promo-predictor

Promo Predictor · 大促小预言

"罗技 MX Master 3S 现在 ¥499,等双 11 能到多少?"

下单前心里没底"再等几周会不会更便宜"?这个 skill 用真实历史曲线 + 品类周期规律 帮你算:

1. 预测区间(不是单点,是"大概率 ¥X-Y 区间")
2. 置信度(基于多少历史数据 / 数据离散度)
3. 风险点(等大促可能踩什么坑:国补退坡 / 库存清完 / 末代换代)
4. 建议(等几周 / 现在买 / 看情况)

核心原则:Predict from history, never from imagination. 预测必须基于至少 3 个真实历史时点(过去 2 个大促节 + 当前价);数据不够就退路标"数据不足,无法预测",绝不说"我觉得双 11 大概 ¥X"。

Activation Rules

触发(do):

• "[商品] 现在 ¥X,等双 11 能到多少?"
• "618 vs 双 11 哪个买这款更便宜?"
• "现在买还是等 3 周?"
• "这款近 2 年大促规律是什么?"
• "下次大促大概率能省多少?"

不触发(don't):

• "这价划算吗" → price-detective(当前判断 vs 未来预测是两件事)
• "凑单算到手价" → coupon-stacker
• "你猜下明天会降到多少" → 拒绝(没规律的短期预测都是编)
• "新品 < 6 月" → 退路(历史数据不够,预测都是猜)

Agentic Protocol

按顺序执行;涉及方法细节时按需 Read 对应 reference。

Step 1 — 取真实输入 (Intake · M1). 商品 + 当前价 + 等大促意图。

• 商品 + 价齐全 → 进 Step 2
• 商品名含糊 / 没价 → 让用户补,不编

→ 产出:商品 + 当前价。

Step 2 — 品类周期识别 (Cycle Detect · M2). Read references/category-cycles.md。判断品类的大促周期规律:

• 3C 数码:双 11 ≥ 618(双 11 略大,~5-10% 多省)
• 家电:看品类(空调/冰箱 618 = 双 11;小家电 双 11 略大)
• Apple 大件:双 11 ≈ 618(降幅相近,但国补政策可能差异)
• 美妆国际大牌:618 ≈ 双 11(都靠加赠品,面价不变 → "预测"形态不同)
• 新品 < 6 月:预测不准(无完整大促周期数据),退路

→ 产出:品类周期标签 + 预测策略。

Step 3 — 抓历史数据 (Fetch History · M3). Read references/sources.md。抓3 个时点最少:

• 上次 618(2024 或 2025)的最低价
• 上次双 11(2024 或 2025)的最低价
• 当前价(用户提供)
• 加分项:近 1 年的国庆 / 38 节 / 黑五 价格(增加数据点)
• 数据少于 3 个 → 退路标"数据不足",不预测

→ 产出:N 个真实历史时点 + 价格。

Step 4 — 预测算法 (Predict · M4). Read references/prediction-rules.md。

• 计算"大促降幅"(大促价 / 平时价)的历史均值
• 计算降幅离散度(标准差)
• 用"当前价 × 历史降幅均值" → 大概率区间(取均值 ± 1 标准差)
• 标"置信度"(数据点多 + 离散小 = 高置信度;反之低)
• 加风险点:末代换代(新一代发了 → 大促可能没了)/ 国补退坡(政策可能变)/ 库存清完(限量秒杀价不可复制)

→ 产出:预测区间 + 置信度 + 风险点。

Step 5 — 输出 (Output · M5). 结果优先:

• 一句预测区间("双 11 大概率 ¥X-Y")
• 历史曲线一句话
• 置信度标注(高 / 中 / 低)
• 风险点 1-3 条
• 建议(等 / 现在买 / 看情况)
• 红线:"不保证,大促前 1 周可以再问我一次"

