TEMU desk organizer for pens 新品榜单

# 项目记忆

这个文件用于长期记录项目目标、当前原则、业务经验、工具实验和决策变化。后续每次获得新的经验或验证结果，都优先沉淀到这里或相关文档中，避免信息散落在聊天记录里。

## 长期目标

帮助 3D 打印农场更快、更稳定地发现适合 TEMU 出海销售的商品机会，并逐步提升选品、上架、生产、库存和利润效率。

最终希望形成：

```text
稳定数据源
  -> 可复用筛选条件
  -> 标准候选池
  -> 飞书反馈闭环
  -> 经验规则沉淀
  -> AI 辅助判断
  -> 更高选品命中率和利润
```

## 当前阶段判断

当前最重要的不是先做复杂 AI，而是先验证数据源。

阶段重点：

- 找到能稳定获取商品数据的工具/API。
- 把他们真实使用的搜索条件收集清楚。
- 把不同来源的数据清洗成统一字段。
- 先手动导入飞书，让他们判断结果是否有用。
- 在他们认可数据质量后，再逐步自动化和加入 AI 规则。

## 当前工作原则

- 先拿到数据，再谈智能判断。
- 先手动跑通，再自动化。
- 先字段统一，再接飞书。
- 先让业务人员觉得结果有用，再优化模型和规则。
- AI 早期只做辅助标注，不替代人工决策。
- 每次工具/API 测试都要记录：输入条件、返回字段、数据质量、成本、限制、是否值得继续。
- 他们的经验和你的判断都要沉淀进仓库，后续作为 AI 规则和流程设计依据。
- 后续读取 3MF 文件时，统一按 `docs/3mf-analysis-workflow.md` 的方法解析：先拆包读取元数据、对象、plate 和预览图，再按 transform 计算各部件尺寸；多 plate 项目不能直接合并坐标当作商品尺寸。

## 当前 V0.1 范围

V0.1 目标是搭建“每日商品数据获取与筛选”的手动流程：

```text
表单收集搜索条件
  -> 工具/API 手动拉取
  -> 清洗成标准字段
  -> 生成飞书导入表
  -> 人工查看和反馈
  -> 复盘哪些条件有用
```

暂不优先做：

- 完全自动化日报。
- 复杂 AI 评分系统。
- 多平台统一爬虫。
- 自建 SaaS。
- 生产排程优化。

## 已知业务背景

- 他们有约 300 台 Bambu Lab 3D 打印机。
- 业务已有盈利。
- 当前主要销售平台是 TEMU。
- 当前以 TEMU 全托管模式为主。
- 当前痛点是缺少稳定、持续、结构化的商品情报来源。
- 当前希望先按条件抓取品类/商品信息，再发送或导入给团队查看。

## 已知选品方向

- 解压/可动玩具。
- 龙类、可动龙、晶体龙。
- 桌面摆件。
- 游戏/显示器装饰。
- 陶艺滚筒、印章、曲奇模具。
- 2026-05-08 TEMU 同行店铺样本新增方向：
  - 桌面收纳 / 展示架 / 支架。
  - 花盆 / 花瓶 / 植物容器。
  - 3D 打印陶艺 / 粘土工具，包括纹理滚轮、滚筒、模具、切割器。
  - 浴室清洁 / 生活小工具。
  - 游戏、运动、收藏等兴趣爱好收纳展示架。
  - 宠物纪念和情绪价值小件。

详细类目分析见 `docs/temu-shop-category-insights-2026-05-08.md`，机器可读关键词配置见 `config/temu-shop-keyword-taxonomy.csv`。

## 已知筛选条件

从 TEMU 选品助手截图和当前讨论整理：

- 关键词。
- 品类。
- 价格区间。
- 销量区间。
- 销售额区间。
- 评分区间。
- 评论数区间。
- 上架时间。
- 开店时间。

## 当前标准结果字段

优先关注这些结果字段：

- 商品标题。
- 商品图片。
- 商品链接

# TEMU 3D 打印选品推荐指数规则 V0.1

## 目标

推荐指数用于判断“这个商品是否值得作为 3D 打印农场的 TEMU 测试候选品”，不是单纯判断热度。

初版评分强调：

- 有真实需求，但不盲目追爆款。
- 优先发现新上架且卖得好的商品，用于快速跟进和核价。
- 适合 3D 打印生产和改款。
- 适合 TEMU 低客单、轻小件、快速测试。
- 风险可控，尤其是侵权、材质、结构复杂度和价格战风险。

## 核心前置判断：新品窗口期

TEMU 跟进型选品里，上架时间是关键字段。推荐指数必须区分两种结果：

- `快速跟进推荐`：必须有上架时间，且上架时间足够新，同时销量或销售额已经验证。
- `基础观察推荐`：没有上架时间时可以进入候选榜单，但不能作为强跟进结论。

上架时间判断：

| 上架时间 | 判断 |
| --- | --- |
| 7 天内 | 强新品窗口，若日销量或周销量好，优先核价 |
| 30 天内 | 新品窗口，重点看销量爬坡速度 |
| 90 天内 | 可跟进窗口，需确认竞争密度和利润空间 |
| 90 天以上 | 默认不作为快速跟进，除非有明显差异化或长尾机会 |
| 未知 | 不输出“快速跟进推荐”，标记为“待补上架时间” |

