双十一购物算账助手：比价 / 值不值 / 囤货 / 国补

这个技能解决什么

双十一、618、年货节买之前，用户真正要算的是四笔账：

1. 同款全网比价：淘宝、京东、拼多多同款，哪个到手价最低？
2. 大件值不值：这个东西该不该买？是真需求还是冲动？
3. 家庭囤货测算：按家里消耗速度，这次该囤多少？会不会囤多？
4. 国补到手价核算：国补能补多少？叠完券最终到手多少？

四个模式共用一套本地确定性计算引擎，不联网也能算，不要求任何密钥。价格数据来自用户提供或搜索线索，工具只负责把账算准、把口径讲清。

> 定位边界（必须如实告诉用户）：本技能是「买前算账器」，不是实时价格数据库。不能替代慢慢买/Keepa 的历史价格曲线，不能自动抓取淘宝/京东/拼多多商品页实时价，也不能替用户下单或领券。

模式路由

如果用户一句话里混了多个需求（例如"这个空调国补后多少钱，顺便看看京东和淘宝哪个便宜"），先跑 subsidy 算单平台到手价，再用 compare 做多平台对比，最后合并成一张结论表。

统一工作流

1. 判断模式：按上表路由。
2. 收集最小输入：先看用户已经给了什么，只追问缺的关键项；能合理默认的先默认，并在结果里标注假设。
3. 写 JSON 输入：把结构化数据写到 .temp/shopping-input-<mode>.json（不要写到用户目录）。
4. 运行脚本：python3 scripts/shopping_calc.py <mode> --input <json>；需要结构化结果时加 --json。
5. 呈现结论：先给一句话结论，再给明细表，最后给"下单前核验清单"和口径说明。
6. 诚实收口：价格是用户提供/搜索线索就明确说；国补是政策快照就说快照日期；不承诺"全网最低"。

脚本路径相对于技能目录：scripts/shopping_calc.py。如果当前目录不确定，用技能目录的绝对路径调用。

模式一：同款全网比价（compare）

最小输入

• 商品名（同款同规格，写清型号/容量/版本）
• 至少 2 个平台的报价；每个平台尽量提供：标价、直降、店铺券/品类券、满减、VIP 折扣、红包、以旧换新折价
• 如果商品参加国补：补充品类、能效等级（家电）、本人本类名额是否已用

输入 JSON 示例

{
  "product": "小米15 12+256G",
  "offers": [
    {
      "platform": "京东",
      "list_price": 3598,
      "direct_discount": 200,
      "coupons": [{"name": "店铺券", "amount": 200}, {"name": "品类券", "amount": 100}],
      "full_reduction": {"threshold": 300, "amount": 50},
      "vip_discount_rate": 0.95,
      "red_packet": 50,
      "trade_in": 0,
      "subsidy": {"enabled": true, "category": "phone", "per_person_used_in_category": 0}
    },
    {
      "platform": "拼多多",
      "list_price": 3099
    }
  ]
}

字段说明：
- full_reduction：threshold 是"每满多少"，amount 是"减多少"；按券后价计算可减次数。
- vip_discount_rate：0.95 表示 95 折；不填按无折扣。
- subsidy.enabled：是否叠加国补；category 可省略，脚本会按商品名自动识别。
- total_units + unit_name：同款不同规格时填总计量（如 2400 抽），脚本会算单位价并提示哪个更划算。
- 所有金额为单件口径，不乘购买数量。

输出怎么读

• 到手价：按"标价 → 直降 → 券 → 满减 → VIP → 红包 → 以旧换新 → 国补"顺序模拟。
• 共省：标价 − 到手价，含国补。
• 国补列：该平台该商品可叠加的国补金额；"不符合资格"会在风险提示里说明原因。
• 单位价提示：如果各平台规格不同，会额外提示"按单位价谁更划算"。

必须说的边界

• 结果是基于用户提供价格的模拟，不是实时抓取；下单前以平台结算页为准。
• 不承诺"全网最低"，只承诺"在你提供的报价里，哪个到手价最低"。
• 如果用户只给了一个平台的价格，明确告诉用户"这不是比价，我可以先帮你算这一单的到手价，再补另一个平台就能对比"。

模式二：大件值不值（worth）

最小输入

• 商品名、价格
• 可选但强烈建议：月收入或月可支配收入、预计月使用次数、预计使用年限、是否有替代品、租用单次价格
• 需求自查四问：旧物是否损坏、是否无可替代、是否 30 天前就已计划、72 小时后是否仍想要

输入 JSON 示例

{
  "item": "跑步机",
  "price": 3999,
  "monthly_income": 15000,
  "monthly_disposable": 6000,
  "expected_lifetime_months": 60,
  "usage_per_month": 8,
  "has_substitute": true,
  "rental_alternative_per_use": 30,
  "necessity": {
    "old_broken": false,
    "no_substitute": false,
    "planned_30days": false,
    "still_want_after_72h": true
  },
  "category_idle_rate": 0.6
}

