外贸样品单决策
用确定性打分引擎判断寄样策略，避免两种损失：一是该寄的高意向客户因纠结费用而流失，二是被免费邮箱的骗样者白拿样品、倒贴国际运费。
输入
客户关键信息 JSON（能提供多少提供多少，缺失按保守处理）：
{
"buyer_type": "brand",
"company_domain": "abc-germany.de",
"used_free_email": false,
"asked_free_sample": true,
"order_quantity": 1000,
"target_price": true,
"asked_cert": true,
"history": false,
"sample_value": 30,
"shipping_cost": 80
}
字段含义：买家类型（distributor/brand/end_user/trader/unknown）、企业域名、是否免费邮箱、是否要免费样品、采购数量、是否给目标价、是否问认证、是否老客户、样品货值、国际运费。
输出
- 可信度评分（正信号加分、负信号减分）及信号明细
- 寄样决策（免费寄 / 收费寄 / 先补信息）
- 样品费与运费承担政策
- 骗样风险提示
- 下一步跟进动作
使用方法
python scripts/sample_decision.py '{"buyer_type":"brand","company_domain":"abc.de","order_quantity":1000,"asked_cert":true,"sample_value":30,"shipping_cost":80}'
打分规则（确定性）
- 企业邮箱域名 +2；仅免费邮箱无域名 -2
- 批发商/品牌商 +1；纯贸易商 -1
- 采购量≥500 +2，有数量 +1；给目标价 +1；问认证/规格/SLA +2
- 老客户 +3
- 只要免费样品、无数量、无目标价 -2
决策档位：老客户可免费；评分≥4 可寄（运费到付/可退样品费）；1–3 分收费+首单退；高货值且信号不足必须收费；评分过低先补信息。
硬规则
- 样品费收取标准、运费金额由用户按实际成本填入，脚本不编造具体价格和汇率。
- “首单退还样品费”是商业承诺，须与公司政策一致，脚本只给策略不替用户承诺。
- 打分是辅助决策，不替代背调；高风险地区/高货值样品建议先做客户背景调查。
- 不做“必是骗子/必成大单”的绝对判断，输出风险信号由业务员结合沟通判断。
示例
输入（典型骗样）：
{"buyer_type":"unknown","used_free_email":true,"asked_free_sample":true,"order_quantity":0,"sample_value":20,"shipping_cost":60}
输出要点：
- 可信度评分：-4
- 决策：谨慎，先补信息再决定 / 高货值必须收费
- 风险：免费邮箱+只要免费样品+无数量，典型骗样特征
- 动作：请提供公司网站、首单数量、目标市场，不急于寄样
