硕软 · 跨境电商竞品供货价反推助手

概述

硕软·供货价反推

v1.1.3

目录

• 什么时候用它 / 别用它
• 反推模型（三步公式、三种模式、参数表）
• 前台价获取与五档判定
• 工作流程（引导 → 收参 → 计算 → 导出 → 报告）
• 常见问题 FAQ

30 秒速览

环境依赖（导出前必须就绪）

联网抓价：skill 依赖宿主的 WebSearch / WebFetch 能力获取前台价（三层降级见「前台价获取」节）；宿主无联网能力时降级为用户直供价格模式（第 0 步引导卡变体：请用户粘链接或报价）。

导出脚本依赖 Python 包 openpyxl（Excel）与 python-docx（Word 报告），两者缺一不可。

首次使用 30 秒：先跑环境自检，按提示补齐：

python scripts/check_env.py

就绪时打印「环境就绪，可直接生成 Excel」；缺依赖时打印国内镜像安装命令（pip install openpyxl python-docx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple），退出码 1 不抛 traceback。

自检不过时的 venv 备选路径：

1. 已有可用 venv（如 .../binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe 且能 import openpyxl, docx）→ 直接用
2. 任一 Python 能 import openpyxl, docx → 直接用该解释器
3. 都不行 → 选定 Python 3.10+，创建 venv 并安装（禁止装到系统全局）：

   python -m venv <python目录>/envs/default
   <python目录>/envs/default/Scripts/pip install openpyxl python-docx

Overview

供货价反推工具：输入一个品 + 所在平台（或直接给竞品链接/价格），反推「平台最多能承受多少供货价」（S_max），再对照我方报价，判断这个款能不能做。方向是减法倒推——不要在供货价上叠加税和利润（那是正着推售价），要从展示价里剥掉平台加价、价内税、佣金配送，再扣两项成本。

取价是 best-effort，不是全自动：能抓就抓（链接取价 / 搜索辅助），抓不到就问用户要链接或让用户直供价格。平台页面风控、动态渲染、登录墙都会导致抓取失败——这是常态而非异常，降级路径是设计内行为。禁止用搜索快照价冒充页面价（索引价可能是三天前的、可能是别的变体），见「前台价获取」节。

核心纪律（违反即产出错误结论）：

• 税承担方必须显式确认，不能默认推演。 同一组参数，税算平台还是算我方，结论能翻转 22 个百分点——把能做的款判成不能做，或反过来。
• 五档判定，不允许只给一个数。 有优势 / 临界 / 无优势 / 疑补贴价，缺必需项直接拒绝出结论、不生成文件（不静默给数）。
• 敏感度是差异化功能。 每个参数 ±5% 对结论的影响必须给，告诉用户哪个数最要命。
• 价格必须留痕。 每个前台价记录来源链接与抓取时间，促销价标注；同款识别给置信度，不确定同款就明说「疑似同款」；用户直供价标注「直供，未经页面验证」。

我做什么 / 我不做什么

什么时候用它 / 别用它

反推模型（核心资产，公式固定）

三步倒推

三种经营模式（只影响第①步结算净额的算法）

参考算例

自检算例（€25 → S_max 19.02 / 15.32）见 references/method.md，用于验证公式是否被正确执行。

参数表（工具里全部可改，并保存为「我的口径」）

多变体与跨平台比价（可选）

什么时候用：同一款有多个颜色/尺寸/套装，价格不同；或同一个款在 2–3 个平台都在卖。

多变体口径（硬规则）：主判定一律按基础款 = 最低价变体计算，等权均价只作对照——因为要报给平台的是能落地的那个价。工具会自动把 P 填成基础款价格，并在 Excel 参数区注明。

跨平台比价：只做"异常价三查"的第一查——极差 =（最高−最低）÷最低。

• 某平台价低于其余平台均价 20% 以上 → 标「促销价，不进模型」
• 整体极差 >25% → 全局提示「疑补贴/异常价」
• 极差正常 → 只列价格，不影响主判定

