Fake Foreign Health Audit

假洋货鉴别（药品 / 保健品）

⚠️ Windows / WorkBuddy 环境须知（先读）

本变体面向 Windows 上的 WorkBuddy（CodeBuddy Code）。开始前先确认两件事：

1) 确认 Python 命令名

python --version     # 首选
py -3 --version      # 若上一条失败，用 Windows Python 启动器

本文档中的命令一律写成 python。若你的环境只有 py -3，自行替换即可—— 四个脚本都只用标准库，任何 Python 3.8+ 都能跑。

2) 路径分隔符

脚本路径用 ${CODEBUDDY_SKILL_DIR} 占位符，由 WorkBuddy 自动替换为该 skill 的绝对路径， 不要手写成 scripts/x.py 这种相对路径——那取决于当前工作目录，会找不到文件。

3) 抓取命令

文档里的 curl 命令在 Windows 10 1803+ 自带 curl.exe，可直接用。 若在 PowerShell 里执行，注意引号规则与 bash 不同；建议在 WorkBuddy 的 Bash 中执行。

4) 缓存目录

lnhpd_search.py 默认把约 140 MB 的加拿大数据库缓存到用户主目录下的 .cache/lnhpd。 Windows 上即 %USERPROFILE%\.cache\lnhpd。若该位置不可写，加参数指定：

python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/lnhpd_search.py --brand "LOEON" --cache-dir "%TEMP%\lnhpd"

对"某国进口"的药品/保健品做可验证的产地与身份核查，输出带证据分级的鉴定报告。

何时使用

• 用户发来商品链接/包装照片/品牌名，问"是不是假洋货""是不是真进口""这牌子靠谱吗"
• 需要核实某"XX国品牌"的产地、监管资质、宣称国本土是否真有卖
• 需要复核别人给的"鉴别结论"或软文里的"实证"

不适用：纯临床用药指导、疗效评价。本技能只做身份与合规核查，不做医疗建议。

核心原则（先读；违反会直接导致错误结论）

1. 三层分开验。 不要笼统问"是不是假的"：
   • 身份层：品牌控制主体在不在它宣称的国家？
   • 实质层：在该国是否取得合法资质、按当地标准生产？
   • 存在层：在该国本土是否真有渠道、消费者、口碑？
2. 四级判定（不要只答"是/否"）：

   级别	含义
   A 真洋品牌	本土主体 + 本土资质 + 本土在售 + 本土口碑
   B 合法授权贴牌	境外主体真实持有并授权，本国确有销售（规模小）
   C 伪造洋身份（假洋货）	境外空壳/贸易壳承载品牌，本土几无市场，叙事虚构，主攻中国
   D 三无假货	任何国家/地区监管资质都没有

   ⚠️ C ≠ D。一个产品完全可能"该国注册号真实存在"却仍是假洋货。大多数争议案落在 C。

3. 搜不到 ≠ 不存在。 被反爬拦截（403/人机验证/JS 壳页）的渠道必须标注"未获证据"，不得计入否定证据。
4. 区分"推论"与"证实"。 没有实物标签时只能说"推论"；拿到实物标签才能写"证实"。
5. 举证责任在卖方。 你不需要证明"它不是"，只需指出其宣称未被证实，或与其自身注册信息矛盾。
6. 不要复述网上的"鉴别标准"。 这类"X国品牌鉴别攻略"往往本身就是软文（例：声称"支持本地医保积分抵扣"——加拿大用 PC Optimum 等商业积分，根本没有"医保积分"概念）。一切声称必须自己复核。
7. 只用 ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/endpoints.md 里列出的源，且单源只试一次。 那份文件里的端点都实测过并标注了可用性；临场另找站点（药品库、商标聚合站、企业黄页）绝大多数上了反爬，试了也是白试。

   反例（真实发生）：为查德国保健品去查 gelbe-liste.de——那是德国药品库（Arzneimittel），对膳食补充剂本就没什么收录，也不在推荐列表里，结果超时被 SIGTERM 杀掉，白耗一轮。 正确做法：官方库 → 官方 API → 搜索引擎摘要 → 第三方聚合（标注置信度）。每个源的退路都写在 endpoints.md 里。

