用途：运行模拟焦点小组，用基于真实 CRM 数据构建的合成受众面板测试信息文案、定价方案、创意概念或定位陈述，获取结构化反应预测与情感分析。适合在投入预算做真实定性研究或上线活动前快速缩小选项。
主要能力：可按分群呈现刺激物并生成预测反应，包括情感（正/中/负及强度）、主要顾虑、热情度（1-10）、具体反对意见、改进建议和逐字风格引语；分析共识主题、分群分歧点和意外反应；汇总情感分布；输出分群反对意见清单及频率与严重度；给出改进建议、置信度评估（低/中/高）与带说明的建议。
使用方式：需提供待测刺激物（可单条或多条，多条约需标注 Variant A/B）、受众面板（已有面板 ID 或新分群定义，2-6 个分群）、向面板提出的问题（可省略则用默认问题集）。脚本位于本插件 scripts/ 文件夹，用 Python 3.10 或更新版本运行，macOS 或部分 Linux 用 python3。列出面板：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action list-panels。创建面板：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action create-panel --panel-name {name} --segments '[...]'。运行焦点小组：python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/audience-simulator.py" --brand {slug} --action focus-group --panel-id {id} --stimulus "..." --questions '[...]'。会读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 及对应品牌 profile.json 与 guidelines 清单，并检查 ~/.claude-marketing/sops/；无品牌时提示先运行 /digital-marketing-pro:brand-setup 或使用默认值。
适用场景：需要跨分群比较信息或定价反应、在真实调研前筛选方案的方向性反馈。
限制：输出为基于 CRM 行为画像的假设，不是真实消费者数据，须标注置信度并建议用真实焦点小组、问卷或 A/B 测试验证；具体 CRM 字段、样本量等细节资料未提供。