用途：快速场景对比。将 2-4 个营销场景（不同预算分配、渠道组合或策略）并排比较，给出收入与 ROI 的方向性估算。它是完整蒙特卡洛模拟（/digital-marketing-pro:simulate）的轻量快速替代：simulate 做上千次迭代与完整概率分布，what-if 用点估计加简单波动区间，几分钟内给出方向性答案，适合团队会议、Slack 讨论、快速规划或在大分析前缩小选项。
必要输入：2-4 个命名场景，每个含渠道级预算分配与各渠道预期 ROI；当前基线（现有预算分配与近期表现）作为对比参照；可选评估标准（总收入、ROI 效率、风险、见效速度或加权）；可选时间范围，默认 3 个月。若用户只给“多投付费、少投自然流量”这类高层描述，需追问具体金额或百分比拆分。
执行过程：加载品牌上下文（~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 及对应 profile.json，参考历史渠道表现、近期 ROI 与基准，并检查 guidelines/_manifest.json 与 ~/.claude-marketing/sops/；无品牌时询问是否先做 /digital-marketing-pro:brand-setup 或使用行业默认值）；把现状设为 Scenario 0 基线，定义各场景渠道预算与 ROI 假设，对显著偏离历史的假设做标记；以 what-if 模式运行 revenue-simulator.py，做点估计加波动区间的简化推算，对接近饱和的渠道应用基本递减收益，并考虑渠道爬坡时间（SEO 与内容需数月见效，付费即时）；生成并排对比表，含预计收入、总 ROI、相对基线的金额与百分比变化、渠道贡献与低/中/高风险指示，按评估标准排序；给出推荐场景与理由、备选场景及关键取舍（收益、放弃项、假设成立条件）。
适用场景：在有限时间内判断“该做 A 还是 B”，或为深度分析筛选候选方案。
限制：结果为方向性点估计，由 revenue-simulator.py 依据用户假设与历史基准生成，不是实测预测；所有示例金额均为合成演示数字，不可复用；承诺预算前应先用自有数据验证 ROI 假设。具体价格、平台与更多细节暂未提供。