8. SIGTERM ≠ 未获证据。 被本地超时杀掉是任务未完成，不是"某源查无结果"。前者写「本轮未完成，需延长超时重试」，后者才写「未获证据」——两者措辞绝不能混。

工作流

第 0 步：抽取硬信息

从链接/图片抽取：品牌、品名、宣称、成分与剂量、注册号、条码、公司署名、认证徽标。

🔴 输入是淘宝/天猫/京东链接时，先做这件事： 商品页需要登录态，抓不到是正常的——纯 HTTP 只拿到 ~1.7 KB 的 JS 壳页，无头浏览器也会被 重定向到 login.taobao.com。但短链本身可解析（e.tb.cn 页内嵌 var url='…'，能取到商品 ID 与标价）。

python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/taobao_share.py '【淘宝】https://e.tb.cn/xxxx CZ321 「商品标题…」'

你不需要商品页。 按此阶梯取证：① 让用户发商品页截图/包装实拍图（最强）→ ② 用标题+商品 ID 直接开始核查 → ③ 交叉检索同款在其他平台 → ④ 第三方聚合站（标注强度）。

❌ 绝不可把「商品页抓不到」写成「品牌查不到」——前者是访问限制，后者才是核查结论。以"链接被拦截"收尾 = 流程用错了。

反向图片搜索（必做）：

• 用 Google Lens / TinEye 搜包装图
• 同一包装图出现在 3 个以上不相关品牌 → 共用模板，典型贴牌
• 只有渲染图、无实拍图 → 可能无真实产品

图片取字要点（小字必须裁剪放大，直接看原图会看错）：

python - <<'PY'
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps
im = Image.open("label.jpg").convert("RGB")
c = im.crop((L,T,R,B))                      # 先按预览图比例换算真实像素
w,h = c.size
c = c.resize((w*8, h*8), Image.LANCZOS)     # 放大 4~14 倍
c = ImageEnhance.Contrast(ImageOps.autocontrast(c)).enhance(1.8)
c.save("zoom.png")
PY

然后用 read_image zoom.png。

🔴 最优先的一问：包装上有没有该国的注册号？ 见 ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/jurisdictions.md。 若宣称"德国制造"却通篇无一个德文字 → 这产品不是给德国人买的（欧盟 1169/2011 第 15 条要求用销售国语言）。这是极高价值信号。

第 1 步：确定"宣称国"，切换对应打法

各国监管结构完全不同，打法必须换（详见 ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/jurisdictions.md）：

第 2 步：查主体（最容易被跳过、也最致命）

关键动作：查宣称国工商登记的「经营范围 / Nature of business / Gegenstand」。

一个"保健品品牌"背后的公司，其法定经营范围是不是生产保健品？ 实战命中：某"德国"叶酸标注的"生产企业"，德国登记经营范围是"食品、尤其各类饮料的进出口"——一家葡萄酒贸易商。一家贸易商不可能是胶囊的生产企业。

同时看：

• 成立日期 vs 宣称历史（例：官网称"1989 年创立、过去 21 年"，而许可主体 2020 年才成立 → 叙事自相矛盾）
• 空壳地址特征：英国 Croydon/Brighton Road 批量注册地址、中国"集群注册"、SIC 99999 = Dormant（休眠公司）、年报逾期
• 董事/股东姓名：是否为宣称国本地人
• 商标状态：是否 DEAD / 放弃 / 驳回（例：某品牌的 USPTO 申请 2021 年已放弃）

第 3 步：查宣称国本土渠道

逐个实测，区分"有商品页"与"可下单"：

• 主流电商（Amazon 各国站、Walmart、Shop Apotheke、DocMorris…）
• 线下连锁（Rossmann、dm、Shoppers…）
• 行业协会/展会名录（如加拿大 CHFA）
• 注意：同一家店的不同域名（如 apotheke-am-theater.de 与 internet-apotheke-freiburg.de）可能是同一家，不要重复计数

判读口径："有 PZN / 有条目但显示不可订购、且缺该国强制标示"≈ 为留下本国痕迹而铺的条目，不是正常在售。

第 4 步：标签法证

见 ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/label-forensics.md。必查六项：

1. 注册号是否印在包装上（加拿大 NHP 标签必须印 NPN）
2. 语言：是否使用销售国语言
3. %NRV 算术：${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/nrv_check.py 一键核对——标签引用了法规却算错是贴牌套模板的铁证
4. 剂量 vs 安全上限（UL）：${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/nrv_check.py --ul 核对（实战：某产品维生素 B6 日剂量 50 mg，而 EFSA 2023 年已将 UL 下调至 12 mg/日 → 超 4 倍且无警示）

