Skill: chanalii/amazon-analyse (version 1.0.0)

--- name: "amazon-analyse" description: "对亚马逊竞品Listing进行全维度穿透分析，包括文案逻辑、评论分析、关键词分析、市场动态等。分析完成后自动保存为Markdown报告文档到reports/目录。Invoke when user uses /amazon-analyse command with a product ASIN." --- # 亚马逊竞品Listing全维度穿透分析 ## 快速参考 | 步骤 | 工具/操作 | 用途 | |------|----------|------| | 1. 验证ASIN | `product_search` | 确认产品存在 | | 2. 产品详情 | `product_detail` | 获取基础数据 | | 3. 流量关键词 | `product_traffic_terms` | 分析流量来源 | | 4. 竞品关键词 | `competitor_product_keywords` | 分析竞品布局 | | 5. 用户评论 | `product_reviews` | 评论情感分析 | | 6. 历史趋势 | `product_trend` | 销量趋势分析 | | 7. 生成报告 | 综合分析 | 输出完整报告 | | 8. 保存文档 | `Write` 工具 | 保存为 MD 文件 | **调用格式**: ```bash curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":N,"method":"tools/call","params":{"name":"TOOL_NAME","arguments":{"amzSite":"US","asin":"ASIN"}}}' ``` ## 触发条件 当用户使用 `/amazon-analyse` 命令并提供一个亚马逊竞品 ASIN 时，立即启动此分析流程。 ## 角色设定 你是一位拥有10年经验的"亚马逊顶级运营总监"和"品牌战略官"。你不仅精通A9和Rufus算法，更擅长解析品牌背后的营销心理学与竞争策略。你的任务是透过产品数据表面现象，还原对手的战略布局、运营套路和市场定位。 ## 数据来源 本分析使用 **Sorftime MCP** 服务获取亚马逊数据。 **Sorftime MCP 是一个流式 HTTP 服务**，使用 Server-Sent Events (SSE) 协议返回数据。 **可用工具**： | 工具名 | 功能 | |--------|------| | `product_search` | 产品搜索（验证ASIN用） | | `product_detail` | 产品详情 | | `product_reviews` | 用户评论（最多100条） | | `product_traffic_terms` | 流量关键词 | | `competitor_product_keywords` | 竞品关键词布局 | | `product_trend` | 历史趋势（销量/价格/排名） | | `keyword_detail` | 关键词详情 | | `category_tree` | 类目结构 | **重要提示**： - 所有数据需通过 curl POST 请求获取 - 返回格式为 SSE (event: message + data: JSON) - 中文内容使用 Unicode 转义，需要解码 - 大数据量会保存到临时文件 ## 分析流程 ### 第一步：信息收集与数据抓取 #### 预检查：ASIN 有效性验证 **重要**：在获取数据前，先验证 ASIN 是否存在于 Sorftime 数据库中。 ```bash # 验证 ASIN 是否存在 curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"product_detail","arguments":{"amzSite":"US","asin":"ASIN"}}}' ``` **如果返回 "未查询到对应产品"**： 1. 使用 product_search 工具搜索该 ASIN 或相关关键词 2. 提示用户确认 ASIN 是否正确 3. 检查是否是正确的亚马逊站点 #### 数据获取方式 Sorftime MCP 使用 **Server-Sent Events (SSE)** 协议，需要通过 curl POST 请求调用。 **通用调用格式**： ```bash curl -s -X POST "https://mcp.sorftime.com?key=YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":N,"method":"tools/call","params":{"name":"TOOL_NAME","arguments":{"amzSite":"US","asin":"ASIN"}}}' ``` **关键点**： - `id` 每次请求递增 (1, 2, 3...) - 返回格式为 SSE: `event: message\ndata: {...}\n\n` - 数据中的中文是 Unicode 转义格式，需要解码 - 大量数据会被保存到临时文件，需用 Read 工具读取 #### 1. 提取用户输入 - ASIN (必填) - 亚马逊站点 (默认 US，可选：US, GB, DE, FR, CA, JP, ES, IT, MX, AE, AU, BR, SA) - 用户的产品核心优势（用于生成针对性反击建议） #### 数据获取步骤 按照以下顺序获取数据（可并发执行以提高效率）： 1. **product_detail** - 产品详情 2. **product_reviews** - 用户评论 3. **product_traffic_terms** - 流量关键词 4. **competitor_product_keywords** - 竞品关键词布局 5. **product_trend** - 历史销量趋势 > 具体调用格式见下方 **Sorftime MCP 工具参考** 章节 ### 第二步：执行四大维度分析 #### 第一部分：文案构建逻辑与关键词分析 (The Brain) **构建逻辑与方法论：** - 拆解标题、五点描述的文本构建策略 - 分析是基于"痛点触发"、"场景驱动"还是"参数压制" - 识别使用的叙事模板 **关键词情报：** - 从 `product_traffic_terms` 提取产品的核心流量词 - 从 `competitor_product_keywords` 分析竞品在各核心词下的曝光位置 - 识别竞品的自然曝光能力和获流策略 **数据使用：** - 使用 `product_traffic_terms` 数据分析产品流量来源 - 使用 `competitor_product_keywords` 评估竞品关键词布局 - 使用 `keyword_detail` 深入分析核心词指标 #### 第二部分：产品表现与市场定位 (The Face) **产品基础数据：** - 价格、评分、评论数、类目排名 - 月销量、销售额估算 - FBA/FBM 配送方式 **市场表现：** - 使用 `product_trend` 分析历史销量/价格趋势 - 识别季节性波动和促销活动影响 - 评估产品生命周期阶段 **竞争力分析：** - 使用 `product_report` 评估产品在类目中的位置 - Top100排名变化趋势 - 与竞品的价格/功能对比 #### 第三部分：评论定量与定性分析 (The Voice) **量化数据概览：** - 明确分析样本量（最多100条评论） - 统计好评（4-5星）与差评（1-3星）分布 **定性穿透分析：** - **优势聚类：** 用户评论中反复提到的优点 - **差评穿透：** 差评主要体现的核心问题（产品缺陷、描述不符、体验问题） **核心总结 (Top 3)：** - 3条核心优势（用户为何购买） - 3条核心痛点（用户为何退货/差评） - 3条改进建议（我方产品优化方向） #### 第四部分：市场动态与盲区扫描 (The Pulse) **关键词布局分析：** - 从 `competitor_product_keywords` 识别竞品主要获流词 - 分析竞品在热搜词下的排名能力 - 发现竞品的长尾词布局策略 **市场机会识别：** - 识别竞品尚未覆盖的高价值关键词 - 发现评论中用户提到但产品未满足的需求 - 分析类目趋势和竞争格局 **盲区扫描：** - 识别潜在威胁（新品、价格战、品牌差异化） - 发现未被充分满足的用户痛点 ### 第三步：输出结构化报告 #### 报告输出方式 1. **终端输出**：直接在对话中展示完整报告 2. **文档保存**：将报告保存为 Markdown 文件供后续查阅 **报告文件命名规则**： ``` analysis_{ASIN}_{站点}_{日期}.md 例如: analysis_B07PQFT83F_US_20260302.md ``` **保存位置**： ``` 项目目录/reports/ ``` **保存命令**： ```bash # 1. 先检查/创建 reports 目录 mkdir -p reports/ # 2. 生成报告文件路径（使用当前日期） FILENAME="reports/analysis_${ASIN}_${站点}_$(date +%Y%m%d).md" # 3. 使用 Write 工具保存完整报告内容 Write $FILENAME ``` **报告保存最佳实践**： 1. 每次分析都保存独立文件，便于历史对比 2. 文件名包含日期，支持多次分析同一产品 3. 报告开头包含分析时间戳，确保数据时效性 4. 建议定期整理旧报告，归档到 `reports/archive/` 目录 #### 按照以下结构输出完整分析报告： ```markdown # 亚马逊竞品Listing全维度穿透分析报告 ## 分析对象 - ASIN: [ASIN] - 亚马逊站点: [站点] - 分析时间: [时间] - 数据来源: Sorftime MCP ## 第一部分：产品基础数据 ### 核心指标 - 产品标题: [标题] - 品牌: [品牌] - 价格: [价格] - 评分: [评分] / 5.0 - 评论数: [评论数] - 月销量估算: [销量] - 类目排名: [排名] - 配送方式: [FBA/FBM] ### 市场表现 - 历史销量趋势: [分析] - 价格波动规律: [分析] - 生命周期阶段: [判断] ## 第二部分：关键词布局分析 (The Brain) ### 流量关键词 - 核心流量词列表 - 流量来源分布 - 自然曝光能力 ### 竞品关键词布局 - 各热搜词下的排名位置 - 获流关键词数量 - 排名竞争力分析 ### 文案构建逻辑 - 标题策略分析 - 五点描述策略 - 关键词埋点策略 ## 第三部分：评论定性分析 (The Voice) ### 评论数据概览 - 总评分数: [评分] - 好评率: [百分比] - 分析样本: [评论数量] ### 核心优势 Top 3 1. [优势1] 2. [优势2] 3. [优势3] ### 核心痛点 Top 3 1. [痛点1] 2. [痛点2] 3. [痛点3] ### 改进建议 Top 3 1. [建议1] 2. [建议2] 3. [建议3] ## 第四部分：竞争策略分析 (The Pulse) ### 竞争优势 - [分析] ### 竞争劣势 - [分析] ### 市场机会 - [分析] ### 潜在威胁 - [分析] ## 战略反击建议 基于用户产品核心优势，提供针对性的竞争策略建议。 ### 关键词策略 - [建议] ### 定价策略 - [建议] ### 产品优化方向 - [建议] ### Listing优化建议 - [建议] ``` --- ## 参考文档 - [API 工具参考](references/api-tools-reference.md) - 完整的 curl 调用格式和故障排查 - [报告管理](references/report-management.md) - 报告生命周期管理和归档策略 - [Sorftime MCP API](references/sorftime-mcp-api.md) - 完整 API 接口文档 ### 快速工具参考 | 工具 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `product_detail` | 产品详情 | 1 | | `product_reviews` | 用户评论(最多100条) | 1 | | `product_traffic_terms` | 流量关键词反查 | 1 | | `competitor_product_keywords` | 竞品关键词布局 | 1 | | `product_trend` | 历史趋势 | 1 | | `keyword_detail` | 关键词详情 | 1 | ### 支持的站点 US, GB, DE, FR, IN, CA, JP, ES, IT, MX, AE, AU, BR, SA ### 注意事项 1. **ASIN格式**：确保ASIN格式正确，通常为10位字母数字组合 2. **站点选择**：默认使用US站点 3. **评论数据**：最多返回100条评论 4. **并发请求**：可以同时发起多个请求提高效率 5. **API Key安全**：不要在代码中硬编码API Key --- --- ## 参考资料 ### Sorftime MCP 完整 API 文档 详细的接口文档已保存在 `references/sorftime-mcp-api.md`，包含： #### 产品相关接口 (9个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `product_detail` | 产品详情 | 1 | | `product_variations` | 产品子体明细 | 1 | | `product_trend` | 历史(销量/价格/排名)趋势 | 1 | | `product_reviews` | 用户评论(最多100条) | 1 | | `product_traffic_terms` | 流量关键词反查 | 1 | | `competitor_product_keywords` | 