AI 驱动的产品趋势分析与深度竞品研究工具。自动搜索、抓取、分析科技产品信息，生成结构化的竞品分析报告。
- 多策略智能搜索: 自动搜索 CES 新品、高价值产品、已知明星产品
- 深度信息提取: 使用 LLM 从网页内容中提取产品技术方案、商业价值、目标受众等详细信息
- 多源印证: 从多个来源交叉验证产品信息，提高数据可信度
- 社交媒体分析: 自动分析 YouTube、B站、小红书、微信公众号、抖音、知乎、Twitter 上的产品讨论和情感倾向
- 🆕 中文科技媒体挖掘: 自动搜索36氪、虎嗅、雷锋网、爱范儿、极客公园、少数派等高质量科技媒体
- 产品图片分析: 使用 Gemini 视觉能力分析产品外观特征
- 智能缓存系统: 缓存搜索结果和网页内容，大幅减少重复 API 调用
- 自动生成报告: 输出 Markdown 格式的专业竞品分析报告
- 🆕 PPT 自动生成: 将品类分析报告自动转换为专业 PowerPoint 演示文稿，支持图片、表格、图表等丰富元素
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Cortex-Flow │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ main.py - 主程序入口和流程控制 │
│ search_agent.py - 多平台搜索代理 │
│ processor.py - LLM 内容处理器 │
│ gemini_client.py - Google Gemini API 客户端 │
│ ppt_generator.py - PPT 报告生成器 │
│ cache_manager.py - 智能缓存管理 │
│ models.py - Pydantic 数据模型 │
│ model_config.py - 多模型配置 │
│ high_value_products.py - 高价值产品数据库 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
程序运行分为 4 个阶段：
- CES/产品新闻搜索（中英文双语）
- 高价值产品搜索（畅销、获奖、高价）
- 中文科技媒体深度搜索（36氪、虎嗅、雷锋网、爱范儿、极客公园、少数派、什么值得买等）
- 知乎高质量讨论挖掘
- 已知高价值产品定向搜索
- 评估搜索结果相关性
- 抓取网页完整内容
- LLM 提取结构化产品信息
- 多源信息合并去重
- 对每个产品进行额外搜索
- 多源交叉印证
- 提升信息可信度等级
- 全平台搜索：YouTube、B站、小红书、微信公众号、抖音、知乎、Twitter
- 深度内容抓取：对高相关性页面进行完整内容爬取
- 智能情感分析：基于平台特性定制分析策略
- 搜索产品图片并用 AI 分析
- 生成综合分析报告（Markdown + PPT）
# 使用 pip
pip install -r requirements.txt
# 或使用 uv
uv sync复制示例配置文件并填写 API Key：
cp env.example .env编辑 .env 文件，配置以下必需的 API Key：
# 核心 API（必需）
ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key # 智谱搜索+网页读取（主用）
# 智谱搜索方式：mcp = 官方 webSearchPrime（套餐余量）；不设 = chat 接口（如 web-search-pro）
# ZHIPU_SEARCH_BACKEND=mcp
APIFY_API_TOKEN=your_apify_api_token # 社交媒体数据（可选）
# 备用搜索（可选，额度更新后可启用 ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true）
# FIRECRAWL_API_KEY=your_firecrawl_api_key # 网页抓取
# TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key # 智能搜索
# LLM 配置 - 通过 OpenRouter（必需）
OPENAI_API_KEY=your_openrouter_api_key
OPENAI_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
OPENAI_MODEL_NAME=openai/gpt-4o-mini # 或其他模型
# Google Gemini（推荐，用于图片分析）
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key# 基本使用 - 分析某个品类
python main.py "AI陪伴玩具"
# 深度分析模式 - 对每个产品进行多源印证
python main.py "智能眼镜" --deep
# 禁用缓存 - 强制重新调用 API
python main.py "机器人" --no-cache
# 清除缓存后运行
python main.py "智能家居" --clear-cache
# 分析完成后自动生成 PPT
python main.py "智能眼镜" --deep --ppt
# 仅生成 PPT（使用已有的分析报告）
python main.py "智能眼镜" --ppt-only| 参数 | 说明 |