注意：跨平台比价不改主口径 P；P 永远来自你确认的那个价（或基础款）。

前台价获取（best-effort，三层降级，抓不到就问用户）

定性：取价是 best-effort——能抓就抓、抓不到就向用户要链接或让用户直供价格。平台页面风控（Temu 部分商品动态渲染、登录墙）、搜索引擎未收录，都会让某一层直接失败，此时降级而非硬闯。

用户输入形态决定走哪条路径——链接直达 > 搜索辅助 > 用户直供：

快照价红线：搜索结果摘要/搜索引擎快照里的价格数字不得作为页面价直接进模型——索引价可能是三天前的、可能是别的变体、可能是划线价。正确用法：快照价只用于定位候选商品页 URL，价格必须从页面本体（A 层）读到；页面读不到价，该候选作废，快照价不落地。唯一例外：用户明确说「就用这个价」时按 D 层用户直供处理并标注。

同款识别纪律（B/C 层核心，抓错款全盘皆输）：

1. 逐个核对候选商品的关键规格（材质/容量/尺寸/件数/型号），与用户描述的品对齐——标题关键词相同不等于同款。
2. 每个抓到的价记 same_product_confidence：exact（规格全对齐）/ similar（疑似同款，规格部分对齐）/ unclear（判断不了）。
3. unclear 的价不进中位数，只列在价格明细里供用户肉眼复核；similar 参与计算但结论区必须注明「基于疑似同款」。
4. 多变体商品（颜色/尺寸导致价差）取基础款（最低配变体）价格，与用户报价口径对齐。

抓价硬约束：

• 每次抓取记录 price_source（URL）、fetch_time（时间戳）、list_price（划线价，若有）与 promo_flag（是否促销价）——三件套随价格落 Excel 与报告，缺一不可。
• 平台风控页/登录墙（1688 惩罚页、Amazon 验证页）→ 立即降层，不在失效 URL 上重试（≤2 次）。
• 禁止代理池/打码/指纹伪造等对抗手段（同选品助手红线）。
• 抓到的多个同款价若极差 >30%，先走「补贴价三查」再决定用哪个价进模型。

五档判定规则（结论永远落在五档之一，不给孤立数字）

维护注记：阈值集中在 scripts/export_excel.py 顶部常量；Excel 公式与报告判定同源，改阈值只改一处。

「平台可能比我们供货价还低在卖」的处理

全托管里最难判的情况：平台拿供货价做引流，前台价被打到低于正常加价率。此时反推出的 S_max 会失真，按它判断会误杀本来能做的款。处置顺序：

1. 看同款在多平台的前台价：若某平台明显低于其余平台 20% 以上，判定该价为促销/补贴价，不进模型。
2. 看该款历史价格：有价格曲线时取近 90 天中位数，而不是当日价。
3. 看反推结果是否跌破类目供货价基准的 70%：跌破基本可以确定是异常价。
4. 三种都拿不到时，输出「该价不可作为基准」，而不是硬给一个数字——和选品助手「查不到就说查不到」同一个原则。

工作流程

第 0 步：首次调用引导（开场必做，只发一次）

skill 被触发后的第一次交互，判定规则：用户消息已含「品（名称或链接）+ 我方报价」→ 跳过引导直接进第 1 步；缺任何一项 → 输出引导卡（按已给信息裁剪，已提供的项不再问）：

【供货价反推 · 使用引导】
输入一个品 + 所在平台，反推「平台最多能承受多少供货价」，判断这个款能不能做。产出两件东西：
▸ Excel 反推模型——参数黄格可改，S_max 与判定公式联动，改一个数全表重算
▸ 一页决策报告（Word）——五档结论、反推区间、缺口、最敏感参数、价格来源明细

