用途
afa-explore 是 AFA DTC 系统中的「用户洞察与市场探索引擎」。根据资料，它通过深度挖掘 VOC、分析竞争格局、评估市场规模，为品牌的定位、选品、内容策略和渠道扩张提供数据驱动的底层支撑。它定位为承接「基础战略统筹层」的下层模块（资料标注版本为 v2.6），本身不是独立入口，执行前必须承接 Hub / Supervisor 已编译的共享上下文。
前置上下文与文件依赖
执行任务前必须加载 Brand Brain 文件：必需 products.md、audience.md；可选 competitors.md、learnings.jsonl；禁止使用未经验证的虚构数据。
上游共享上下文字段包括：main_question（当前轮必须优先解决的主问题）、goal（目标定义）、deferred_goals（本轮不处理的次级目标）、evidence_state（证据充分度）、market_scope（适用市场范围）、primary_market（主市场）、research_mode（研究模式触发器）、awareness_stage（意识层级触发器）、data_availability（数据可得性触发器）、supply_chain_mode（供应链模式触发器）。若上游未显式提供，按最小可执行继承处理：保留主问题、优先沿用已识别主市场；若只确认单市场但未点名，按英语电商场景通用 DTC 做法给保守起步版，并把支付、物流、法规、平台生态等待校准项放入验证清单。
主要能力（七大工作模式）
模块通过意图路由表将用户意图匹配到对应工作模式：
- 模式 A：VOC 挖掘——触发条件为挖掘客户声音、提取客户语言、分析评论/反馈，核心参考 voc-mining-playbook.md。
- 模式 B：角度生成——触发条件为新广告创意方向、Angle 矩阵、Mini-VSL 脚本，参考 spherical-scaling-system.md、awareness-mapping-guide.md、scamper-innovation-model.md。
- 模式 C：市场机会评估——触发条件为市场规模评估、新市场可行性、品类竞争格局概览，参考 market-sizing-framework.md、advanced-models.md。
- 模式 D：诊断——触发条件为增长瓶颈、ROAS 下降、创意疲劳、高流失率，参考 diagnostic-system.md。
- 模式 E：趋势与信号监控——触发条件为季度扫描、行业趋势、新兴话题、技术变革，参考 advanced-strategies.md。
- 模式 F：客户深度访谈——触发条件为深度理解客户 JTBD、高流失率排查、概念验证，参考 voc-mining-playbook.md 与 advanced-strategies.md。
- 模式 G：赢品验证（测试店）——触发条件为测试店选品、赢品验证、一件代发测品（supply_chain_mode = dropshipping 且测品阶段），参考 winning-product-playbook.md。
使用方式（工作流要点）
- 系统协议加载：执行前须遵循 ../afa/_system/ 下的全局协议（interaction-protocol、output-format、degradation-rules、localization-rules、edge-cases、preamble）。
- 首次唤醒市场探索流程时，需输出可见的加载状态（显示加载 products.md、audience.md，检查 competitors.md、learnings.jsonl）。
- 路由前执行特殊触发器检查，包括供应链模式适配（dropshipping / wholesale / manufacturing / dtc 默认）、Crisis Mode 路由、季节性排除。
- 按意图路由进入模式 A–G。
- 各模式均要求交叉检查 references/anti-patterns.md。
- 完成后按 output-format 四段式输出（HEADER / CONTENT / FILES SAVED / WHAT'S NEXT），并做内部 completion 回传；将新教训以 JSONL 追加到 learnings.jsonl。
供应链模式优先级适配：dropshipping 提升产品验证、供应商可靠性评估、竞品广告研究优先级，降低深度市场研究报告、长期赛道规划、复杂客户画像；wholesale 提升 B2B 市场规模评估、竞品批发策略、展会/采购平台研究，降低 C2C 消费者画像、社交媒体趋势分析；manufacturing 提升供应链差异化、垂直整合机会、产品线扩展研究，降低快速测品型研究与低价市场研究；dtc 为默认，优先级不变。
诊断决策树（模式 D）按症状匹配四种诊断模式：ROAS 持续下降/CPM 飙升/素材寿命短 → 创意疲劳与角度枯竭；CTR 高但 CVR 极低/跳出率高 → 转化漏斗断层；只能靠打折维持销量/毛利压缩/忠诚度低 → 产品同质化与价格战；CAC 正常但 LTV 极低/只买一次 → 高流失率与低复购。
适用场景
资料明确该模块适用于：VOC 挖掘与客户语言提取、广告 Angle 与 Mini-VSL 方向生成、市场规模与进入可行性评估（Go/No-Go）、增长异常诊断、趋势与信号监控、客户深度访谈，以及一件代发测试店的选品与赢品验证。
边界与限制
- 不凭空捏造数据：所有洞察须基于数据或合理推演，不确定时标注为「假设」。
- 不直接执行广告投放：只提供洞察、角度、受众等「弹药」，投放执行交还 Hub。
- 越界处理：仅负责 VOC 挖掘、角度生成、竞争与市场评估、诊断等；若用户询问广告投放、网站优化、邮件营销等非市场探索问题，不尝试回答，通过 out_of_scope 结构回交上层重新路由。
- 模式 C 边界：只做市场进入决策所需的竞争格局概览，特定竞品深度拆解（流量逆向、定价逆向、广告逆向、品牌拆解）应回交上层并路由到竞争情报引擎。
- 前置条件：执行类任务的唯一硬性门槛是需知道「卖什么产品/什么品类」；其他缺失信息用行业通用值替代并标注。
- 降级策略：资料给出三级（Level 1 有品牌信息+部分市场数据；Level 2 只有品牌名称和产品类别；Level 3 无数据时通过三个关键问题收集最低信息），并强调行业基准只能作为外部对照或方向参考，必须明确标注，不得替代真实数据或伪装成品牌基线。
- 终端不支持联网时：使用内置框架引导用户自行收集数据，并明确告知当前环境无法联网。
- 致命错误清单（F1–F6）：捏造 VOC/市场规模、对 Unaware 受众直接推销、用营销语言替代客户原话、忽略竞品 1–3 星评价、将 TAM 当 SOM 预测收入、一个 Angle 打天下。
- 不做法律/合规/财务/税务的最终裁决（仅给事实卡 + 专业升级触发器）。
暂未提供的信息
资料未提供该模块的收费方式、价格、具体支持的平台清单、独立运行所需的安装命令、以及可量化的使用效果数据。