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AI 选址助手

基于WorkBuddy + 腾讯位置服务的选址智能助手（可复现 Prompt）: 用户用自然语言描述开店需求，系统自动生成候选商圈、推荐理由、评分图表和结构化 AI 报告，并通过地图工作台完成点位联动展示。作品以 Vue 3 + TypeScript + Tailwind CSS 构建，结合 EdgeOne Pages、Edge Functions 和 KV，实现可部署、可交互、可复现的 AI + 地图选址流程。首屏采用深色城市智能大屏风格，包含仿 3D 地图、候选点发光标记、动态路径、指标卡片、排行列表和分析 Drawer，突出「AI 基于地图数据做商业决策」的视觉记忆点。让 WorkBuddy + Map Skills 负责生成并写入结构化 JSON，让前端负责把 JSON 渲染成一份可交互、可替换、可复用的选址分析报告。

## 品牌与视觉

方向：深色城市智能操作系统 + 地图决策大屏 + 精致 SaaS 工作台。

视觉关键词：
- 深夜蓝黑底色，不要纯黑。
- 青蓝、琥珀、翠绿作为强调色，不要单一紫色或单一蓝色。
- 玻璃拟态面板、细边框、柔和内发光、网格底纹、地图线路光效。
- 首屏必须有强记忆点：中心区域是一张带 3D 透视感的地图/仿地图舞台，候选点发光，虚线动线流动，选中点有脉冲。
- 页面适合截图和短视频传播：首屏信息密度高，但层次清楚。

禁止：
- 不要做营销 hero。
- 不要把 UI 做成普通后台表格。
- 不要使用空洞插画、装饰性渐变球或无意义大卡片。
- 不要出现文本溢出、按钮挤压、移动端横向滚动。

## 技术栈

优先使用：
- Vite
- Vue 3
- TypeScript
- Tailwind CSS
- lucide-vue-next
- @antv/g2plot 或 ECharts，用于柱状图、雷达图、散点图、环形图
- EdgeOne Pages
- Edge Functions
- EdgeOne KV

如果你认为 React 更适合当前环境，也可以使用 React + Vite，但必须保持同等功能和视觉质量。

必须提供：
- `npm install`
- 先执行 `npm run dev`，确认本地开发服务器能成功启动、页面可访问、核心交互可运行
- 本地 `npm run dev` 验证成功后，再执行 `npm run build` 进行生产打包
- 使用 edgeone-pages-skills 完成部署
- 最终输出 EdgeOne Pages 公开访问链接

## EdgeOne Pages / Functions / KV 要求

必须使用 edgeone-pages-skills 来完成部署流程。

必须实现 Edge Functions：
- `POST /api/analyze`
- 接收 `{ "prompt": string， "tags": string[] }`
- 返回符合上方 JSON 协议的选址报告。
- 结果可以是基于固定种子数据的确定性模拟，但要根据输入关键词做轻量变化，例如：
  - 输入包含「杭州」时城市显示杭州，并给出未来科技城候选点；
  - 输入包含「广州」时城市显示广州，并给出天河区候选点；
  - 输入包含「咖啡 / 茶饮 / 烘焙 / 便利店」时 industry 和报告文字同步变化。

必须使用 EdgeOne KV：
- 保存最近生成的分析报告历史。
- 提供 `GET /api/history` 返回最近 5 条历史。
- 前端右侧或 Drawer 中展示「最近分析」入口。
- 如果本地开发没有 KV 绑定，必须 graceful fallback 到内存或静态数据，不能导致页面报错。

## 布局约束

首屏结构：