前台价三种来路（按可靠度排序）：你给链接我取页价 > 搜索辅助定位同款页 > 你直接报当前价。抓不到我不编数，会回头找你要。

需要你提供（缺的我会用行业默认值并明确标注）：
✅ 必需（缺了算不了）：
  1. 品——商品名（如「女士针织开衫」）或竞品链接（Amazon/Temu/Shein 商品页 URL，给链接价取得最准）
  2. 所在平台 + 站点——如「Temu 欧洲站」（给链接则自动识别）
⚠️ 最敏感（必须明确选择，我不猜）：
  3. 税由谁承担——平台承担 / 我方承担（口径差 22 个百分点，选错结论翻转）
🔵 可选（不给也行）：
  4. 我方报价——没有报价就走「天花板模式」：只输出 S_max 与建议报价锚点（= S_max×0.95），适合报价前探索
📋 常用（不给就用默认，报告中标注为估算）：
  5. 经营模式——全托管（默认）/ 半托管 / 自营 POP
  6. 平台加价率 m——默认 12.5%（行业 10%–15%）
  7. 头程+仓储每件成本——默认按类目估算
  8. 退货率 / 残值回收率——默认 8% / 30%
💡 最省事：一句话甩过来，如「帮我反推 Temu 欧洲站女士针织开衫，税平台担」——天花板模式直接跑，报价想好了再补。
⚠ 我只回答「这个价能不能接 / 最多能给多少」；要算净利请用「跨境利润测算」，要选品请用「选品助手」。

语气规则：引导卡只发一次；用户第二轮还没给全必需项，只提醒缺的具体项，不重发整卡。

第 1 步：前台价获取 + 参数收集（一次问全，不挤牙膏）

先取价：按「前台价获取」best-effort 三层降级拿同款前台价（P），过程与来源即时向用户简报（抓到几个同款、价格区间、采用哪个价、置信度）。抓取失败（平台屏蔽/动态渲染/查无此品）→ 明说失败原因，请用户给链接或直供价格，不许编，也不许拿搜索快照价顶上。

再收参数：从用户消息推断，只把缺失项一次性列出提问。用户给的数据永远优先于参考默认值：

参数齐全判定：P、税承担方两项缺任何一项都不出结论——P 无法建模，税承担方错则结论翻转。我方报价可选：不填走天花板模式（输出 S_max + 建议报价锚点，不做覆盖判定）。其余全部走默认并标注「默认值，可在表中修改」。

缺参降级路径（每项有兜底，但 P/税承担方两项绝不降级）：

降级纪律：① 走默认值的参数在对话摘要与报告中列「估算参数清单」；② 低置信度估算叠加 ≥3 项时，判定降一档显示（有优势→临界）并注明；③ 行动建议必须有一条「把估算参数换成真实数据的获取路径」。

第 2 步：计算与结论（先在对话中给核心结论）

按三步公式手工计算（脚本负责 Excel，结论由 AI 算），对话中给 3–5 行摘要：S_max、我方报价对 S_max 的位置（缓冲/缺口 %）、五档判定、1–2 个最敏感参数（如「m 每 +1pct，S_max −€0.20」）。不贴长表，细节全在 Excel。

第 3 步：Excel 导出

整理 JSON，运行：

python scripts/export_excel.py --input result.json --output 供货价反推_<平台>_<商品>_<日期>.xlsx

JSON schema（脚本唯一入口）：

{
  "meta": {
    "platform": "Temu", "site": "欧洲站", "mode": "full_hosting",
    "currency": "EUR", "product": "女士针织开衫", "calc_date": "2026-10-20"
  },
  "params": {
    "price": 25.0, "our_quote": 17.0, "markup_rate": 0.125,
    "vat_rate": 0.20, "tax_bearer": "platform", "first_leg": 1.80,
    "return_rate": 0.08, "salvage_rate": 0.30,
    "commission_rate": null, "shipping_fee": 0
  },  "price_sources": [
    { "title": "Women Knit Cardigan Button", "price": 24.59, "currency": "EUR",
      "url": "https://www.temu.com/goods-xxxx.html", "fetch_time": "2026-10-20 14:05",
      "same_product_confidence": "exact", "promo_flag": false, "list_price": 29.99 },
    { "title": "Ladies Knitted Cardigan Autumn", "price": 25.49, "currency": "EUR",
      "url": "https://www.temu.com/goods-yyyy.html", "fetch_time": "2026-10-20 14:07",
      "same_product_confidence": "similar", "promo_flag": true, "list_price": 32.00 }
  ],
  "sensitivity": { "markup_rate": [0.10, 0.125, 0.15], "return_rate": [0.05, 0.08, 0.12] },
  "variants": [
    { "label": "基础款", "price": 25.0 },
    { "label": "加大款", "price": 29.9 }
  ],
  "cross_platform": [
    { "platform": "Amazon DE", "price": 32.0, "url": "https://..." }
  ],
  "assumptions": [
    { "key": "markup_rate", "source": "default", "note": "行业中值 12.5%" },
    { "key": "return_rate", "source": "user", "note": "" }
  ],
  "verdict": "有优势，缓冲 10.6%",
  "advice": ["按 €17 报价试单", "把 m 换成平台后台真实加价复核"]
}

