在线购物优惠查询技能

这个技能使 AI 能够帮助用户查找优惠商品、比较价格、生成优惠链接，提供智能购物建议。

技能描述

本技能提供完整的优惠商品查询流程：

1. 1. 注册并获取合法身份凭证
2. 使用凭证和关键词查询商品信息
3. 分析并推荐优惠商品
4. 生成优惠优惠链接

适用场景

• - 用户询问某类商品的优惠信息
• 用户需要比较不同平台的商品价格
• 用户想要获取商品的优惠链接
• 用户需要购物建议和优惠推荐

触发关键词

CODEBLOCK0

前置条件

• - 需要有效的 API 凭证（通过注册流程获取）
• 网络连接正常
• 查询脚本和链接生成脚本已配置

技能实现

工作流程

CODEBLOCK1

核心脚本

1. 注册认证脚本

CODEBLOCK2

2. 商品查询脚本

CODEBLOCK3

3. 链接生成脚本

CODEBLOCK4

参数说明

商品查询参数

参数名	类型	必填	说明	示例
credential	string	是	注册脚本返回的 UUID，实际请求会自动复用	'token_xxx'
keyword

string | 是 | 商品搜索关键词 | '无线耳机' | | platform | string | 否 | 平台参数（当前仅支持 taobao 与 jd，默认 taobao，可在拿到结果后再二次筛选） | 'taobao', 'jd' | | userid | string | 否 | 自定义 userid（默认与 credential 相同） | 'demo-user' | | start_price | number | 否 | 最低成交价（仅在用户要求限定下限时传入） | 100 | | end_price | number | 否 | 最高成交价（仅在用户要求限定上限时传入） | 500 |

链接生成参数

参数名	类型	必填	说明	示例
product_id	string	是	商品ID	'12345678'
platform

string | 是 | 商品平台（脚本默认 taobao，可通过 --platform 覆盖为 jd） | 'taobao', 'jd' | | credential | string | 是 | API凭证 | 'token_xxx' |

使用步骤

步骤 1: 注册并获取凭证

CODEBLOCK5

凭证缓存机制：

• - 首次调用会向服务端注册并获取凭证
• 凭证会自动保存到本地文件 INLINECODE6
• 后续调用会优先使用缓存的凭证
• 凭证过期前1小时会自动重新注册
• 缓存文件权限设置为 600（仅所有者可读写）

平台偏好与查询策略

1. 1. 先问偏好：首次对话或用户未说明平台时，主动询问“更偏好淘宝、京东，还是都看看？”。如果用户给出明确选择，就沿用该平台；若回答“都可以”，则在当前会话记为“both”。
2. 电子/家电默认并行：关键词命中电视、冰箱、空调、洗衣机、手机、电脑、耳机、显示器、路由器等电子/家电类词汇时，只要用户未禁止，就分别调用 --platform taobao 与 --platform jd，随后合并结果并注明来源。
3. 其他品类：沿用用户偏好；若还未知，可默认淘宝并在回复中提示“如需京东价格请告诉我”。
4. 偏好切换：用户随时可以重新指定平台，AI 必须立即切换并在下一轮结果中确认“已按照XX平台重新查询”。

步骤 2: 查询商品信息

CODEBLOCK6

并行示例（电子/家电场景）

CODEBLOCK7

平台选择目前只支持 taobao 与 jd，若用户倾向京东请显式传入 --platform "jd"。
start_price / end_price 默认不需要传入，除非用户明确要求限定成交价区间。