   ⚠️ 务必区分「UL」与「建议上限 / 指导水平」。维生素 B12、K、生物素、泛酸、B1、B2、钾在 IOM/EFSA 均没有 UL；网上常见的 1000 µg 维生素 K、900 µg 生物素、100 mg B1 等是英国 EVM 指导水平 / 欧盟建议上限，不是 UL。把它们当 UL 会把正常的复合 B 族、生物素产品误判为"超标"（假阳性）。脚本已分开输出：真 UL 在 UL 表，非 UL 参考值在 SOFT_LIMITS 表。

5. 宣称合法性：有没有疾病治疗宣称（欧盟 1924/2006 禁止；中国同样禁止）
6. 机械翻译痕迹："Add Betaine"（=添加甜菜碱）、"unchewed" 这类中式英语
7. 伪造认证章：国旗配色圆章、枫叶圆标、"Gold Award"——注意区分付费送评奖项（如 Monde Selection，企业付费申报、"原产国"自报不核验）

标签剂量 vs 官方注册剂量也要对：实战中某产品标签标叶酸 2000 µg，而该国许可仅 1000 µg（且已超该国成人 UL）。

第 5 步：反证与营销侧

• 中文软文的投放时间与渠道（是否集中投放、是否标注"广告"）
• 是否投放了"这品牌不是假洋货"的自辩话术——这类话术本身是最强的反向信号
• 消费者投诉（注意：投诉链接常在数月后失效，失效不等于没有）
• 宣称国语言的论坛/Reddit 是否有真实消费者讨论

GMP 证书核查：

• 要求卖方提供 GMP 证书编号
• 向发证机构核实（Health Canada / EudraGMDP / FDA）
• 注意 "GMP compliant" ≠ "GMP certified"，前者是自我声明

第 6 步：出报告

严格按文末 「输出契约」 的骨架输出：固定章节、固定顺序、固定标题、固定表格列，标题中不留占位符。

发出前逐条跑一遍契约里的输出自检；不通过就重排，不要将就发出。

⚠️ 格式一致性是硬要求。同一个 skill 每次输出结构不同，会直接削弱报告的可信度—— 阅读者无法快速定位"定性"和"证据边界"在哪。不要因为内容少就省略章节，无内容写「无」。

脚本

运行示例：

python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/taobao_share.py '【淘宝】https://e.tb.cn/xxxx CZ321 「商品标题…」'
python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/lnhpd_search.py --brand "LOEON"
python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/lnhpd_search.py --company "Bethune Health Develops Limited"
python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/lnhpd_search.py --npn 80145377 --detail     # 抓详情页，含 Market status
python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/nrv_check.py --label folate=1000ug --label b6=50mg --label b12=500ug --ul
python ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/scripts/ean_check.py 4262366230132

红旗清单

命中 ≥3 条基本可定 C 类；命中 ≥6 条则相当确凿：

• 品牌商标持有人是与宣称国无关的空壳（名称含"Switzerland"却注册在英国等）
• 负责主体的工商登记经营范围不是生产（贸易/咨询/进出口/展会）
• 宣称国本土主流渠道查无在售，或仅有"不可订购"的孤条目
• 成立日期与宣称历史矛盾
• 官网自述的公司名在宣称国官方库中查无此主体
• 包装缺该国语言、缺强制标示
• 无该国注册号，或注册号与标签剂量不符
• %NRV 算错（尤其"引用了法规却算错"）
• 剂量超出该国安全上限（UL）且无警示
• 带违法疾病宣称
• 机械翻译的中式外文
• 伪造认证章／使用付费送评奖项冒充权威认证
• 商标已放弃/驳回/失效
• 有集中的中文软文投放，或自辩式"鉴别攻略"
• 宣称日本/韩国进口却无 FFC/MFDS 备案（日本 FFC 或韩国 MFDS 健康功能食品编号）
• GMP 证书无法核实或证书编号不存在
• 反向图片搜索发现同一包装图出现在多个不相关品牌

输出契约（骨架固定，小节按案情自定）

🔴 固定不变：H1 形态、元信息三行、五个大章及其标题与顺序、「三、结论」内部四段。 可按案情调整：第二章 2.x 的小节名与数量（编号必须连续）。 禁止：改大章标题、调大章顺序、省略第四/五章、在标题里留未替换的占位符。 某章无内容时写 「无」，不要删掉那一章。