字段说明：mode 三选一 full_hosting / semi_hosting / pop；tax_bearer 二选一 platform / ourselves（null 或缺失时脚本直接报错退出，不许默认）；our_quote 可选——省略或 null 走天花板模式（只输出 S_max 与建议报价锚点），填了必须为正数；quote_mode 输入模式标记 ceiling_only / with_quote，可省略（脚本按 our_quote 自动推断回填），显式填写时与 our_quote 矛盾会报错——用途是把「输入模式」与「判定档」分开，报告标题与后续日志统计按它取值，不占用五档判定键位；commission_rate/shipping_fee 仅半托管与 POP 使用；price_sources 为抓价明细（有抓价必填：每条含 title/price/url/fetch_time/same_product_confidence，promo_flag 标促销价，list_price 为划线价可空）——params.price 取其中位数或用户直供值，脚本会在 Excel 与报告中完整落表；same_product_confidence 三档 exact / similar / unclear。sensitivity 缺省时默认对 markup_rate 与 return_rate 各三档做敏感度；variants（v1.1 可选）多变体列表，每条含 label/price——存在时脚本按「基础款=最低价」与「等权均价」两种口径各算一次 S_max，Excel 结论区加两行对比、报告加一句口径差异；cross_platform（v1.1 可选）跨平台比价列表，每条含 platform/price/url——存在时脚本自动算极差 spread=(max−min)/min，>25% 标「疑补贴/异常价」、低于其余平台均价 20% 以上标「促销价，不进模型」，结果进 Excel「价格来源」页与报告「异常价三查」小节；两字段缺省时输出与不带它们完全一致；assumptions 标注参数来源；verdict 与 advice 供报告脚本使用。

Excel 结构（五个 sheet）：

• Sheet1「参数与结论」：左侧参数区（黄色输入格，含税承担方下拉式单元格：平台/我方）、右侧结论区（结算净额 N、S_max、我方报价位置、五档判定，公式引用参数区——改参数即时重算）。
• Sheet2「反推瀑布」：前台价 → 剥加价 → 剥税（公式按税承担方单元格切换是否生效）→ 扣头程仓储 → 扣退货损耗 → S_max，每行标注口径说明。
• Sheet3「口径对比」：税平台承担 vs 税我方承担双列对比（同参数重算全链），直观展示 22 个点的口径差——让用户自己看到选错口径的后果。
• Sheet4「敏感性分析」：平台加价率 × 退货率双因子矩阵，每格 S_max 并按报价覆盖情况三色着色（覆盖=绿 / 临界=黄 / 不覆盖=红）；矩阵下方一句话结论。
• Sheet5「价格来源」（有抓价时生成）：每个同款一行——商品标题、价格、划线价、促销标记、同款置信度（exact/similar/unclear 着色）、来源链接（可点击）、抓取时间；表尾注明 params.price 取数口径（中位数/用户直供）。

第 4 步：报告生成（计算完成后默认顺带做）

Excel 落盘后无需再问用户，直接运行报告脚本（读同一 JSON，数字按同一套公式计算，保证与 Excel 一致）：

python scripts/export_report.py --input result.json --output 反推报告_<平台>_<商品>_<日期>.docx

