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统一 voc_llm 密钥解析与默认模型；向量化改为本地 mlx 模型；更新 README、gitignore 与流水线文档。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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## 分析要求:
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1. audience (为谁购买):
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- 提取出实际的使用者，使用简短的英文名词。若无明确提及，请根据上下文推理；若完全无法推理则输出 'unknown'。
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2. pain_points (用户需求):
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- 仅限提取用户在购买前遇到的外部困扰、疾病、或具体场景（购买前尚未被本产品解决的需求）。
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- **注意保留具体病症/需求核心词**（如 "joint pain" 不能缩减为 "pain"）。
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- **注意防重**：不要把「产品本身的缺陷或优点」当做用户需求提取。若无提及，输出空列表 []。
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3. product_feedback (产品反馈):
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- 将用户对产品的反馈拆解为具体对象与反馈内容，包含以下子字段：
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- aspect (对象): 提炼成准确的英文简短名词。**务必保留具体的成分、材质或特定属性词**（例如 "chicken flavor" 不能泛化为 "flavor"）。
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- opinion (反馈内容): 必须是英文简短词组。
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- sentiment (情感): 仅限 {sentiments_literal}（大小写不限，输出须为 Positive / Negative / Neutral 三者之一）。
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- **禁止** Mixed、Ambiguous、Both、Balanced 等自创词。
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- 同一条反馈褒贬交织时：选**最主要**倾向；或拆成多条 product_feedback 分别标注。
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- 无法判断倾向时用 Neutral。
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- category (类别): 仅限 {categories_literal}（禁止 Value、Cost 等自创词；性价比高/物有所值 归入 Price）。
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- 每条 product_feedback 必须同时包含 aspect、opinion、sentiment、category 四个子字段。
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- 若无提及 product_feedback，输出空列表 []
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