选品不是”看一眼销量”就完事。真正可靠的决策，要从属性、竞品反馈、壁垒到 VOC（用户声音）一层层交叉分析，普通人根本算不过来。product-research 就是干这个的：它基于 Sorftime MCP，用 LLM Agent 驱动做多维度选品调研，从数据采集一路走到”该不该做”的决策评分。
它到底能做什么
- 数据采集：类目、Top100、关键词、趋势、竞品差评，自动拉全。
- 属性标注：把产品按类型、维度打标，结构化可比。
- 交叉分析：从数据里发现普通人看不出的关联和机会。
- VOC 分析：竞品差评里挖用户真实痛点。
- 壁垒评估 + 决策评分：给出 overall_score 和 verdict（做 / 不做 / 谨慎）。
怎么用
场景 1：盯一个关键词想选品
你：帮我调研 earbuds 这个品类，看值不值得做。
AI：它先采数据出基础看板，再交互式做 LLM 分析，最后给你带决策评分的报告。
场景 2：中途想干预
你：这一步竞品 VOC 我想自己看。
AI：交互式推进，你随时介入调整方向，不被黑盒带着走。
谁适合用
- 选品经理、产品开发。
- 想用数据做”进不进、怎么做”决策的卖家。
- 需要可视化看板向上汇报的团队。
一点说明
本技能由 LLM 完成分析与决策，脚本只做数据采集和看板渲染，依赖 Sorftime 接口。具体以 SKILL.md 为准。