|---|---|
keyword |
产品关键词（必需），如 "AI陪伴玩具"、"智能眼镜" |
--deep |
启用深度分析模式，对每个产品进行多源印证 |
--no-cache |
禁用缓存，强制重新调用所有 API |
--clear-cache |
运行前清除所有缓存 |
--ppt |
分析完成后自动生成品类分析 PPT |
--ppt-only |
仅生成 PPT（跳过分析，使用已有报告） |
reports/
└── AI陪伴玩具/
├── report_LOVOT.md
├── report_Sony_Aibo.md
├── report_Moflin.md
└── AI陪伴玩具_分析报告_20260130_143000.pptx # 生成的PPT
每个产品报告包含以下章节：
- 产品形态: 外观设计、尺寸重量、交互方式、核心亮点
- 技术方案: 传感器、AI模型、算力架构、连接方式
- 目标受众: 用户画像、使用场景、重点市场
- 商业价值: 价格、销量、营收估算、融资情况、市场地位
- 社交媒体热度: 各平台情感分析、KOL提及
- 综合分析: 产品定位、市场机会、技术壁垒
- 投资/创业建议: 赛道评估、机会与风险
系统支持将品类分析报告自动转换为专业的 PowerPoint 演示文稿。
PPT 包含以下内容：
- 封面页 - 品类名称、分析日期
- 目录页 - 完整的报告结构导航
- 执行摘要 - 市场概况、关键趋势、投资机会与风险
- 市场概况 - 竞争格局、技术趋势、目标市场、未来展望
- 产品矩阵对比 - 所有产品的横向对比表格
- 产品详情页 - 每个产品的详细分析（含图片、技术方案、社交热度）
- 社交媒体热度分析 - 各平台热度对比
- 竞争格局分析 - 产品定位矩阵
- 投资洞察与建议 - 机会、风险、战略建议
- 总结与展望 - 品类发展趋势总结
使用方式：
# 方式一：分析完成后自动生成
python main.py "智能眼镜" --ppt
# 方式二：基于已有报告单独生成
python main.py "智能眼镜" --ppt-only
# 方式三：直接调用生成器
python ppt_generator.py "智能眼镜"
# 方式四：自然语言描述调研需求
uv run python main.py "帮我查一下AI智能语音硬件相关的产品，尤其 注重对标苹果AirTAG2那种规划销量也很高的高价值产品" --deep --ppt特点：
- 自动使用 AI 汇总多个产品报告，生成综合洞察
- 支持产品图片展示
- 专业商务风格配色
- 16:9 宽屏格式，适合演示
程序会在 products_data.json 中保存所有已分析的产品信息，避免重复处理。
| 服务 | 用途 | 优先级 | 获取地址 |
|---|---|---|---|
| 智谱 AI | 联网搜索 + 网页读取 | 主用（默认唯一） | https://open.bigmodel.cn |
| Tavily | 智能搜索 API | 可选备用（ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true） |
https://tavily.com |
| Firecrawl | 网页内容抓取 | 可选备用（ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true） |
https://firecrawl.dev |
| 服务 | 用途 | 获取地址 |
|---|---|---|
| Apify | 社交媒体数据采集 | https://apify.com |
| OpenRouter | 统一 LLM 接入 | https://openrouter.ai |
| Google Gemini | 图片分析、交叉验证 | https://aistudio.google.com |
默认（ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=false）：
搜索：仅智谱 web_search
内容：智谱 web_reader -> 简单HTTP
启用备用后（ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true）：
搜索：智谱 web_search -> Tavily
内容：智谱 web_reader -> 简单HTTP -> Firecrawl
- 默认仅用智谱，Tavily/Firecrawl 不参与（适合额度用完时）
- 额度更新后，在
.env设置ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true可恢复备用能力 - 在分析结束时显示各 API 的调用统计
基于实际数据分析，系统按平台"高价值信息密度"（同时包含价格和销量信息的比例）智能分配搜索资源：
| 梯队 | 密度 | 平台示例 | 搜索策略 |
|---|---|---|---|
| ⭐⭐⭐ 第一梯队 | ≥60% | 东方财富研报、京东、什么值得买 | 优先搜索，分配更多结果 |
| ⭐⭐ 第二梯队 | 40-60% | YouTube、TechCrunch、IT之家 | 正常搜索 |
| ⭐ 第三梯队 | 25-40% | 知乎、36氪、腾讯新闻 | 限制结果数，仅用于口碑 |
| ❌ 第四梯队 | <25% | CES官网、PCMag、澎湃新闻 | 跳过，节省API额度 |
