| name | commercial-analysis |
| description | 赛道级商业化竞品分析 — 输入博主/创作者数据表格（xlsx/csv），输出完整的商业化竞品分析 HTML 报告。 覆盖赛道全景、平台对比、头部对标、互动画像、关键词红蓝海、爆款规律、内容形式效能、商业化成熟度与收入测算、竞品定位地图、风险矩阵、入局策略等 13 个维度。 当用户要求"商业化分析"、"赛道分析"、"竞品报告"、"博主商业化对比"、"行业竞争格局"、"入局分析"时使用。 也适用于用户提供了一批创作者数据想了解某个赛道的整体商业化机会。 与 creator-analysis 的区别：creator-analysis 是单个/少数 UP 主的 16 维深度拆解；commercial-analysis 是整个赛道（数十位博主）的商业化竞争格局分析。 |
赛道级商业化竞品分析
输入一批创作者/博主数据，输出覆盖 13 个维度的商业化竞品分析 HTML 报告。适用于任何垂直内容赛道（量化交易、游戏、美妆、科技评测……），不限平台。
什么时候用
用户说以下这类话时触发：
- "帮我分析这个赛道的竞争格局"
- "这些博主的商业化情况怎么样"
- "我想进入 XX 赛道，帮我做个竞品分析"
- "对比一下这些创作者的商业化能力"
- "帮我做一份行业竞品报告"
- 用户提供了包含多位博主数据的表格文件（xlsx/csv）
不适用于：单个博主深度拆解（用 creator-analysis）、纯内容策略分析不涉及商业化、没有数据只凭感觉讨论。
输入要求
必需数据
用户需提供包含博主信息的表格文件，至少包含：
| 字段 | 说明 | 必需 |
|---|
| 博主名称 | 账号名/昵称 | ✅ |
| 平台 | B站/抖音/小红书/YouTube/... | ✅ |
| 粉丝数 | 当前粉丝量 | ✅ |
可选但极大增强分析深度的数据
| 字段 | 说明 | 影响 |
|---|
| 均播放 | 视频平均播放量 | 启用互动结构画像、竞品定位地图 |
| 互动率指标 | 赞率/币率/藏率/评率/转发率 | 启用四类博主分类 |
| 内容垂直度 | 0-1 之间的评分 | 启用学术型博主识别 |
| 关键词 | 博主覆盖的搜索关键词 | 启用红蓝海分析 |
| 内容形式 | 教程/实盘/评测/Vlog/... | 启用内容形式效能分析 |
| 更新频率 | 平均发布间隔 | 启用入局时间线推算 |
| 商业化信号 | 签名/简介中的变现线索 | 启用商业化成熟度评估 |
| 原始视频数据 | 每条视频的播放/互动明细 | 启用爆款规律分析 |
数据提取
如果用户提供 xlsx/csv 文件，使用脚本提取数据：
python ~/.claude/skills/commercial-analysis/scripts/extract_xlsx.py <file_path> --out /tmp/commercial_data.json
如果脚本不可用或数据格式特殊，用 Python + openpyxl/pandas 手动读取。编码问题的应对：
import sys, io
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')
执行流程
Step 1: 解析输入 → 识别赛道
- 读取用户提供的数据文件
- 识别赛道类型（量化交易/游戏/美妆/科技/...）
- 统计可用数据维度，确定哪些分析章节可以执行
- 向用户确认：赛道名称、博主数量、数据完整度、分析侧重点
Step 2: 数据预处理
- 统一口径：所有互动率以播放量（play）为分母
- 偏态检测：计算 mean/median 比值
- ≤ 1.5 → 使用均值作为基准
- > 1.5 → 切换中位数，标注
⚠️ 偏态分布
- 极端值标注：识别并标记离群值（>3σ 或 IQR 方法）
- 分平台统计：不同平台的数据分开统计，不混合计算均值
- 数据置信度分级：
- A级：有完整视频级数据（播放/互动/时间序列）
- B级：有账号级汇总数据（粉丝/均播/互动率）
- C级：仅有粉丝数+签名等基础信息
Step 3: 13 维分析
