先保证可比，再谈自动分析

竞品价格、排名和评论来自不断变化的页面。只有商品身份、规格、地区、会员状态和采集时间一致，数据才具有可比性。直接把页面数字交给 AI，容易把促销、缺货或页面异常当作趋势。

每条记录保留来源 URL、采集时间、原始值、解析值和任务状态，质量规则应在分析前执行。

建立可审核的商品映射

为内部 SKU 与外部商品建立映射，记录规格、组合装、渠道和生效时间。模型可以辅助候选匹配，但低置信度结果必须人工确认。

把未匹配、多个候选、规格不一致作为独立状态，不要塞进“其他”，这样运营人员才知道需要补数据还是改规则。

页面结构变化、登录要求、限制和字段改名都会让任务部分成功。区分未采到、页面无货、字段为空和解析失败，不要统一写成 0。

BI0 的公开方向包括网站数据采集与结构化分析。具体站点、频率、字段支持和合规边界必须逐项确认，并遵守目标站点条款。

设置价格跳变、排名越界、重复记录和连续缺失规则；页面结构变化时暂停下游结论。异常记录带原始页面和解析日志，方便复核。

验收要比较身份匹配、状态分类、数值解析和异常召回，也要观察失败恢复后是否产生重复数据。

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