max`）
`data/lib/standard_parts.json`	未收录件基准价 fallback
`data/products/model_aliases.csv`	国内/海外型号映射
`data/products/products.csv`	新增机型规格

Pipeline 详细：`gen_teardown.py` 4-Stage + 4级成本结构

按 4级成本结构 组织：一级(5大成本类) → 二级(7桶, 全部归入硬件物料) → 三级(功能模块) → 四级(组件/最小计价单元)。

Stage	职责	关键产出
0 FCC 上游	自动载入 `fcc/{slug}/_fcc_.csv`（有则注入，无则跳过）	已知 FCC 件不重复爬取
1 Discovery	多源调研爬元器件型号；prompt 注入 4级结构 + 7桶定义 + Stage 0 已知件	`bom_bucket + name + model + spec + confidence + source_url`；空结果自动降级为 framework_fill
2 Enrichment	SoC 推导伴随件：识别到 RK3588S 等自动补 PMIC/RAM/ROM/AI 授权	补齐易漏配套件
~ Normalize	LLM 自创桶名（如 `perception_system`）映射回 framework 7 个合法 key	兜底保护
3 Coverage Audit	从产品数据库检测硬件特征（基站/上下水/升降雷达/拖布延边等），按 condition 过滤 typical_items 后逐桶检查覆盖缺口，补缺行写入 CSV（`confidence=framework_fill`，`_price_src` 标注来源）	缺失项清单 + 自动补齐行
4 Aggregate & Bias	三级查价（`components_lib` → `standard_parts` → 桶兜底）+ 辅料组装估算 + 传感器分档；桶占比 vs 基准 ±tolerance + BOM/MSRP 诊断 + 一级成本结构 (5大类, BOM实测+固定参考)	BOM合计 · 桶占比偏差告警 · 整机全成本估算 · DFA 组装难度分

Stage 1 兜底：未找到公开拆机资料时自动降级为 framework_fill，按 typical_items 生成基线 BOM（全部标记 confidence=estimate），不中断流程。

更新 components_lib.csv 的 cost_min/cost_max，下次跑 Stage 4 自动生效，无需重启。

FCC 采集详细

支持品牌：石头 Roborock · 追觅 Dreame · 科沃斯 Ecovacs · 云鲸 Narwal · SwitchBot 卧安 · 3irobotics 杉川 · Eufy 安克 · Xiaomi 小米 · iRobot

# Step 1：查文档链接（不下载，供人工核查）
python scripts/fetch_fcc.py find "石头G30S Pro"
python scripts/fetch_fcc.py find "科沃斯X8 Pro" --fcc-id 2A6HE-DEX8PRO
python scripts/fetch_fcc.py find "石头G30S Pro" --force

# Step 2：下载 PDF + OCR
python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro"
python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro" --force
AIHUBMIX_API_KEY=xxx AIHUBMIX_MODEL=gpt-4o python scripts/fetch_fcc.py ocr "石头G30S Pro"

产出路径：data/teardowns/fcc/{slug}/links.json（find）· latest.json + pdfs/ + {slug}_fcc_{date}.csv（ocr）。

BOM 7 桶框架

单一事实源：core/bom_8bucket_framework.json，通过 core/bucket_framework.py 加载。修改一处，gen_teardown / analyze / export_csv 四处自动同步。

#	桶	核心内容	行业基准	价值权重 (entry/mid/flagship)
1	算力与电子	SoC · MCU · Wi-Fi/BT · PMIC · RAM/ROM · PCB · 阻容	13% (10–20%)	0.5 / 0.7 / 0.9
2	感知系统	LDS · ToF · 前视线激光 · IMU · 沿墙 · 超声波 · 碰撞	16% (12–25%)	0.6 / 0.85 / 1.0
3	动力与驱动	主机吸尘风机 · 驱动轮/履带 · 边轮 · 万向轮 · 越障升降	11% (8–15%)	0.6 / 0.75 / 0.85
4	清洁功能	拖布本体 · 滚刷 · 边扫 · 主机水箱/尘盒 · 清水泵	20% (14–30%)	0.7 / 0.9 / 1.0
5	基站系统	外壳 · 电源 · 集尘 · 清水/污水桶 · PTC · 顶杆 · PCBA	24% (15–35%) ¹	0.0 / 0.7 / 1.0
6	能源系统	锂电池包（电芯 + BMS + 封装）	7% (3–10%)	0.8 / 0.7 / 0.6
7	整机结构 CMF	上盖/底盘 · CMF 喷涂 · 模具摊销 · 紧固件	13% (10–20%)	0.5 / 0.65 / 0.8

¹ 基站占比分档：纯充电桩 ~5%、含换水 +10%、含集尘 +8%、含自清洗 +5%。T80S 实测 dock_station 占比 ~30%（旗舰全功能基站）。 ² 原第 8 桶「MVA+软件授权」已拆分到一级成本大类：组装人工 → 人工+机器折旧、SLAM版税/OS授权 → 研发均摊、包装材料/物流运保 → 仓储物流成本。整机 BOM/MSRP 比例常见 25–40%（旗舰机偏上限）。基准数据来源：开源证券·科沃斯T80S拆解（2024）。