优化效果：
- 金融研报和电商平台搜索可获取完整的价格、销量、市场规模数据
- 低效平台（如新闻聚合站）结果数被限制，节省API调用
- 知乎等社交平台仅用于口碑分析，不作为商业数据来源
通过 OpenRouter 支持多种模型：
| 模型 | 特点 |
|---|---|
openai/gpt-4o |
高质量，支持图像 |
openai/gpt-4o-mini |
性价比高（默认） |
anthropic/claude-3.5-sonnet |
高质量 |
google/gemini-pro-1.5 |
Google 高质量 |
google/gemini-flash-1.5 |
Google 快速 |
deepseek/deepseek-chat |
国产性价比 |
系统默认启用三级缓存，可通过环境变量配置过期时间：
SEARCH_CACHE_EXPIRY_HOURS=24 # 搜索结果缓存（默认24小时）
CONTENT_CACHE_EXPIRY_HOURS=72 # 网页内容缓存（默认72小时）
SOCIAL_CACHE_EXPIRY_HOURS=12 # 社交媒体缓存（默认12小时）缓存文件存储在 cache/ 目录下。
high_value_products.py 中预配置了多个品类的明星产品，确保不遗漏重要竞品：
- AI 陪伴类: LOVOT, Aibo, Moflin, Vector, Cozmo 等
- 智能眼镜类: Ray-Ban Meta, Apple Vision Pro, XREAL Air 等
- 智能家居类: Echo Show, Google Nest Hub, 小度, 天猫精灵 等
- 智能穿戴类: Apple Watch, Oura Ring 等
- 机器人类: Spot, Atlas, Optimus, Figure 01 等
可根据需要扩展产品数据库。
当 Tavily/Firecrawl API 额度充足时，可在 .env 中设置：
ENABLE_TAVILY_FIRECRAWL=true启用后，智谱失败或结果不足时会自动降级到 Tavily 搜索、Firecrawl 抓取。
在 .env 中设置：
ENABLE_CROSS_VALIDATION=true启用后，关键信息（如产品名称）会使用多个模型验证，提高准确性，但会增加 API 调用次数。
# 可选模型: gemini-2.0-flash, gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash
# 在代码中通过 GeminiClient(model_name="...") 指定firecrawl-py # 网页抓取
tavily-python # 智能搜索
pydantic # 数据模型
openai # OpenRouter 客户端
python-dotenv # 环境变量
pandas # 数据处理
youtube-transcript-api # YouTube 字幕
apify-client # Apify 社交数据
google-genai # Google Gemini API
pillow # 图像处理
python-pptx # PPT 生成
$ python main.py "AI陪伴玩具" --deep
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🔍 开始分析: AI陪伴玩具
模式: 深度分析（多源印证）
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📦 缓存状态: 搜索=15, 内容=42, 社交=8
📡 阶段 1: 多策略产品搜索...
- CES/产品新闻搜索: 12 条结果
- 高价值产品搜索: 8 条结果
- 已知高价值产品: 8 个
🔍 搜索: LOVOT (Groove X)
🔍 搜索: Moflin (Vanguard Industries)
...
✅ 总计去重后: 25 条待处理
📝 阶段 2: 内容抓取与信息提取...
[1/25] 🔎 评估: LOVOT: The Cute Robot That Wants Your Love...
✅ 相关性高，抓取中...
✨ 发现新产品: LOVOT
...
✅ 共发现 6 个产品
🔬 阶段 3: 深度分析（多源印证）...
[LOVOT] 搜索更多信息来源...
+ 补充来源: https://...
...
📊 阶段 4: 社交媒体分析 & 报告生成...
[LOVOT] 分析社交媒体 (YouTube/B站/小红书/微信/Twitter)...
[LOVOT] 搜索产品图片...
找到 4 张图片
[LOVOT] 使用 Gemini 分析产品图片...
[LOVOT] 生成报告...
[LOVOT] ✅ 保存到: reports/AI陪伴玩具/report_LOVOT.md
========== 缓存统计 ==========
搜索缓存: 命中 18 / 未命中 7
内容缓存: 命中 12 / 未命中 13
社交缓存: 命中 3 / 未命中 3
总命中率: 58.9% (33/56)
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✅ 分析完成!
- 发现产品: 6 个
- 报告目录: reports/AI陪伴玩具
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