核心用法
buck-mason-stylist 是专为 Buck Mason 品牌打造的个人购物代理技能，深度整合 Pima MCP 架构，实现从库存查询到结账支付的完整购物闭环。用户只需一次性配置尺码档案（profile.md）、现有衣橱（wardrobe.md）及待办事项（events.md），即可在后续对话中免重复输入信息。
技能覆盖五大核心工作流：
1. 库存智能查询：在线库存 + 附近门店实时联动，支持按 ZIP 码半径搜索，优先展示距离排序的门店库存
2. 衣橱缺口分析：基于季节、气候类型（干燥/潮湿/沿海温和/高海拔）、场合正式度（1-6级）进行穿搭推荐，自动过滤与现有单品重复的选项
3. AI 试穿效果图：三级降级机制确保可用性——Premium 级（OpenAI gpt-image-2 生成真实试穿图）→ Editorial 级（官方模特图排版）→ Minimum 级（文本清单+链接），即使无 API 密钥也能正常使用
4. 一键购物与结账：支持 Shopify 购物车链接（浏览器完成）或 MPP 全代理驱动结账（Stripe Link 一键支付）
5. 订单追踪与退货：优先使用订单号直查（?order_code=），规避邮箱授权摩擦；复杂退货场景引导至官方门户
显著优点
- 零配置启动：除 Premium 级 AI 试穿外，所有功能无需环境变量，开箱即用
- 品牌深度整合：直接读取 buckmason.com 获取当季主推与品牌调性，MCP 返回结构化数据，双重校验确保信息准确
- 优雅的降级设计：图像生成失败、API 额度耗尽、网络异常等场景均有预设 fallback，从不阻断购物流程
- 隐私优先的账户体系：默认采用订单号直查模式，避免强制邮箱授权；JWT 仅在高摩擦场景（全订单历史查询）时可选使用
- 多格式输出：支持原始图片、PPT、HTML 预览页、可交互购物车 HTML 四种形态，适配不同分享场景
潜在缺点与局限性
- 地域限制：门店库存查询依赖美国 ZIP 码体系，国际用户无法使用线下门店功能
- AI 试穿门槛：gpt-image-2 需 OpenAI 组织验证，且消耗 API 额度；未经验证的用户仅能使用 Editorial/Minimum 级效果
- 支付路径依赖：MPP 全代理结账需用户预配置 Stripe Link 钱包并安装
@stripe/link-cli，普及度有限 - 尺码档案依赖：首次使用需手动填写
profile.md，无自动尺码推断能力 - 品牌单一性：技能与 Buck Mason 深度绑定，无法迁移至其他品牌（设计意图如此，但构成生态封闭性）
适合人群
- 追求效率的 Buck Mason 忠实客户，厌倦重复输入尺码与地址
- 需要为特定场合（婚礼、商务差旅、季节轮换）快速筹备胶囊衣橱的男性用户
- 偏好"先预览再购买"的视觉型购物者，尤其是 AI 试穿功能吸引的早期技术采纳者
- 居住在 Buck Mason 门店辐射范围内、重视"线上下单+门店自提"灵活性的用户
常规风险
| 风险类别 | 具体表现 | 缓解措施 |
|---------|---------|---------|
| 支付安全 | MPP 流程涉及 Stripe SPT 令牌，若代理被注入恶意指令可能导致非授权支付 | 强制双重确认：总价回显 + push 授权；SPT 一次性使用不持久化；禁止保存完整卡号 |
| 隐私泄露 | `profile.md` 包含住址、邮箱、参考照片等 PII | 文件权限建议 0600；JWT 仅必要时获取；邮箱读取需显式授权声明 |
| 库存幻觉 | MCP 数据与 Shopify 推送可能存在短暂滞后 | 关键购买前建议用户二次确认商品页 |
| AI 图像误导 | gpt-image-2 生成效果可能与真实穿着存在差异 | 强制披露"AI 生成预览，非真实照片"；Editorial 级使用官方模特图替代 |
| 环境配置漂移 | `OPENAI_API_KEY` 或 `stripe/link-cli` 缺失导致功能降级 | 运行时自检并主动告知用户降级原因，非静默失败 |