用途
本技能是 AFA DTC 系统中的产品策略专家模块，定位为从产品发现与验证、四维溢价阶梯构建、COGS 与定价建模，到供应链管理和产品组合规划，提供 DTC 产品策略、执行和诊断能力。上层承接基础战略统筹层，版本为 v2.6。
主要能力
技能通过分诊路由将用户意图归入五种工作模式：
模式 A：产品发现与验证——构建机会解决方案树（OST），进行需求性、可行性、商业可行性、可用性四维假设映射，设计概念测试、原型测试、价格敏感度 A/B 测试等验证实验，输出含 10 天发现冲刺计划的产品发现简报。
模式 B：溢价与定价——核查制造成本、物流仓储、包装成本、履约支付、退货预留五大 COGS 成本桶，通过四维溢价阶梯决策树选择路径：Tier 1 认知重构溢价（数天见效）、Tier 2 体验差异化溢价（数周见效）、Tier 3 产品实质溢价（数月见效）、Tier 4 品牌与权威溢价（数年见效），并选择成本加成、竞品基准、价值导向、心理定价等定价方法。
模式 C：产品诊断——针对转化率低迷、利润率萎缩、产品同质化、退货率异常、滞销库存五大症状，匹配对应诊断决策树逐步排查根因，输出 ICE 优先级排序的行动方案。
模式 D：产品组合与供应链——分析引流款、核心利润款、复购/交叉销售款、光环产品四大产品角色，执行供应商集中度风险、质量控制体系、交期与安全库存、供应商评估维度等供应链健康审计。
模式 E：产品上市检查清单——执行产品与供应链、品牌与视觉资产、店铺与平台、营销与推广四维就绪度检查，输出产品上市就绪度评估报告。
使用方式
执行任何任务前，必须加载 Brand Brain 文件：必需 voice-and-tone.md、products.md，可选 learnings.jsonl。本 Worker 不是独立入口，执行前必须承接 Hub / Supervisor 已编译的共享上下文，包括 main_question、goal、deferred_goals、evidence_state、market_scope、primary_market、seasonal_mode、supply_chain_mode、launch_stage 等字段。若上游未显式提供，按最小可执行继承处理。
用户首次唤醒产品策略流程时，输出可见的加载状态，显示各文件加载情况和 Product 数据就绪度。
输出遵循四段式结构（HEADER / CONTENT / FILES SAVED / WHAT'S NEXT），并在内部 completion 回传中对齐统一模板，包含 from、status、main_question_answered、deferred_goals、evidence_state_used、market_scope_used、primary_market_used 等字段。
适用场景
适用于 DTC 电商品牌的产品策略相关工作，包括：新产品机会发现与概念验证、利润率低或同质化竞争下的溢价与定价策略制定、转化率/退货率/库存等产品问题诊断、产品矩阵规划与供应链审计、新品上市前全流程检查。支持危机模式下的产品组合瘦身止血、淡季产品策略（低风险新品测试、互补产品开发、收入多元化、SKU 审计、旺季备货规划）等特殊场景。
限制
本模块仅负责产品策略领域，不处理广告投放、落地页设计、品牌建设等非产品策略问题，越界时通过结构化 out_of_scope 回交上层重新路由。不直接操作供应链，无法直接联系供应商。精确数字计算路由至 afa-ops。不做法律/合规/财务/税务的最终裁决。执行类任务最低门槛为需知道卖什么产品或什么品牌。设有三级降级策略：完整数据执行全维度诊断，部分数据基于产品描述和市场定位分析并标注待补充项，最少数据输出产品发现框架和验证实验设计。