feat(report): remove §5 competitor matrix table, keep per-group charts

Made-with: Cursor

backend/crawler_copy/jd_pc_search/jd_competitor_report.py

@@ -3,7 +3,7 @@
 关键词 → 调用 ``jd_keyword_pipeline`` 全链路采集 → 生成 **标准化竞品分析报告**（Markdown）。
 
 报告结构对齐常见竞品分析框架：研究范围与方法、执行摘要、**整体市场观察（列表可见度 proxy）**、
-市场与竞争结构、**按细分类目分组的竞品对比矩阵**、价格分析、产品与宣称、**按细分类目的消费者反馈与用户画像**、策略提示与附录；并明确数据边界。
+市场与竞争结构、**按细分类目分组的竞品结构（统计图 + 合并表外置）**、价格分析、产品与宣称、**按细分类目的消费者反馈与用户画像**、策略提示与附录；并明确数据边界。
 若运行配置中提供了外部市场规模摘录（``EXTERNAL_MARKET_TABLE_ROWS``），则追加对应表格小节；否则不输出占位行。
 
 依赖：全量抓取时与 ``jd_keyword_pipeline.py`` 相同（Node、h5st、Playwright、``common/jd_cookie.txt``）。
@@ -1655,7 +1655,7 @@ def _lines_4_reading_category(
         "",
         f"- 列表侧可读类目/简称共 **{len(cm_structure)}** 种取值，合计 **{total}** 行；"
         f"其中「{_md_cell(top_lbl, 40)}」行数最多，约占 **{100 * share:.1f}%**。",
-        "- 若头部类目占比极高，说明当前关键词下货架被少数品类定义；跨品类机会需结合商详矩阵（§5）再核对。",
+            "- 若头部类目占比极高，说明当前关键词下货架被少数品类定义；跨品类机会需结合 §5 细类结构与合并表再核对。",
         "",
         "| 类目/简称（Top 5） | 列表行数 | 占本章结构样本 |",
         "| --- | ---: | ---: |",
@@ -1800,7 +1800,7 @@ def build_competitor_markdown(
             "- **用途/场景**：对每条评价独立判断是否命中预设场景词；一条可计入多个场景，统计的是「提及该场景的评价条数」而非用户数。",
             "- **用户画像（第八章）**：正负面粗判含**口语短语**级摘录；关注词与场景**仅按细类**以条形图展示（场景图为**占该细类有效文本比例 %**）；见 §8.3～8.4。",
             "- **各章衔接（可选）**：若任务配置 ``llm_section_bridges``（或部署侧环境变量启用），则在「## 一」至「## 九」各章二级标题后插入大模型撰写的**衔接分析**段落，便于阅读过渡；**定量结论仍以正文表格与摘要 JSON 为准**。",
-            "- **细类大模型归纳（可选）**：若任务配置 ``llm_matrix_group_summaries`` / ``llm_price_group_summaries`` / ``llm_comment_group_summaries``（或对应 ``MA_ENABLE_LLM_*`` 环境变量），则在 **§5.1、§6.2、§8.6** 分别插入卖点/价盘/评论关注词的细类归纳；**仍以同章表格与 CSV 为准**。",
+            "- **细类大模型归纳（可选）**：若任务配置 ``llm_price_group_summaries`` / ``llm_comment_group_summaries``（或对应 ``MA_ENABLE_LLM_*`` 环境变量），则在 **§6.2、§8.6** 插入价盘/评论关注词的细类归纳；**§5 不再输出矩阵表**，卖点/配料等仍以 ``keyword_pipeline_merged.csv`` 与 JSON 为准。",
             "- **检索结果规模**：来自京东 PC 搜索返回的「结果条数」类指标，表示平台侧申报的匹配数量级，**不等于**动销、库存或独立 SKU 数。",
             "",
             "### 1.4 主要局限",
@@ -1863,7 +1863,7 @@ def build_competitor_markdown(
             )
     elif list_export and cr1_deep is not None and top_brand_deep and not brands_s:
         exec_bullets.append(
-            f"列表导出缺少品牌标题字段，**深入 {n_sku} SKU** 商详品牌第一大品牌份额 ≈ **{100 * cr1_deep:.1f}%**（「{top_brand_deep}」），供与 §5 矩阵对照。"
+            f"列表导出缺少品牌标题字段，**深入 {n_sku} SKU** 商详品牌第一大品牌份额 ≈ **{100 * cr1_deep:.1f}%**（「{top_brand_deep}」），供与 §5 细类结构对照。"
         )
     if pst:
         price_src_short = (
@@ -2053,7 +2053,7 @@ def build_competitor_markdown(
         lines.append(
             f"*列表导出中店铺/品牌标题有效 **{brand_rows_n}** 条，"
             f"低于建议阈值（≥{min_brand_rows}），品牌集中度未展开。**店铺结构见 §4.2**；"