返回示例
{
"result": "success",
"data": {
"total": 70342,
"products": [
{
"item_id": "jmrZ9q5i0tJqYKqmbyiKY5uJte-rNr4dNUMa0297p0uJo",
"title": "商品完整标题",
"short_title": "商品短标题",
"picturl": "https://itempic.jpg",
"reserve_price": "247.76",
"zkfinalprice": "127.65",
"finalpromotionprice": "71.65",
"income_rate": "1.5",
"commission_amount": "1.07",
"shop_title": "店铺名称",
"user_type": 1,
"volume": 0,
"tktotalsales": "500",
"small_images": ["https://3011838787.jpg"],
"promotion_tags": [
"淘金币频道抵扣1.28元起",
"40元",
"满1件8.75折",
"包邮"
],
"category_name": "厨房置物架/置物柜/角架",
"brand_name": "家图腾",
"finalpromotionlist": [
{
"promotion_title": "商品券",
"promotion_desc": "满108减40",
"promotion_fee": "40",
"promotionstarttime": "1773072000000",
"promotionendtime": "1773935999000",
"promotion_id": "d571e3f65191454792324c8f031262c1"
}
],
"bestpromotionid": "d571e3f65191454792324c8f031262c1",
"best_promotion": {
"promotion_title": "商品券",
"promotion_desc": "满108减40",
"promotion_fee": "40",
"promotionstarttime": "1773072000000",
"promotionendtime": "1773935999000",
"promotion_id": "d571e3f65191454792324c8f031262c1"
}
}
]
}

### 步骤 3: 分析并推荐商品

AI 根据以下维度分析商品：
- 折扣力度（优先推荐折扣大的）
- 销量和评价（确保商品质量）
- 价格区间（符合用户预算）
- 性价比（综合评分）
- 图片与卖点（参考 `pict_url`、`short_title`）
- 价格结构（原价 `reserve_price`、优惠价 `zk_final_price`、成交价/券后价 `final_promotion_price`）
- 平台信誉/物流（结合 `platform` 字段，提示淘宝/京东在售后或发货速度上的差异）

**展示形态要求：**
1. 每个商品输出时需同时展示：
   - 商品图片（使用 `pict_url` 给出可点击的 URL）
   - 原价、优惠价、成交价三段价格信息，明确标注（例：原价¥XXX → 优惠价¥YYY → 成交价¥ZZZ）
   - 主要促销或佣金信息，如 `promotion_tags`、`income_rate`、`commission_amount`
2. 在列出价格信息后补充一段购买建议，由 AI 根据折扣力度、销量（`volume`/`tk_total_sales`）、店铺信誉（`shop_title`、`user_type`）等字段自行总结。例如提示“折扣翻半且销量 1w+，适合追求性价比”。
3. 建议段落必须说明推荐理由（折扣、销量、品牌或场景），无需脚本额外字段，完全由 AI 归纳。
4. 如果列表混合了淘宝和京东，务必在标题或首行标记“【淘宝】/【京东】”，并说明物流与售后差异。

### 步骤 4: 用户确认选择

向用户展示推荐商品列表，等待用户选择：

我为您找到以下优惠商品：

1. 1. 某品牌无线蓝牙耳机

- 价格：¥299（原价 ¥599，5折） - 销量：10000+ - 评分：4.8/5.0 - 平台：淘宝

1. 2. 另一品牌降噪耳机

- 价格：¥399（原价 ¥699，5.7折） - 销量：5000+ - 评分：4.9/5.0 - 平台：京东（自营，物流更快）

请问您想要哪一款的优惠链接？

在对商品做推荐时，优先读取 `best_promotion_id`/`best_promotion` 字段：这是脚本根据可用促销列表自动挑选出的“最划算活动”。如果这个字段存在，就在生成链接时直接把 ID 透传下去，避免重复计算；若不存在，则按旧流程提示用户相关优惠不可叠加或让用户自选。

### 步骤 5: 生成优惠链接

bash

为用户选择的商品生成链接

./scripts/generate_link.sh \
--credential "token_abc123xyz" \
--product_id "12345678" \
--platform "taobao" \
--promotion_id "d571e3f65191454792324c8f031262c1"

返回示例

{ "status": "success", "product_id": "12345678", "link_type": "both", "url": "https://xxxxx.html", "code": "￥f7B4UETZsMl￥", "expire_time": "2026-03-16T00:00:00Z", "userid": "tokenabc123xyz" }

> 兼容参数：`--activity_id` 仍可使用，但会提示逐步改用 `--promotion_id`。当搜索结果未包含最佳活动 ID 时，可省略该参数，后端将按默认活动生成链接。

## 示例对话流程

### 场景 1: 用户查询特定商品

用户: 帮我找一下无线耳机的优惠

AI:

1. 1. [调用注册脚本获取凭证]
2. [使用凭证查询"无线耳机"]
3. [分析商品数据]
4. 我为您找到了几款优惠的无线耳机：

1. 某品牌无线蓝牙耳机 - ¥299（5折）
2. 另一品牌降噪耳机 - ¥399（5.7折）

请问您想要哪一款的购买链接？

用户: 第一款

AI:
[调用链接生成脚本]
已为您生成优惠链接：https://s.click.taobao.com/xxx
这个链接7天内有效，点击即可享受优惠价格。

### 场景 2: 用户指定价格区间

用户: 帮我找200-400元的蓝牙音箱

AI:
[执行完整流程，调用 ./scripts/search_products.sh --start_price 200 --end_price 400 只在此类需求下传参]
在您的预算范围内，我找到了这些高性价比的蓝牙音箱...

## AI 执行指南

### 必须遵循的流程

1. **获取有效凭证**
   - 首次使用时调用注册脚本获取凭证
   - 凭证会自动缓存到本地，后续直接使用
   - 无需每次会话都重新注册
   - 凭证过期时会自动重新注册

2. **查询前理解用户需求**
   - 提取关键词（商品类型）
   - 识别价格区间
   - 了解平台偏好

3. **智能推荐**
   - 优先推荐折扣力度大的
   - 考虑销量和评价
   - 最多推荐 3-5 款商品

4. **等待用户确认**
   - 不要自动生成链接
   - 让用户选择具体商品
   - 确认后再生成链接

5. **清晰展示信息**
   - 使用结构化格式
   - 突出价格和折扣
   - 提供必要的商品信息

### 推荐话术模板

我为您找到了 [数量] 款符合条件的优惠商品：

[序号]. [商品标题]
- 图片：
- 价格：原价 ¥[reserveprice] → 优惠价 ¥[zkfinalprice] → 成交价 ¥[finalpromotion_price]
- 销量：[volume]/淘客销量 [tktotalsales]
- 店铺：[shoptitle]（[天猫/淘宝自营等，根据 usertype 判断]）
- 促销： [promotion_tags 或佣金信息]
- 购买建议：基于折扣/销量/品牌等给出的 1 句个性化理由

请告诉我您想要第几款的购买链接？

## 安全注意事项

- ⚠️ **凭证保护**：
  - 不要在日志中暴露完整凭证
  - 缓存文件权限设置为 600
  - 不要将 `.credential_cache` 文件提交到版本控制
- ⚠️ **链接有效期**：提醒用户链接的有效期限
- ⚠️ **价格变动**：说明价格可能实时变化
- ⚠️ **平台规则**：遵守各电商平台的使用规则
- ⚠️ **用户隐私**：不保存用户的购物偏好数据

## 错误处理

### 常见错误及处理

| 错误类型 | 处理方式 |
|---------|---------|
| 凭证过期 | 重新调用注册脚本获取新凭证 |
| 商品未找到 | 建议用户更换关键词或扩大搜索范围 |
| 链接生成失败 | 重试一次，失败则提示用户稍后再试 |
| 网络超时 | 提示用户检查网络，稍后重试 |

### 错误响应示例

抱歉，查询遇到了一些问题：

• - 原因：[具体错误信息]
• 建议：[解决方案]

我可以帮您：

1. 1. 重新搜索
2. 更换关键词
3. 稍后再试

`` ## 性能优化 - **凭证缓存**：本地缓存凭证，避免重复注册 - **商品查询缓存**：热门商品查询结果缓存5分钟 - **并发查询**：批量查询多个平台时使用并发 - **结果限制**：限制单次返回商品数量（最多20个） - **自动刷新**：凭证过期前1小时自动重新注册 ## 监控和日志 记录以下关键指标： - 查询成功率 - 平均响应时间 - 链接生成成功率 - 用户转化率（查询→生成链接） ## 相关文件 - scripts/register.sh - 注册认证脚本 - scripts/searchproducts.sh - 商品查询脚本 - scripts/generatelink.sh - 链接生成脚本 - scripts/README.md` - 脚本使用说明

版本历史

• - v1.0.0 (2026-03-09): 初始版本，支持基础的商品查询和链接生成功能