详见 references/analysis-framework.md。每个维度独立分析，按数据可用性自动裁剪。
核心 13 维：
- 赛道全景（KPI + 梯队分布 + 平台比例）
- 多平台格局对比
- 头部博主深度对标（需互动数据）
- 互动结构画像 — 四类博主分类（需互动数据）
- 关键词竞争格局 — 红海/蓝海（需关键词数据）
- 爆款内容规律（需原始视频数据）
- 内容形式效能分析
- 商业化成熟度评估 + 收入量级测算
- 竞品定位地图 — 2×2 象限
- 平台专项扫描（数据薄弱的平台单独处理）
- 风险矩阵（5 类风险）
- 入局策略建议
- 赛道总结（verdict + 总结表）
按数据完整度降级：
| 可用数据 | 可执行章节 | 不可执行 |
|---|
| 全部字段 | 1-13 全部 | — |
| 无原始视频 | 1-5, 7-13 | 6（爆款规律） |
| 无互动率 | 1-2, 5, 7-13 | 3-4（对标/画像）, 6, 9（定位地图） |
| 仅粉丝+平台 | 1-2, 10-13 | 3-9 |
Step 4: 生成 HTML 报告
输出为单文件 HTML，纯 CSS 可视化，零外部依赖。报告模板和样式规范见 references/analysis-framework.md 中的"报告输出规范"节。
视觉风格：深色主题、渐变色、圆角卡片、柱状图/环形图/表格混排。
文件命名：{赛道名}_商业化竞品分析报告.html，保存到用户数据所在目录。
Step 5: 质量自检
在输出报告前，对照 references/quality-checklist.md 进行自检。这份清单来源于实际 d2d 审查中发现的高频问题，必须逐条确认。
关键方法论约束
这些是从实际审查中总结的硬性约束，违反任何一条都会导致报告结论失真：
1. 蓝海判定必须双侧验证
❌ 错误：仅凭"博主数少"就判定蓝海
✅ 正确：供给侧（博主覆盖数）+ 需求侧（搜索量/热度）双重验证
"博主少"可能意味着：
- 真蓝海（需求大、供给少）
- 无人区（需求也不存在）
- 伪蓝海（需求在其他平台被满足）
当缺乏需求侧数据时，必须在报告中显式标注"供给侧蓝海信号，需求侧待验证"。
2. 商业化检测不能只看表面
❌ 错误：视频标题/签名没有商单信号 → "零商业化"
✅ 正确：标题/签名是最容易检测的但也是最不完整的信号源
博主常见的隐蔽变现渠道（标题/签名中不可见）：
- 视频内口播广告
- 评论区/简介置顶链接
- 私域引流（微信/知识星球/Discord）
- 外部课程平台（小鹅通/网易云课堂/Teachable）
- 直播打赏/带货
报告中涉及"商业化程度"的判断，必须声明检测方法和局限性。
3. 小基数效应必须声明
❌ 错误：某博主互动率 10% → "该内容类型用户价值最高"
✅ 正确：互动率 10%（均播 676，小基数放大效应）→ "互动率高但需控制播放量后比较"
播放量与互动率普遍呈负相关。低播放基数天然放大互动率。当基于互动率做内容类型归因时，必须排除基数效应。
4. 跨平台数据不能混合统计
❌ 错误：把 B站和抖音博主混在一起计算"赛道平均粉丝"
✅ 正确：分平台统计，对比时标注"跨平台粉丝含金量差异大"
不同平台的粉丝转化率、互动机制、数据真实度差异巨大。混合统计会掩盖结构性差异。
5. 极端值必须显式处理
❌ 错误：均值包含极端值但不说明
✅ 正确：展示含/不含极端值的两组数据，标注极端值对结论的影响
6. 风险评估必须覆盖监管合规
任何涉及金融、医疗、法律、教育等受监管行业的赛道分析，风险矩阵中必须包含监管合规风险项。这通常是最致命的系统性风险。
7. 结论范围必须与数据范围匹配
❌ 错误：仅分析了 B站+抖音 → "该赛道极度蓝海"
✅ 正确：仅分析了 B站+抖音 → "该赛道在视频平台上供给稀缺"
所有结论的适用范围不能超过数据覆盖范围。未分析的平台/渠道必须显式排除。
与其他 skill 的协作
- creator-analysis：对报告中识别的重点博主，可用 creator-analysis 做单体 16 维深度拆解
- d2d：报告完成后可用 d2d 做对抗审查，发现数据/逻辑问题
- xlsx：数据预处理阶段可能需要 xlsx skill 协助