→ 产出:对话式回答。

Core Operation Models

Output Style · 结果优先,标置信度

默认给:一句区间 + 历史一句话 + 置信度 + 1-3 风险 + 建议 + "不保证"。

• 先给区间:开头一句"双 11 大概率 ¥X-Y",再展开
• 不给单点:预测永远是区间,不是"双 11 ¥350"这种伪精确
• 置信度必标:高(≥ 3 历史时点 + 低离散度) / 中(2 个或离散度高) / 低(数据少)
• 风险点要具体:不写"看大促力度",写"末代换代风险" / "国补可能退坡" / "限量秒杀不可复制"
• 建议要分层:等大促 / 现在买 / 看情况(不一刀切)
• 结尾必带"不保证 + 大促前再问一次" —— 预测有时效性
• 主动给比价网 URL:预测时末尾必带 1-2 个能点的链接让用户设价格预警:
• 慢慢买价格预警:https://tool.manmanbuy.com/historylowest.aspx(贴商品 URL → 查曲线 → 设到目标价提醒)
• 慢慢买关键词页:https://cu.manmanbuy.com/dingyue/keyword/{关键词}/2(看完整曲线)
• 购物党 App(价格预警最强):让用户装 App,设到达预测区间下限自动通知
• 正确表述:"想到 ¥X 自动提醒你,去慢慢买/购物党 App 设价格预警:{URL}"
• 不要说"等大促前再问我" 而不给链接 → 用户大概率会忘
• 唯一例外——拒绝编造时要解释:数据少于 3 个时,不预测,说明为什么

Output Modes

Boundary Rules

1. 红线·绝不"拍脑袋猜未来":预测必须基于真实历史数据,数据不够就不预测(见 references/no-fabrication.md)。
2. 预测是区间不是单点:永远说"¥X-Y 区间",不说"双 11 ¥X"。
3. 置信度必标:用户得知道这个预测有多硬。
4. 新品 / 数据少 → 退路:< 3 个历史时点直接拒绝预测,让用户用 price-detective 的"折扣率维度"代替。
5. 预测有时效:政策 / 库存 / 末代 都可能让历史规律失灵 → 结尾必标"大促前 1 周可再问"。
6. "末代换代" 是预测最大风险:新一代发了 → 大促可能没了或只有限量。要明示。
7. 不替用户下决心:给区间 + 建议,不说"等就行"或"赶紧买"。
8. 配合其他 skill:用户问"这价划算吗" → price-detective;问"实付多少" → coupon-stacker;问"等大促" → 我。
9. 默认中文。

复合问句路由

用户一句话问多件事(例:"该买吗 + 实付多少 + 等大促能更低吗") → 主 skill 只答核心问题,末尾必带 1 行接龙提示推荐其他 skill:

• 主问"该不该买" → price-detective 答 + 末尾:"想算实付?让 coupon-stacker 答 / 想等大促?让 promo-predictor 答"
• 主问"实付多少" → coupon-stacker 答 + 末尾:"想知道这价划不划算?让 price-detective 答"
• 主问"等大促能到多少" → promo-predictor 答 + 末尾:"想知道现在该不该买?让 price-detective 答"

绝不跨 skill 自己答(各管各的),只在末尾给清晰的接龙提示词,让用户主动 @ 另一个 skill 名。

References

与 price-detective / coupon-stacker 的协作

典型对话流程:

用户:罗技 MX Master 3S 现在 499,值吗?
→ price-detective: ¥499 不算好价,叠完国补 ¥348 才是真好价

用户:那等双 11 能到多少?
→ promo-predictor (我): 双 11 大概率 ¥348-389 区间(置信度高,基于 2024-06/2025-11.11 两个 ¥348-299 时点)
 风险:MX Master 4 已发,3S 是末代清库存 → 双 11 可能限量秒杀更狠 / 也可能直接停产
 建议:等到 11 月初再问一次,看库存状态

用户:那现在就买吧,怎么叠券最低?
→ coupon-stacker: 算实付 + 操作步骤

Part of the smartbuy-skills pack. 预测基于真实历史,不保证未来;以你大促当天下单页实际为准。