新上架且卖得好的优先级最高：

- 7-30 天内有稳定日销量。
- 30-90 天内月销量明显高于同类基础水平。
- 总销量不一定要特别大，但日 / 周 / 月销量要证明近期有增速。
- 供货价、售价和核价空间能支撑快速跟进。

## 总分结构

满分 100 分。

| 维度 | 分值 | 判断重点 |
| --- | ---: | --- |
| 新品跟进价值 | 25 | 上架时间、近期销量、是否处在可快速跟进窗口 |
| 需求验证 | 20 | 销量、评分、评论数量是否证明有人买 |
| 3D 打印适配 | 20 | 是否轻小件、塑料件、支架、收纳、展示、模具、工具、摆件 |
| TEMU 测试适配 | 15 | 价格带、低客单、全托管测试可行性 |
| 差异化空间 | 10 | 是否能改款、换造型、组合套装、覆盖长尾场景 |
| 风险控制 | 10 | 是否避开电子、布料、金属、液体、食品接触、IP/品牌风险、复杂结构 |

## 推荐等级

| 推荐指数 | 等级 | 含义 |
| ---: | --- | --- |
| 80-100 | 优先测试 | 值得进入人工确认和小批量验证 |
| 65-79 | 可以观察 | 有潜力，但需要进一步确认差异化、利润或风险 |
| 50-64 | 谨慎 | 暂不优先，除非团队有明确经验或供应链优势 |
| 0-49 | 不建议 | 当前信息下不适合作为优先候选 |

## 新品跟进价值

评分上限 25 分。

加分：

- 上架 7 天内，且已有日销量或周销量：强加分。
- 上架 30 天内，且月销量、周销量表现较好：加分。
- 上架 90 天内，且销售额或销量爬坡明显：加分。
- 日 / 周 / 月销量结构能说明近期在增长，而不是老品累计销量。
- 供货价和售价之间有核价空间，适合快速打样和跟进。

扣分：

- 上架时间未知：不能输出“快速跟进推荐”，只能进入“基础观察”。
- 上架超过 90 天但只是总销量高：警惕老爆款和红海竞争。
- 总销量很高但近期销量低：可能已经过窗口期。
- 上架很新但没有任何销量验证：只作为“新品监控”，不直接推荐跟进。

## 需求验证

评分上限 20 分。

加分：

- 销量 1,000 件以上：基础需求成立。
- 销量 10,000 件以上：需求较强。
- 评论数 100 条以上：有一定真实反馈。
- 评论数 1,000 条以上：反馈样本充分。
- 评分 4.5 分以上：用

# 商品抓取字段映射 V0.1

## 目标

不同抓取工具和平台字段名不同，后续统一映射到标准字段，再进入评分和 HTML 输出。

## 标准字段

| 标准字段 | 说明 |
| --- | --- |
| `run_date` | 抓取或生成日期 |
| `platform` | 来源平台，例如 TEMU、Amazon、Etsy |
| `source_file` | 原始文件路径或文件名 |
| `keyword` | 抓取关键词，若原始文件没有则为空 |
| `rank` | 搜索结果排序，若原始文件没有则按表格顺序生成 |
| `title` | 商品标题 |
| `product_url` | 商品链接 |
| `image_url` | 主图链接，多个图片时优先取较高清的第一张可用图 |
| `price` | 当前价格 |
| `original_price` | 原价或划线价 |
| `sold_count` | 已售数量，统一转为数字 |
| `rating` | 评分，满分 5 分 |
| `review_count` | 评论数，统一转为数字 |
| `brand` | 品牌或店铺标签 |
| `listing_age_text` | 上架时间原文，例如 `7天内`、`2月前`、`2年前` |
| `listing_age_days` | 上架时间换算成天数，用于新品窗口判断 |
| `daily_sales` | 日销量 |
| `weekly_sales` | 周销量 |
| `monthly_sales` | 月销量 |
| `total_sales` | 总销量 |
| `daily_revenue` | 日销售额 |
| `weekly_revenue` | 周销售额 |
| `monthly_revenue` | 月销售额 |
| `supplier_price` | 供货价或供货价区间原文 |
| `human_useful` | 人工反馈：是否有用，HTML 初版只展示占位 |
| `human_note` | 人工反馈：备注，HTML 初版只展示占位 |

## Thunderbit / AI Web Scraper TEMU 字段

当前样本文件：

- `/Users/rc/Downloads/Thunderbit_69d9b7_20260513_025255.xlsx`

字段映射：

| 原始字段 | 标准字段 | 处理方式 |
| --- | --- | --- |
| `产品名称` | `title` | 去除首尾空格 |
| `产品URL` | `product_url` | 原样保留 |
| `产品图片` | `image_url` | 若有多行 URL，优先取包含 `w/500` 的链接，否则取第一条 |
| `价格 (CAD)` | `price` | 转为数字 |
| `原价 (CAD)` | `original_price` | 0 或空值视为未知 |
| `已售数量` | `sold_count` | 支持 `已售95万件`、`已售30万件`、`已售1000件` |
| `评分 (满分5星)` | `rating` | 转为数字 |
| `评论数量` | `review_count` | 转为数字 |
| `品牌` | `brand` | 空值显示为未知 |

## Amazon 样本字段

见 `docs/daily-product-intelligence-v0.1.md` 中的 Amazon 样本观察。后续接入 Amazon 文件时，将 `Title`、`Image`、`alinknormal_URL`、`Price`、`arow`、`asizemini`、`aro