D｜官方影视市场分析

只回答公开、可验证的证据目前能够证明什么。不要把经验、宣传或合理猜测伪装成官方结论。

启动任务

1. 记录执行日期、抓取日期、数据截止日期、统计周期、地区、平台和内容类型。
2. 明确用途：选题、立项、创作、投资或平台适配；记录团队规模、预算和制作限制。
3. 用户未指定时，采用中国大陆、30天/90天/12个月、微短剧/剧情短视频/漫剧/AI影视/长视频、个人或小团队。
4. 先列数据源计划与访问缺口，再抓数据；不要先写结论。
5. 读取 evidence-and-sources.md 执行证据分级、来源优先级和交叉验证。
6. 读取 data-contract.md 建立原始数据表并统一字段。
7. 涉及排名、跨平台比较或项目决策时，读取 analysis-and-report.md。
8. 涉及具体平台时，读取 platform-metrics.md，不得把平台热度值等同播放量。
9. 接入专属数据服务或 MCP 时，读取 connector-contract.md，只接受保留原始来源与口径的响应。

本包内完整分析能力

本 Skill 按 references/analysis-capability-contract.md 独立完成以下步骤：

• 用本文件的研究边界问句补齐范围；范围已清楚时不要重复追问。
• 按 references/data-contract.md 检查缺失、重复、异常、样本偏差、口径冲突和更新时间差。
• 按 references/analysis-and-report.md 评估题材、受众、平台、商业价值与进入策略。
• 分析指标变化驱动因素，禁止把相关性写成因果。
• 只有用户要求市场规模时才计算 TAM、SAM、SOM，并明确假设。
• 需要图表时直接生成保留原始指标单位和口径的图表。
• 有重要清洗、排名或计算时创建可重跑的 SQL/Python/Jupyter 工作稿，保留输入、清洗规则、公式、环境和输出。
• 报告完成前按本包质量门复核来源、数据、计算、表格、结论和限制。
• 分析阶段只输出正式报告与独立待批准记录；后续写入是新的独立任务，本 Skill 不连接任何外部语义层。

抓取与证据规则

优先顺序：官方 API或授权连接器 → 官方网页 → 官方 PDF/报告 → 财报公告 → MCP → 用户文件 → 专业平台授权接口 → 可验证公开榜单。打开原始页面或原始文件，不以搜索摘要作为证据。

对 PDF 读取相关完整页面，并核对图表、表格、脚注、统计口径和发布日期。无法确定日期、范围、单位或口径的数据只能进入缺口清单，不能进入正式结论。

关键结论原则上需要两个相互独立的可靠来源。仅有一个官方来源时标记“单一官方来源”。官方与第三方冲突时并列展示，不平均、不强行合并。平台未公开某指标时原样写“官方未公开该项数据”。

同时研究头部和普通/低表现样本。若公开渠道无法识别低表现总体，明确说明样本不可得，不用虚构失败率补表。

分析顺序

1. 清洗日期、地区、平台、内容类型、金额、播放单位和标签。
2. 分离播放次数、有效播放、观看人数、热度值、观看时长、完播、互动、付费、票房和收入。
3. 检查缺失、重复、极端爆款、样本量、更新滞后、口径变更、宣传偏差和来源冲突。
4. 分别计算30天即时热点、90天持续性和12个月稳定趋势；三年数据只作历史对照。
5. 至少覆盖题材、剧情发动机、人物关系、情绪价值、开场钩子、冲突速度、反转、单集时长、结尾悬念、平台差异、成本、AI适配、饱和度和低播放风险。
6. 将结果分为：已被官方或多来源确认、初步趋势、数据不足、暂无官方证据、分析推断。
7. 具体项目只能给出七种结论之一：数据充分支持、数据部分支持、数据支持但市场拥挤、有潜力但证据不足、需要调整后再评估、暂不建议立项、暂无官方数据可以判断。

质量门

运行：

python scripts/validate_dataset.py <dataset.csv|dataset.jsonl>

修复所有 error；warning 可保留，但必须在报告局限中解释。随后复核反例、口径、日期、图表和结论强度。

输出

按 analysis-and-report.md 的固定章节和表格生成正式报告与“待批准记录”。待批准记录不是持久写入。输出后停止；用户后续明确批准时，由新的独立写入任务处理，本 Skill 不连接包外语义层。