亚马逊商品视频刷新队列

适用场景

当商品视频指标已经完成归一化，需要把下一轮创意复盘、重拍或暂缓的候选按可解释规则排队时使用。

输入与输出

• - 输入：技能一生成的归一化 JSON，以及脱敏阈值配置；也支持同结构的人工整理数据。
• 输出：JSON 与 Markdown 刷新队列，包含优先级、触发原因、建议复核动作、数据质量状态和 platform_change_executed=false。

执行规则

只按配置阈值打标，不把相关性当成因果，不承诺销售提升；数据质量为 REVIEW_REQUIRED 的行不会进入自动刷新建议，只会进入人工复核区。

安装与执行

仅需 Python 3.9+ 标准库：python scripts/build_refresh_queue.py examples/normalized.json --config examples/config.json --output queue.json --markdown queue.md。

错误恢复

检查 JSON schema、阈值范围和日期口径；若归因窗口或退货数据不完整，先修正输入或把该行保留为人工复核，再重新运行。

权限与隐私

只处理脱敏指标与人工阈值，不读取 Amazon 账号、客户资料、视频文件或广告预算；任何重拍、替换、投放和商品页修改必须由有权限人员确认。

验收

示例应生成至少一条人工刷新候选和一条质量复核项，并固定 platform_change_executed=false；不下载、不上传、不替换视频。