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[其他] 亚马逊选品还在翻榜单？这个开源Claude工具一句话出全套报告

发表于 3 天前 | 查看: 26| 回复: 0

做亚马逊的都知道，选品调研到底有多熬人：翻品类榜单、扒竞品评论、拉关键词词库，一套流程下来小半天没了，最后还未必看得准。烧钱投广告之前，拍脑袋决定上不上新品，这个代价谁都付过几次。

现在，这件事可以整个甩给 AI 了。

项目速览

项目	Amazon Sorftime MCP Skills
作者	liangdabiao（国内跨境电商开发者）
Star	1006（10 月 21 日实测）
形态	9 个 Agent Skills + 4 家数据服务 MCP
交付物	Markdown 报告、Excel、CSV 词库、ECharts 网页看板
许可	未附开源协议，商用前建议先与作者确认

一句话定位：国内开发者把亚马逊卖家的整套选品调研流程拆成了 9 个 Agent Skills + 4 家数据服务 MCP，接上数据服务的 API，一句话就能出带图表的分析报告。

选品工具不稀奇，稀奇的是它把“数据从哪来、报告怎么出”整条链路都打通了。项目底层接的是 Sorftime、Sif、卖家精灵、西柚洞察四家跨境电商数据服务的 MCP，数据不是 AI 编的，是各家官方 API 拉回来的实数。

分析这一层由 9 个 Skill 分工：有盯单个竞品 Listing 的，有扫整个品类的，有挖关键词的，还有专拆用户评论的。品类选品那一步会跑一个五维评分模型——市场规模、增长潜力、竞争烈度、进入壁垒、利润空间，直接给“进不进”一个量化依据。

1. 竞品 Listing 穿透分析

丢一个 ASIN 进去，产品详情、评论、关键词、流量趋势一次拉齐，还能跨平台看 TikTok 带货视频，甚至反查 1688 采购成本，毛利空间当场算清。

2. 评论六维痛点拆解

把竞品差评聚成六类：电子故障、组装问题、设计缺陷、材质外观、描述不符、物流服务。痛点就是改进方向，也是新品的差异化切口。

3. 关键词八维分类

一次采集 1500 多个关键词，自动分成否定词、品牌词、场景词、核心词等八类，否定词清单和广告分组方案一并给出，投广告不用再从零建词库。

4. 发布决策报告

基于 Sif 的工作流最特别：它不堆数据，而是先定决策类型——进不进、发不发、扩量还是停，再交叉验证证据，最后输出带置信度和风险提示的商业决策。

5. Listing 八步打造

从五层词库、买家问题库、卖点证据库，到标题、五点描述、A+ 内容、Search Terms、对话式 QA，一步一个交付文件，末尾还有合规与转化四项校验。

前置条件：Claude Code CLI + 各数据服务的 API Key（Sorftime 官网可直接申请）。

Step 1：克隆仓库，把拿到的 API Key 填进项目里的 .mcp.json：

git clone https://github.com/liangdabiao/amazon-sorftime-research-MCP-skill
# 编辑 .mcp.json，填入你的 Sorftime API Key

Step 2：在 Claude Code 里直接下指令：

/amazon-analyse B0XXXXXXXXX us

Step 3：等它跑完，报告目录里躺着 Markdown 报告、CSV 词库和一个 ECharts 网页看板，双击就能看图。

示例指令：/category-select "camping chair" us，几分钟拿到 Top100 大盘加五维评分。

推荐理由：这是把“职业脏活”做成 Skill 的又一个好样本。

这个作者自己就是跨境电商出身，9 个 Skill 对应的全是卖家每天真实要交的作业，报告格式也贴着业务来。

需要注意的是，四家数据服务都需要各自的账号，免费额度之外是需要花钱的；另外，仓库还没附开源协议，商用前先和作者打个招呼。但作为选品调研的流水线样板，它已经很能打了。