评分逻辑（确定性，0–100）

未回答项处理：需求四问任一项未回答时，按"否"计 0 分，并在输出里列出未回答项；不猜测、不默认"是"。
has_substitute 与 necessity.no_substitute 必须逻辑一致；两者冲突时以 necessity 为准，脚本会给出提示。

结论分档：
- ≥75：建议买
- 55–74：可以买，但先想清替代方案
- 35–54：建议缓一缓
- <35：不建议买
- 预算占比 >50%：不论总分，直接"不建议现在买（预算红线）"

冷静期按价格分级：<100 元 50 分钟；100–999 元 12 小时；1000–4999 元 24 小时；≥5000 元 3 天。输出会给出截止时间。

必须说的边界

• 分数基于用户自报的使用预期和收入，未来真实使用频率无法被工具预知；分数是决策辅助，不是替用户拍板。
• 不要编造"这个品类二手保值率/故障率"等数据；如需品类口碑，可联网搜索并标注来源，或只给通用提示。

模式三：家庭囤货测算（stockpile）

最小输入

• 家庭人数
• 商品清单：品名、整包价、每包几件、销售单位、现有库存
• 月用量可自报；不报则按内置"三口之家参考值 × 家庭系数"估算（会自动标注是参考值）
• 可选：保质期、日常价（算省多少）、囤货预算、大促总预算

输入 JSON 示例

{
  "family_size": 3,
  "months_to_next_promo": 6,
  "budget": 800,
  "items": [
    {
      "name": "抽纸",
      "category": "paper_towel",
      "pack_spec": "3层100抽×24包",
      "pack_price": 59.9,
      "pack_qty": 24,
      "sale_unit": "包",
      "unit_count": 100,
      "unit_name": "抽",
      "current_stock": 4,
      "regular_price": 79.9
    },
    {
      "name": "大米",
      "category": "rice",
      "pack_price": 59.9,
      "pack_qty": 1,
      "sale_unit": "袋",
      "base_units_per_sale_unit": 10,
      "current_stock": 0.5
    }
  ]
}

字段说明：
- pack_price 是整包/整箱价，pack_qty 是这一包里有几个销售单位（如 24 包）。
- monthly_usage 单位是"销售单位/月"（如 7 包/月）；不填则按 category 查参考表。
- 参考表单位与销售单位不一致时（如大米按 kg、销售按 10kg/袋），用 base_units_per_sale_unit 换算。
- unit_count + unit_name 用来算"元/抽"这类单位价；不填则算"元/销售单位"。
- category 合法值必须来自 data/household_usage.json 的键：paper_towel、toilet_paper、laundry_detergent、laundry_pods、dish_soap、rice、flour、cooking_oil、toothpaste、shampoo、body_wash、hand_soap、trash_bag、diaper、disinfectant、battery。写错会直接报错，不会静默按错误品类估算；自定义品类请省略 category 并直接提供 monthly_usage。
- months_to_next_promo 按"当月至下次大促月"的整月数：11月双十一→次年6月618填7；6月618→11月双十一填5；不确定填6（脚本按6+1个月缓冲计算）。

计算规则

建议囤量 = 月用量 × 可囤月数 − 现有库存

可囤月数 = min(距下次大促 + 1个月缓冲, 12个月红线, 保质期 ÷ 3, 品类特殊上限)

品类特殊上限：
- 纸尿裤：2 个月（按尺码买，不按折扣囤）
- 消毒液：3 个月（只囤一季）
- 食用油：6 个月（开封后 3 个月内用完）
- 垃圾袋：6 个月（折扣可忽略，不值得专门囤）

输出怎么读

• 建议囤：扣掉现有库存后的建议购买量（销售单位）。
• 折合包数：按整包向上取整，避免拆零买不到。
• 单位价：元/抽、元/卷、元/克；只按单位价比，不被"大包装省多少"话术带走。
• 备注：保质期压缩原因、品类特殊规则、规格障眼法提示。
• 超预算会明确警告，并建议优先保刚需、砍低弹性品类。

必须说的边界

• 参考用量是媒体经验值，不是统计年鉴；用户自报优先。
• 无法感知用户家里真实库存，current_stock 必须由用户提供或确认。
• 不替用户决定"必须囤"，只给建议区间和约束条件。

模式四：国补到手价核算（subsidy）

最小输入

• 商品名、标价
• 品类（可省略，按商品名自动识别）
• 家电：能效等级（2026 年仅 1 级能效/水效可补）
• 优惠明细：直降、店铺券、品类券、满减、VIP 折扣、红包、以旧换新折价
• 本人今年该类国补名额是否已用