桶字段结构（DFMA 相关）

每个桶除 industry_pct_range / typical_items / boundary_notes 外，还携带以下 DFMA 字段：

字段	类型	作用
`user_value_weight.note`	string	价值权重打分的定性说明（仅供人工审核，不参与计算）
`user_value_weight.entry`	float `0~1`	入门档（< ¥2000 / 无基站）下用户对该桶的感知价值权重
`user_value_weight.mid`	float `0~1`	中档（¥2000~4000）下的价值权重
`user_value_weight.flagship`	float `0~1`	旗舰档（≥ ¥4000 / 全功能基站）下的价值权重
`dfma_levers`	array	该桶可用的 DFMA 设计抓手清单（降级/合并/工艺简化）

同一个桶在不同档位的权重通常不同。例如能源桶 entry=0.8 / flagship=0.6：入门机靠续航完成全屋清扫，旗舰机有基站随时回充。/dfma 命令按产品档位自动选取对应权重计算价值成本比。

置信度层级

来源	`confidence`	用途
产品数据库（人工/CSV）	`database`	规格 / 价格 / 功能
实物拆机 CSV	`teardown`	PCB 芯片 / 电机 / 传感器
FCC 照片识别	`fcc`	PCB 芯片（与 BOM 流程解耦）
网络调研	`web`	规格层（吸力/续航/布尔功能）
同平台推断	`inferred`	SoC 伴随件（Stage 2 产出）
行业基准估算	`estimate`	无拆机数据时的 BOM 成本
框架补缺	`framework_fill`	Stage 3 自动补缺，按特征过滤+典型子项估算

inferred 数据需实物拆机核实后方可升级为 confirmed。

unit-bot

unit-bot — 扫地机器人 PLANS 价值设计平台

命令速查（PLANS 12 子 agent 架构）

P · 现状研究（3 agent · 无前置依赖）

L · 精益设计（2 agent · DFMA）

A · 先进裁剪（2 agent · TRIZ）

N · 价值创新（3 agent）

S · 体系建设（2 agent）

编排器

已废除的旧用户命令

数据分类

材料库与供应商库

命令详解

PLANS 12-Agent 架构

P 阶段命令详解（3 agent）

/research <product>

/teardown <product>

/issues <product>

L 阶段命令详解（2 agent · DFMA）

/dfa <product>

/dfm <product>

A 阶段命令详解（2 agent · TRIZ）

/function <product>

/trim <product>

N 阶段命令详解（3 agent）

/fos <product>

/patent <product>

/trend <product>

S 阶段命令详解（2 agent）

/platform <product>

/costsystem <product>

数据采集（用户手动）

FCC 文档检索 + PCB 芯片 OCR

编排器命令详解

/plans <product> — 串行跑全 12 阶段

/plans status <品牌> <型号> — 查阶段进度

/plans overview <品牌> <型号> — 重新拼 overview.md

维护入口

Pipeline 详细：gen_teardown.py 4-Stage + 4级成本结构

FCC 采集详细

BOM 7 桶框架

桶字段结构（DFMA 相关）

置信度层级

unit-bot — 扫地机器人 PLANS 价值设计平台

命令速查（PLANS 12 子 agent 架构）

P · 现状研究（3 agent · 无前置依赖）

L · 精益设计（2 agent · DFMA）

A · 先进裁剪（2 agent · TRIZ）

N · 价值创新（3 agent）

S · 体系建设（2 agent）

编排器

已废除的旧用户命令

数据分类

材料库与供应商库

命令详解

PLANS 12-Agent 架构

P 阶段命令详解（3 agent）

/research <product>

/teardown <product>

/issues <product>

L 阶段命令详解（2 agent · DFMA）

/dfa <product>

/dfm <product>

A 阶段命令详解（2 agent · TRIZ）

/function <product>

/trim <product>

N 阶段命令详解（3 agent）

/fos <product>

/patent <product>

/trend <product>

S 阶段命令详解（2 agent）

/platform <product>

/costsystem <product>

数据采集（用户手动）

FCC 文档检索 + PCB 芯片 OCR

编排器命令详解

/plans <product> — 串行跑全 12 阶段

/plans status <品牌> <型号> — 查阶段进度

/plans overview <品牌> <型号> — 重新拼 overview.md

维护入口

`/research <product>`

`/teardown <product>`

`/issues <product>`

`/dfa <product>`

`/dfm <product>`

`/function <product>`

`/trim <product>`

`/fos <product>`

`/patent <product>`

`/trend <product>`

`/platform <product>`

`/costsystem <product>`

`/plans <product>` — 串行跑全 12 阶段

`/plans status <品牌> <型号>` — 查阶段进度

`/plans overview <品牌> <型号>` — 重新拼 overview.md

Pipeline 详细：`gen_teardown.py` 4-Stage + 4级成本结构

`/research <product>`

`/teardown <product>`

`/issues <product>`

`/dfa <product>`

`/dfm <product>`

`/function <product>`

`/trim <product>`

`/fos <product>`

`/patent <product>`

`/trend <product>`

`/platform <product>`

`/costsystem <product>`

`/plans <product>` — 串行跑全 12 阶段

`/plans status <品牌> <型号>` — 查阶段进度

`/plans overview <品牌> <型号>` — 重新拼 overview.md

Pipeline 详细：`gen_teardown.py` 4-Stage + 4级成本结构