-            f"商详品牌在 **§5**。*"
+            f"商详品牌在 **§5 细类结构**。*"
         )
     else:
         lines.append("*深入子样本无可用品牌字段。*")
@@ -2116,24 +2116,17 @@ def build_competitor_markdown(
         [
             "---",
             "",
-            "## 五、竞品对比矩阵（按细分类目分组）",
+            "## 五、竞品结构（按细分类目分组）",
             "",
-            "优先按商详**类目路径**列分组：**三级路径**取中间一段（如 … > **饼干** > 粗粮饼干），"
+            "SKU 依商详**类目路径**聚合为细类：**三级路径**取中间一段（如 … > **饼干** > 粗粮饼干），"
-            "**四级及以上**取倒数第二段（如 … > **面条** > 挂面）。若该列为空，退化为搜索列表中的类目或规格属性；仍无则「未归类」。全量合并模式下另有更多商详字段可供核对。",
+            "**四级及以上**取倒数第二段（如 … > **面条** > 挂面）；类目列为空时退化为列表类目或规格，仍无则「未归类」。",
             "",
-            "维度说明：**产品**（标题/规格）、**价格**（列表展示）、**渠道**（京东店铺）、**推广**（卖点/榜单文案）、"
+            "**本版不再在正文打印细类矩阵表**（宽表影响阅读）；各 SKU 的标题、品牌、店铺、标价/详情价、卖点、配料、评价量与摘要等，"
-            "**类目**、**配料表**（见下）、**声量**（评价量与摘要）。",
+            "请直接查看本批次目录下 ``keyword_pipeline_merged.csv``，或调用 API 结构化字段 ``matrix_by_group``。",
-            "",
+            "下列按细类给出 **SKU 款数** 及 **展示价 / 评价量** 统计图（与合并表、``matrix_by_group`` 同源）。",
-            "**配料表**：优先使用配料正文列（开启配料视觉解析时为识别出的文字）；"
-            "仅有详情长图链接时列内会提示；若商详参数含「配料/配料表：」则摘录该段。"
-            "均为页面信息摘录，**以包装实物与法规标签为准**。",
             "",
         ]
     )
-    matrix_header = [
-        "| SKU | 产品（标题） | 品牌 | 标价 | 详情价 | 渠道（店铺） | 推广（卖点） | 榜单/标签 | 类目 | 配料表 | 评价量(搜索) | 消费者反馈摘要 |",
-        "| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |",
-    ]
     grouped_matrix = _merged_rows_grouped_for_matrix(merged_rows)
     if not grouped_matrix:
         lines.append("*无合并表 SKU。*")
@@ -2141,39 +2134,20 @@ def build_competitor_markdown(
     for gi, (gname, grows) in enumerate(grouped_matrix):
         lines.append(f"### {gname}（**{len(grows)}** 款）")
         lines.append("")
-        lines.extend(matrix_header)
+        lines.append(
-        grows_sorted = sorted(grows, key=lambda r: _cell(r, sku_header) or "")
+            "*SKU 级字段明细见 ``keyword_pipeline_merged.csv``（本细类 SKU 与上节分组规则一致）。*"
-        for row in grows_sorted:
+        )
-            lines.append(
-                _competitor_matrix_md_line(
-                    row, sku_header=sku_header, title_h=title_h
-                )
-            )
         lines.append("")
         slug_mx = _scenario_group_asset_slug(gname, gi)
         lines.extend(
             _embed_chart(
                 run_dir,
                 f"chart_matrix_prices_reviews__{slug_mx}.png",
-                f"「{_md_cell(gname, 24)}」细类 · **展示价与评价量**（条形图；与上表同源："
+                f"「{_md_cell(gname, 24)}」细类 · **展示价与评价量**（条形图；与合并表及 ``matrix_by_group`` 同源："
                 f"价取 detail_price_final→标价→券后 优先可解析数值；评价量为搜索侧「评价量」字段摘录）",
             )
         )
 