报告结构（天花板模式标题为「上限测算」，有报价为「一页决策报告」，Word）：

1. 报告头：商品/平台/站点/模式/测算日期/税承担方（醒目）
2. 结论卡：五档判定灯 + 一句话判定（verdict）+ 核心四数（前台价 P / 结算净额 N / S_max / 我方报价与其位置）
3. 反推明细表：三步公式逐行（数值 + 公式 + 口径说明），与 Excel 瀑布同源
4. 价格来源表（有 price_sources 时）：同款明细 + 采用口径（中位数/直供）+ 同款置信度标注；基于疑似同款时结论区醒目注明
5. 敏感度速览：最敏感的 1–2 个参数及其 ±5% 对 S_max 的影响；补贴价判定结果（若触发）
6. 估算参数清单（assumptions 中 source=default 的项）：参数名 → 用的默认值 → 怎么拿到真实值
7. 行动建议（advice 逐条 + 兜底一条获取真实数据的路径）
8. 口径声明（一字不差，同第 5 步）

双脚本出双交付物的成本约等于单出 Excel，不要把报告做成可选项。

第 5 步：交付与口径声明

交付物两件套：

• 供货价反推_<平台>_<商品>_<日期>.xlsx（四 sheet 模型）
• 反推报告_<平台>_<商品>_<日期>.docx（一页决策报告）

对话中只给 3–5 行结论摘要（S_max/判定/最敏感因素）+ 两件交付物路径，不重复表内数字。

口径声明（写入报告表尾，对话摘要中提醒，一字不差）：

价格为公开渠道抓取，税费口径由用户确认，不构成报价承诺。平台加价率为行业经验区间，实际结算以平台后台为准；重大决策前请以真实核价数据复核。

边界与注意事项

• 取价成功率不承诺：自动取价是 best-effort——平台页面风控、动态渲染（Temu 部分商品价格不在初始 HTML）、搜索引擎未收录都会导致失败，不同平台/站点成功率差异大且随时间波动。skill 不承诺「全自动取价」，失败时问用户要链接或直供价格是设计内路径，不是缺陷。
• 不做税务建议：VAT 口径复杂（欧洲低税率、进口商身份），模型只按用户确认的税承担方与税率计算。
• 不承诺报价成功：反推是决策支持，「有优势」不等于平台一定核价通过；避免「稳过」「必成」表述。
• 平台规则时效：加价率、佣金随时调整，表内费率标注口径日期；抓价需宿主联网（WebSearch/WebFetch），费率表不联网、按口径日期静态维护。
• 广告与目标净利本期不计：只判断「能不能做」，不判断「赚多少」——赚多少用利润测算 skill（shuoruan-ecommerce-profit-calculator）算。
• 异常价三查顺序固定：多平台比价 → 历史价格 → 类目基准 70% 线，都拿不到就输出「该价不可作为基准」，不硬给数。

常见问题 FAQ

1. S_max 是什么？平台最多能承受的供货价，不是这个品的市场价；实际成交通常更低。

2. 我没有报价能用吗？能。不填报价走天花板模式，出 S_max、占前台价比例、建议报价锚点。

3. 税承担方怎么选？全托管下平台作进口商承担 VAT 就选「平台」；自己清关/自营选「我方」。不确定就问平台或财务——选错结论差 22 个点，工具会同时给你另一口径的锚点对照。

4. 抓不到竞品价格怎么办？直接粘商品链接，或报一个你看到的前台价。不要用搜索结果里的快照价，可能是三天前的、也可能是别的变体。

5. 为什么判我「疑补贴价」？反推 S_max 不到前台价 30%，或比第二平台低 20% 以上。换一个竞品链接再看。

6. 半托管为什么没有「口径对比」页？半托管公式固定含 ÷(1+VAT)，税承担方开关不参与计算。

7. Excel 里改了参数，为什么瀑布和敏感性没变？只有「参数与结论」页是公式联动，其余三页是生成时快照，改完重新导出。

8. 头程仓储空着会怎样？按前台价 ×6.5% 估，报告的「估算参数清单」会列出来并给出真实值获取路径。

9. 报价填 0 或负数会怎样？拒绝出文件并提示，填正数，或干脆不填走天花板模式。

10. 判「无优势」但平台上这货还在卖？平台可能补贴/引流，或你用的税率、加价率与平台口径不同；以你后台核价为准，工具只是决策支持。

11. 多变体和跨平台怎么用？→ 一句话把变体价格都给我（如「黑色 25、灰色 27.5、米色 23」），我按最低价那款算主判定，其余作对照；要跨平台比价就把各平台价一起给，我帮你标出哪个价可能是促销价、不能当基准。