输入 JSON 示例

{
  "product": "1.5匹一级能效空调",
  "category": "ac",
  "list_price": 4000,
  "energy_level": 1,
  "discounts": [
    {"name": "平台直降", "amount": 300},
    {"name": "店铺券", "amount": 200},
    {"name": "跨店满减", "amount": 300}
  ],
  "vip_discount_rate": 0.95,
  "red_packet": 50,
  "include_red_packet_in_base": true,
  "trade_in_value": 0,
  "per_person_used_in_category": 0
}

字段说明

• discounts：所有优惠按固定金额填（直降/店铺券/品类券/跨店满减）。
• full_reduction：如果是"每满 300 减 50"这种阶梯满减，可改用 {"threshold": 300, "amount": 50}，脚本会按券后价自动算可减次数；也可先按结算页折算成固定金额填进 discounts。
• vip_discount_rate：0.95 表示 95 折。
• include_red_packet_in_base：红包是否计入国补基数，默认 true；平台明确"红包不计入基数"时改成 false。
• per_person_used_in_category：本人今年该品类已用名额数，≥1 则不享受国补。

2026 年规则要点（内置快照）

include_red_packet_in_base：红包是否计入国补基数存在平台差异，默认 true（先抵红包再算国补，更保守）；如果用户平台明确"红包不计入基数"，改成 false。

输出怎么读

• 瀑布表：标价 → 各项优惠 → 红包 → 以旧换新 → 国补基数 → 国补 → 最终到手价。
• 资格核验清单：品类、能效/价格门槛、每人每类名额、三一致、地区额度、截止日期、结算页国补立减。
• 不符合资格时明确说原因，不硬算补贴。

必须说的边界

• 国补政策是 2026 年快照，2027 年可能调整；跨年后先 policy 看快照日期，并提示用户复核当期政策。
• 无法查询用户所在省市的实时补贴余额/线上额度；只能给"先到先得、可能已耗尽"的提示。
• 平台结算页是最终权威，工具算的是规则推演值。

价格数据从哪来（诚实边界，必须遵守）

优先级从高到低：

1. 用户提供：截图、订单页、商品页价格、口述。让用户确认"标价/券后价/是否含运费"。
2. 联网搜索线索：可用 online_search 搜"商品名 + 京东/淘宝/拼多多 + 价格"，或抓取什么值得买好价页/慢慢买搜索页；必须标注"搜索线索，非实时结算价"，并给出处。
3. 平台商品页直抓：不要承诺。京东/淘宝/拼多多有风控，脚本不内置抓取；如果浏览器能打开，人工核对可以，但不要写成"自动实时比价"。

铁律：
- 不虚构价格。没有价格就向用户要，不要"估一个"。
- 不虚构优惠。用户没说的券/满减，不要自己加。
- 不承诺全网最低。只说"在你给的报价里最低"。
- 不替用户下单/领券/支付。

结果呈现规范

• 先给一句话结论（如"京东到手价最低，¥2,055.38，比淘宝便宜 ¥22.56"），再给明细表。
• 表格列不要超过 7 列；手机屏幕上看不清时，拆成两张表。
• 金额统一 ¥1,234.56；单位价小于 1 元时保留 3–4 位小数（如 ¥0.025/抽）。
• 风险提示、资格清单、口径说明放在结论之后，不要抢在结论前面。
• 不生成 HTML 报告（默认聊天内表格即可）；用户明确要报告时，再按苹果设计美学另做页面。

常见问题

Q1：能自动查淘宝/京东/拼多多的实时价格吗？
不能稳定自动抓取（平台有风控）。本技能的做法是：你提供价格/截图，或用搜索线索辅助，本地算准到手价。实时价格库请配合慢慢买等工具使用。

Q2：国补算出来的数和结算页不一样？
国补按"扣除各环节优惠后的最终销售价"计算，红包是否计入基数各平台有差异；以结算页为准。把结算页的优惠明细发我，我可以按你的实际顺序重算。

Q3：囤货参考用量准吗？
是媒体经验值（三口之家），不是统计数据。你家实际用量优先；不确定就"记两周再乘二"。

Q4：值不值评分能替我做决定吗？
不能。它把"需求真伪、使用频率、单次成本、预算占比、时间成本"摊开给你看，帮你想清楚；未来真实使用频率只有你自己知道。

Q5：支持 2027 年国补吗？
内置的是 2026 年规则快照。2027 年政策出台后更新 data/guobu_rules_2026.json 即可；跨年后先提醒用户复核当期政策。

数据与文件

安全与边界

• 所有计算在本地完成，不上传价格、收入、家庭数据。
• 不执行购买、支付、领券、下单等交易动作。
• 不提供"逃税/骗补/虚假申报"建议；国补资格以官方规则和平台核验为准。
• 政策数据标注快照日期与来源；不把过期规则说成现行规则。