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1. 起服务

桌面端启动后在本机拉起工作台（默认 127.0.0.1:8000）与调研大屏（默认 127.0.0.1:5000）。两个端口都只绑回环地址，公网访问不到；要对外只走带登录校验的那道门。

2. 建第一个调研任务

在工作台里给一个关键词与目标平台，Agent 会打开真实浏览器让你过验证，然后按平台适配规则只读提取商品字段。提取结果落进本地 SQLite，同一份数据可以反复重跑分析而不必重新采集。

3. 看大屏

大屏读的是同一份本地库：价格分布、品类占比、品牌排行、评分趋势，按平台 / 站点 / 品类筛选。图表是结果，不是数据源——要核对任何一个数字，回到采集记录里找那条商品。

4. 跑模型

分析脚本对当前数据集出结论：先分群（K-Means / DBSCAN / 层次聚类），再看趋势（ARIMA / Holt-Winters），最后做定价与利润（价格弹性、波士顿矩阵、蒙特卡洛）。输出给区间与分布，不给「建议入」这种没有依据的结论。

5. 出报告

接上模型后，可以让 Agent 把这一轮结果写成专题报告，提示词分层留痕可回看；报告里的数字带来源标记，能追回到具体采集行。

• 只做只读提取：定位元素计数、取文本、取属性。不点击、不提交表单、不自动导航、不模拟登录。
• 反爬严格的平台必须由人在真实浏览器里完成验证，禁止纯 headless；验证不过就停，不绕过。
• 取的是平台公开展示的商品字段。价格与位次是快照，会随时间失效，不要当实时行情用。
• 销量、搜索量这类平台不公开的字段，工具不会「估一个填上」；缺的就是缺的，输出会标 NEEDS_DATA。
• 频率与批量由使用者控制，遵守目标平台的服务条款与当地法规；由此产生的账号风险由使用者承担。

技能是一个目录：一份写清口径与产物的说明文件，加可选脚本。对话里说人话就能命中，也能从本地或 GitHub 导入；外部来源导入前先过静态投毒审计，脚本执行走限时契约并留台账。

Agent 工具在注册表里唯一声明，界面、权限档位与审批策略都从同一份声明派生——所以「有多少个工具」这个数不会跟文档对不上。

• 会话、任务、知识库、台账：本机 SQLite 单文件，随目录整体备份即可。
• 采集产物与报告：本机工作区目录，按会话归档。
• 密钥类设置：以系统级加密（DPAPI）落库，明文不进对话、不进仓库。
• 卸载即清理：删掉程序目录与数据文件，本机不留服务端副本——因为没有服务端。