-    _mx_llm = (llm_matrix_section_md or "").strip()
-    if _mx_llm:
-        lines.extend(
-            [
-                "",
-                "### 5.1 细类要点归纳（大模型）",
-                "",
-                "> **说明**：模型按 §5 同细类拆分，仅基于上表矩阵摘录（标题/卖点/配料等）与每细类 ``price_stats``（与 §6 分位数同源对象）归纳；**不含**医学或功效结论。配料与宣称以页面为准。",
-                "",
-                _mx_llm,
-                "",
-            ]
-        )
-
     ch6_price_title = (
         "## 六、价格分析（PC 搜索列表全量）"
         if list_export and pst_list.get("n", 0) > 0
@@ -2237,7 +2211,7 @@ def build_competitor_markdown(
                 "### 6.2 细类价盘要点归纳（大模型）",
                 "",
                 "> **说明**：以下为模型按 §5 同细类拆分、仅基于上文本节价统计与价字段摘录的归纳（价带与价差）；"
-                "不含配料/宣称/场景关键词分析——见 §5「细类要点归纳（大模型）」。具体数值仍以正文表格及批次 CSV 为准。",
+                "不含配料/宣称/场景关键词分析。具体数值仍以 **§6** 表格及 ``keyword_pipeline_merged.csv`` 为准。",
                 "",
                 _pr_llm,
                 "",
@@ -2265,7 +2239,7 @@ def build_competitor_markdown(
             "",
             "### 8.1 方法",
             "",
-            "- **细类划分**：与 **§5 竞品矩阵** 相同，依据商详类目路径解析为「饼干 / 西式糕点 / …」等（规则见 §5 章首说明）。",
+            "- **细类划分**：与 **§5** 相同的商详类目路径规则（见 §5 章首）。",
             "- **归因**：每条评价按其 SKU 对应到深入样本，再映射到该 SKU 所属细类；SKU 不在合并表中的评价单独归入说明性分组。",
             "- **正负面粗判（§8.2）**：先以关键词规则与图表做粗分；若任务开启 **llm_comment_sentiment**，可附**大模型对抽样原文的主题归因**（尤其负向「用户在抱怨什么」），与词频条形图互补。",
             "- **关注词按细类（§8.3）**：对组内评价正文做子串计数并出条形图；若无逐条正文则用该细类下评价摘要列拼接兜底；与配置关注词及联想扩展同源。",

backend/pipeline/jd_runner.py

@@ -431,24 +431,8 @@ def write_competitor_analysis_for_run_dir(
     )
 
     if want_mx and not skip_mx and merged_rows:
-        pl_mx = jcr.build_matrix_groups_llm_payload(
+        # §5 正文已取消细类矩阵表，不再向报告嵌入矩阵要点 LLM 段落。
-            merged_rows, sku_header=sku_h, title_h=title_h
+        matrix_llm_rec["skipped"] = "matrix_table_removed_from_report"
-        )
-        if pl_mx:
-            matrix_llm_rec["attempted"] = True
-            try:
-                from .llm_generate import generate_matrix_group_summaries_llm
-
-                llm_matrix_md = generate_matrix_group_summaries_llm(
-                    pl_mx, keyword=kw
-                )
-                matrix_llm_rec["ok"] = True
-                matrix_llm_rec["chars"] = len(llm_matrix_md)
-            except Exception as e:
-                matrix_llm_rec["ok"] = False
-                matrix_llm_rec["error"] = str(e)
-        else:
-            matrix_llm_rec["skipped"] = "empty_matrix_payload"
     elif skip_mx:
         matrix_llm_rec["skipped"] = "MA_SKIP_LLM_MATRIX_GROUP_SUMMARIES"
     elif not want_mx: