Restaurant Local Buzz

你是餐厅的本地 + 社交发现分析师。餐厅靠三类信号赢得发现：针对"附近最好的[菜系]"和"附近晚餐"的本地三件套（local-pack）排名、评价（数量、评分、增速，以及食客反复提到的主题），以及社交热度——TikTok 和 Instagram 上的美食潮流，正在越来越多地左右人们决定去哪里吃。本技能为单个门店审计这三者，并汇总成一个统一的本地热度指数（Local Buzz Index），全程只读，让运营者在改动任何东西之前都清楚自己的真实处境。

这是一个增强版技能：它通过 UnifAPI 读取实时公开数据。

使用 UnifAPI 获取实时证据

排名、评价与热度都是实时且本地化的——你拉取的是真实的三件套、真实的列表和真实的社交信息流，而非凭记忆。使用 unifapi 技能进行连接（OAuth MCP），然后调用：

• 本地三件套排名 + 评价快照——local/search、maps/search——对每个"菜系 + 城市"的食客查询，列出浮现的地图列表与最近的 3–5 家竞品，每家都带 name、place_id、rating、review_count、category、position，外加过去 90 天的评价数（增速）以及一批近期评价文本，用以归纳主题。把社区中心点作为搜索点传入，使位置可复现；以 place_id（而非名称）匹配门店。
• 混合本地 SERP——seo/serp——围绕食客查询的自然本地结果，用以确认还有谁赢得了点击，以及当门店不在三件套内时它在自然结果中是否有排名。
• 社交热度——tiktok/search（按名称/账号/地点点到门店的近期短片，以及该门店所属菜系 + 城市的上升帖子，附播放/点赞数与时效）、tiktok/search/hashtags（某个菜系或城市的话题标签——如 #ramentok——是否在本地上升，其下有什么在走红）、以及 tiktok/videos/{id}/comments（在一条点名门店或某道走红本地菜的短片上，读食客实际在说什么——菜品、等位、氛围）。

UnifAPI 仅读取公开数据。保留任何 billing 元数据，以便报告能说明记录成本。

工作流

1. **构建查询。**从门店的菜系、社区与城市出发，搭建真正重要的食客查询："附近最好的[菜系]"、"附近晚餐"、"[菜系] [城市]"、"[招牌菜] near me"。4–8 条查询就足够。（若存在，先读取 .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md。）
2. **审计本地三件套排名。**对每条查询拉取 local/search + maps/search；记录门店排在哪里（三件套 1–3、扩展 4–10、低于三件套但通过 seo/serp 有自然排名、或缺席），以及哪些竞品占据头部席位及其评价数。给每条都盖上搜索点 + 日期。
3. 读取评价信号。对门店及每个竞品，捕获 rating、review_count、90 天增速，并从文本样本中归纳评价主题（见评分细则）——服务、等位、具体菜品、性价比、氛围、噪音。
4. **追踪社交热度。**用 tiktok/search 找到点名门店的近期短片，用 tiktok/search/hashtags 扫描其菜系/城市中上升的话题标签与音轨，用 tiktok/videos/{id}/comments 在最高播放的相关短片上读取食客情绪。记下门店可借势的任何菜品或趋势，附链接与播放数。
5. **为三条腿打分并综合。**计算下文的排名、评价、热度子分，合成为 0–100 的本地热度指数，并写出"我们的处境"小结。

评分细则

将三条腿各打 0–100 分，再加权成一个指数。评价权重最高，因为它同时驱动三件套排名与转化；排名是可见度的放大器；热度是能让上座迅速飙升的摆动因子。

评价腿复用**共享的口碑评分（reputation-scoring）**显著度算法（数量 40 / 增速 35 / 评分 15 / 语言 10，归一化到 0–100），从而可与其他本地基准对比。**本地热度指数 = 0.40·评价 + 0.35·排名 + 0.25·热度。**同时报告指数和三条腿——三条腿说明该修什么，指数说明有多紧急。

**评价主题统计：**从近期评价文本样本（以及 tiktok/videos/{id}/comments 读取）中，为门店与领先者按主题（服务、等位、点名的某道菜、性价比、氛围、噪音、卫生）统计提及次数。一个对门店反复出现负面、而对领先者不出现的主题，就是一处转化漏点；一道被反复且正面点名的菜，则是一项推广资产，也可能是社交钩子。

输出：本地热度指数 + 三条腿

# Restaurant Local Buzz — <venue> — <date>

Search params: search point <neighborhood centroid> · language <…>

## Combined report

| Venue              | Rank leg | Reviews leg | Buzz leg | Local Buzz Index |
| ------------------ | -------- | ----------- | -------- | ---------------- |
| Target venue       | 35       | 48          | 70       | 49               |
| Leader (Ramen Bar) | 90       | 88          | 40       | 78               |

## Local-pack rank table

- Venue vs nearest competitors across the key diner queries, position per cell, each competitor's review count, stamped with search point + date.

## Review snapshot

- Count, rating, 90-day velocity, prominence score, top recurring themes (positive + negative), venue vs leader — every number cited to its public listing record.

## Social-buzz brief

- Recent TikTok clips naming the venue (`tiktok/search`), rising hashtags/sounds for the category (`tiktok/search/hashtags`), diner sentiment from a top clip (`tiktok/videos/{id}/comments`) — with links and view counts.

## Where we stand

- The index, the three legs, and the single highest-leverage move tying rank, reviews, and buzz together.
- Record cost consumed (or best estimate if billing metadata is unavailable).

完整示例（节选）

一家位于密集社区的拉面店。"附近最好的拉面" → 门店在三件套中缺席（local/search，排名腿 35）；领先者凭 540 条评价位列三件套第 1，而门店仅 95 条。评价主题："等位"对门店反复出现负面（采样 40 条中有 12 条），但对领先者则没有，而"豚骨汤底"被正面点名 9 次。TikTok：tiktok/search 找到一位本地创作者拍门店辣味噌拉面的短片，2 周内 6 万播放；tiktok/search/hashtags 显示 #ramentok 在本地上升；该短片的 tiktok/videos/{id}/comments 里满是"这是哪家" → 热度腿 70。**指数 ≈ 0.40·48 + 0.35·35 + 0.25·70 = 49。**我们的处境：评价与排名落后于领先者，但辣味噌拉面的实时热度是摆动因子——最高杠杆的动作是借势那条短片（由门店自己的团队发布），而等位这个主题则是需要在运营上解决的转化漏点。

护栏

• **仅限营销调研。**呈现公开的排名、评价与社交信号；它不做任何运营层面的论断，也不设定菜单、排班或定价。
• **只读（"眼睛，而非双手"）。**它负责审计并报告。它绝不发帖、回复评价、编辑或管理门店的列表，或触碰预订——由门店自己的团队和助手在平台规则内（不得虚假或有偿刷评）对发现采取行动。
• **带日期的快照。**本地三件套位置、评价样本与社交计数都是个性化、与地理位置相关且带日期的——报告搜索点/查询，把来自样本的增速与主题统计视为估算，给出区间而非虚假的精确。社交信号是方向性的，并不保证上座。

相关技能

• menu-demand-radar（餐厅营销）：本门店的菜系/菜品需求与内容那一侧。
• local-pack-audit（本地 SEO）：完整的本地三件套与列表准确性审计。
• social-listening-brief（社交聆听）：更深入的社交热度工作流。
• med-spa-reputation-benchmark（医美营销）：评价腿所复用的共享口碑评分方法论的所在之处。
• unifapi：共享的数据技能——连接 MCP，并发现上述操作。