评论需求证据分析器
围绕一个明确任务完成可追溯、可复核的交付。优先使用用户提供材料；资料不足时标记待确认，不补写不存在的事实。
输入处理
接受以下输入：
- 评论与二级回复表
- 平台、来源、时间和热度
- 现有产品或研究问题
- 隐私与保留策略
先识别目标、对象、时间范围、来源和不可公开内容。缺少安全关键事实时只输出框架和补充问题。
标准工作流
- 验证字段并去重
- 保留评论与回复关系
- 只让明确诉求进入需求统计
- 分类需求、阶段和画像
- 计算需求量、急迫度与预算证据
- 生成可追溯产品机会
输出要求
按以下顺序交付：
- 需求分布
- 客户阶段与画像
- 急迫度和预算信号
- 研发机会清单
- 原始证据索引
同时生成统一质量包：schema_version、skill_name、facts、deliverables、risks、pending_questions 和 quality。格式见 输出契约.md。
结果验收
- 每项机会有样本数和原始证据
- 围观评论不计入需求量
- 热度与购买意向分开
- 个人信息匿名化
需要文件产物时运行：
python scripts/quality_gate.py --input assets/example-output.json --output quality-report.json
python scripts/test_skill.py
质量门禁低于 80 分或存在阻断项时，最多只修复失败项两轮；仍不通过则标记“需人工确认”。
边界与安全
- 不自动抓取账号数据
- 不做个人身份推断
-
不把弱信号写成确定付费结论
-
不自动登录、发布、报名、付款或操作用户账号。
- 不要求用户提供密码、验证码、Cookie、完整身份证号或未脱敏隐私。
- 云端部署必须配置访问控制并记录输入、工具调用、输出和人工确认的审计日志。
资源导航
- 真实需求证据：需求证据.md
- 统一输出结构：输出契约.md
- 最小输入样例：example-input.json
- 可通过质量门禁的样例：example-output.json
