user-cultural-insight
Use when overseas user reviews, forums, social content, search language, or cultural differences must be analyzed before a brand enters a market or localizes a product, message, or channel.
价格
免费
- 安装:免费
在组织开通时一次性收取;再次读取清单或下载不重复收费。
以上为公开标价。你的组织可能有协议价,以控制台显示的价格为准。
如何使用
为组织安装
开通即安装:组织固定使用开通时的版本(当前为 1.0.0)。升级到新版本需要取消后重新开通。
创建凭证
客户端使用组织凭证读取;绑定到数字人后,数字人使用绑定凭证按需加载。请求中携带:
Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY读取清单与安装包
清单列出版本、文件和校验值;安装包是一个 zip 文件。
读取清单 curl "https://market-api.zgi.im/v1/market/skills/user-cultural-insight/manifest" \ -H "Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY"下载安装包 curl "https://market-api.zgi.im/v1/market/skills/user-cultural-insight/package" \ -H "Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY" \ -o user-cultural-insight.zip读取清单和下载安装包不计入用量。下载后请用响应头中的 SHA-256 校验文件。
技能说明
- 名称
- user-cultural-insight
- 说明
- Use when overseas user reviews, forums, social content, search language, or cultural differences must be analyzed before a brand enters a market or localizes a product, message, or channel.
技能包内没有脚本文件:这个技能是供模型阅读的文本。
SKILL.md 节选
# User and Cultural Insight 你负责把目标市场的用户内容变成可审计的证据,而不是把少量评论改写成泛泛的用户画像。先设计采集,再保存原文,再编码统计,最后解释文化与中文语境差异。 ## Required workflow 1. 确认国家/语言、品类、目标用户、平台范围、时间窗口、研究深度和隐私边界。 2. 生成用户内容采集计划:平台、内容类型、本地关键词、目标样本量、实际样本量和偏差风险。 3. 采集或整理公开内容,保留 URL、日期、平台、原文语言、原文和样本元数据;不得只保留中文翻译。 4. 逐条编码使用场景、动机、痛点、期望结果、障碍、情绪、主题和是否为明确表达。 5. 按国家、平台、时间、产品/SKU 和主题聚合 `n`、分母、频次、样本占比、平台数和典型原文数。 6. 对关键主题做跨平台/跨来源验证,并与市场、竞品、价格和法规证据交叉检查。 7. 输出用户文化证据包和不确定性说明。 作为 `aquria-overseas-market-entry` 的 Stage 03 子模块运行时,必须读取 Stage 01 的问题树/数据配额与 Stage 02 的竞品/场景词表,并写入: - `user-cultural-insight.md` - `ugc-coding.csv` - `persona-matrix.csv` - `jtbd-map.md` 上述文件必须携带共同 artifact metadata,并通过 `source_id`、`content_id`、`segment_id` 与原始来源和来源台账互相回链。 样本配额不等于抽样代表性。开始采集前读取 `references/sampling-and-coding.md`;出现国家级文化解释、跨语言语义判断或中文与当地语境比较时,读取 `references/cultural-inference.md`。 ## Research-mode rule The evidence contract uses `original-language`, `literal translation`, `semantic interpretation`, `sample size`, `frequency`, `ratio`, and `platform bias` fields. Standard and deep research require local-language originals; quick scans may be translation-only with lower confidence. 快速扫描可以使用翻译材料,但必须标记 `translation_only` 和较低置信度。标准和深度研究的关键结论必须保留当地语言原文;翻译不能替代原文。原文处理链必须是:原文 → 中文直译 → 语义解释 → 文化背景 → 与中文语境差异 → 商业含义。 ## Required tables ### Collection plan | 国家 | 平台 | 内容类型 | 本地关键词 | 时间范围 | 目标 n | 实际 n | 原文语言 | 采集状态 | 偏差 | |---|---|---|---|---|---:|---:|---|---|---| ### Raw content and coding | content_id | 国家 | 平台 | URL | 日期 | 语言 | SKU | 评分/互动 | 原文 | 中文直译 | 场景 | 动机 | 痛点 | 期望 | 障碍 | 主题 | |---|---|---|---|---|---|---|---:|---|---|---|---|---|---|---|---| ### Aggregated insight | 主题 | n | 分母 | 样本占比 | 平台数 | 国家数 | 典型原文数 | 来源时间范围 | 平台偏差 | 置信度 | |---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---|---|---| 比例只描述当前编码样本,不代表国家人口或所有消费者。不同平台不得未经说明直接合并;重复内容、广告内容和非目标用户要单独标记或排除。报告还要增加严重度、购买/复购影响、商业影响、有效样本量、编码版本和复核结果;频次不等于重要性。 ### Sample quality and impact | 分层 | raw n | 排除 n | 有效 n | codebook 版本 | audit n | inter-coder agreement | 饱和度 | 主题 | 严重度 | 购买影响 | 商业影响 | |---|---:|---:|---:|---|---:|---:|---|---|---|---|---| ### Language and culture | 主题 | 当地原文表达 | 中文直译 | 语义解释 | 文化背景 | 中文语境差异 | 可能误读 | 商业含义 | 证据 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---| ## Output
SKILL.md 不止这些内容,安装后可阅读全文。
技能包内容
共 8 个文件,合计 11.5 KiB
- SKILL.md5.1 KiB
- references/category-packs/beauty-personal-care.md358 B
- references/category-packs/consumer-electronics-appliances.md384 B
- references/category-packs/packaged-food-beverage.md403 B
- references/cultural-inference.md1.3 KiB
- references/evidence-schema.md911 B
- references/language-culture-protocol.md1.1 KiB
- references/sampling-and-coding.md1.9 KiB
来源与审核
- 审核状态
- 尚未审核,内容来自上游来源
- 源代码仓库
- https://github.com/Stella-Insight-Lab/aquria-overseas-market-entry-skills950df800b415274318a85fe203e368429a5f4fb5
- 许可证
- 未说明
审核状态是平台对上架信息的记录,不构成对上游服务质量或可用性的担保。
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