骨架

# 「<品牌> <产品>」鉴别报告

核查对象：<链接 / 图片文件名 / 品牌名>
核查日期：<YYYY-MM-DD>
核查方式：<方法1 + 方法2 + …>

## 一、鉴别思路与取证路径

宣称国：<国家（判断依据）>
关键问题：<本次要回答的核心问题，一句话>

## 二、取证结果

### 2.1 <小节名>

| 项目 | 结果 |
|---|---|
| … | … |

**关键发现：**
- <要点>

### 2.2 <小节名>

<同上：表格 + 关键发现>

（2.1 … 2.n，数量按案情定，编号连续，不跳号）

## 三、结论

**定性：<A / B / C / D 之一>（<类别名>）**

**它"真"的部分**
- ✅ <逐条，避免误伤>

**它"假"的部分**
- ⚠️ <逐条；若倾向 B 类，可写"存疑的部分">

**一句话概括**
<一句话>

⚠️ 不要把「定性」提到头部。结论统一在「三、结论」给出，头部只放对象/日期/方式三行。

定性必须落到单一类别

「定性」一行只允许下面三种写法：

禁止：

• ❌ 含糊限定词：接近 C 类、存疑、可能是、疑似、偏向
• ❌ 跨越非相邻类别（如 A/D 之间）——这说明证据链断裂，应写成 倾向 X，需补充证据
• ❌ 只写类别名不写字母，或只写字母不写类别名

选哪种写法：

1. 证据能支撑某个类别 → 直接写该类别的字母
2. 确实卡在两个相邻类别之间 → 写 X/Y 之间，并在下方"它'真'的部分"与"它'假'的部分"里分别说明各支持哪一边
3. 关键证据没拿到（渠道被拦、实物缺失）→ 写 倾向 X，需补充证据，并在「五、证据边界与不确定性」里写清缺什么证据、补到就能定案

用 X/Y 之间 或 倾向 X 时，必须在「五、证据边界」里点明决定性的那一项证据是什么。 否则这个限定就变成了逃避下判断。

第二章小节的常见形态（按案情取舍）

⚠️ 「中文营销侧」和「产品成分」最容易被漏掉，但它们是判定"主攻中国市场的贴牌品牌"的关键证据——每案都要考虑是否需要。

渠道实测的判读口径：只有"有售"不够，要同时看痕迹深浅——评论数、论坛/Reddit 讨论、第三方评测、行业认可。"上架了但没人讨论"本身就是重要发现。

表格规范

• 2.x 内默认用两列表：| 项目 | 结果 |
• 需要多列时才扩展（如渠道实测用 渠道 | 结果），但同一表内列数一致
• 状态标记统一用 ✅ / ⚠️ / ❌ / 🔴

骨架续（固定不变）

## 四、安全提示

- <剂量是否超 UL、禁忌人群、认证缺失、是否需医生指导；无则写「无」>

## 五、证据边界与不确定性

- <被拦截未取证的渠道；哪些是推论；哪些未能直连核实>

输出自检（发出前逐条对）

• H1 形如 # 「<品牌> <产品>」鉴别报告
• 元信息三行齐全：核查对象 / 核查日期 / 核查方式
• 五个大章全部存在，标题与顺序逐字未改
• 第二章 2.x 编号连续无跳号，每个小节都有表格或要点
• 「三、结论」四段齐全：定性 / 真的部分 / 假的部分 / 一句话概括
• 「定性」是单一类别（C / B/C 之间 / 倾向 B，需补充证据 三者之一），没有"接近""存疑""疑似"这类含糊词；用后两种写法时已在「五、证据边界」点明决定性证据
• 「四、安全提示」「五、证据边界与不确定性」未被省略（无内容也要写「无」）
• 无未替换的 <…> 残留
• 已考虑过「中文营销侧」「产品成分」两节，该有则有

⚠️ 自检不通过就重排，不要将就发出。格式一致本身就是可信度的一部分。

参考资料

• ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/jurisdictions.md — 各国核查路径与数据库字段含义
• ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/endpoints.md — 可直接复制的命令与端点（含踩坑记录）
• ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/references/label-forensics.md — 标签法证清单 + NRV/UL 对照表