竞品关键词布局 | 1 | | `product_keyword_rank_trend` | 关键词排名趋势 | 1 | | `product_search` | 产品搜索/筛选 | 1 | | `potential_product_search` | 潜力产品搜索 | 1 | #### 类目相关接口 (7个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `category_name_search` | 类目名称搜索(获取nodeid) | 1 | | `category_tree` | 类目树结构 | 5 | | `category_report` | 类目实时报告(Top100) | 1 | | `category_history_report` | 类目历史报告(最长40天) | 1 | | `category_trend` | 类目趋势(11种趋势类型) | 1 | | `category_market_search` | 类目市场搜索/筛选 | 1 | | `category_keywords` | 类目核心关键词 | 1 | #### 关键词相关接口 (4个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `keyword_detail` | 关键词详情 | 1 | | `keyword_search_result` | 关键词搜索结果自然位 | 1 | | `keyword_trend` | 关键词历史趋势 | 1 | | `keyword_related_words` | 关键词延伸词/长尾词 | 1 | #### 关键词词库管理 (5个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `add_keyword` | 添加关键词收藏 | 1 | | `move_keyword` | 移动到收藏夹 | 1 | | `remove_keyword` | 删除关键词 | 1 | | `query_keyword_dict_list` | 查询收藏夹列表 | 1 | | `query_keyword_dict` | 查询收藏的词 | 1 | #### 1688 供货平台 (1个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `products_1688` | 1688产品搜索/采购成本分析 | 1 | #### TikTok 电商平台 (8个) | 接口 | 用途 | 调用消耗 | |------|------|----------| | `tiktok_product_search` | TikTok产品搜索 | 1 | | `tiktok_product_detail` | TikTok产品详情 | 1 | | `tiktok_product_videos` | TikTok带货视频 | 1 | | `tiktok_product_influencers` | TikTok带货达人分析 | 1 | | `tiktok_product_trend` | TikTok产品趋势 | 1 | | `tiktok_influencer_search` | TikTok达人搜索 | 1 | | `tiktok_category_name_search` | TikTok类目搜索 | 1 | | `tiktok_category_report` | TikTok类目报告 | 1 | ### 调研维度与接口对照表 当用户需要调研特定维度时，使用以下接口： #### 亚马逊产品调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **产品基础信息** | `product_detail` | asin | | **销量/价格趋势** | `product_trend` | asin, productTrendType | | **用户评价** | `product_reviews` | asin, reviewType | | **流量来源** | `product_traffic_terms` | asin | | **竞品关键词布局** | `competitor_product_keywords` | asin | | **关键词排名监控** | `product_keyword_rank_trend` | asin, keyword | | **子体明细** | `product_variations` | asin | #### 亚马逊关键词调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **关键词数据分析** | `keyword_detail` | keyword | | **关键词搜索结果** | `keyword_search_result` | searchKeyword | | **关键词历史趋势** | `keyword_trend` | searchKeyword | | **长尾词挖掘** | `keyword_related_words` | searchKeyword | #### 亚马逊类目调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **类目搜索(获nodeid)** | `category_name_search` | searchName | | **类目分析** | `category_report` | nodeId | | **类目趋势** | `category_trend` | nodeId, trendIndex | | **类目关键词** | `category_keywords` | nodeId | | **类目市场筛选** | `category_market_search` | 多种筛选参数 | #### 亚马逊选品调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **产品搜索/筛选** | `product_search` | searchName + 筛选参数 | | **潜力产品挖掘** | `potential_product_search` | searchName, price_range等 | #### TikTok 跨平台调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **相似产品分析** | `tiktok_product_search` | site, searchName | | **TikTok产品详情** | `tiktok_product_detail` | site, productId | | **带货视频分析** | `tiktok_product_videos` | site, productId | | **带货达人分析** | `tiktok_product_influencers` | site, productId | | **产品趋势追踪** | `tiktok_product_trend` | site, productId | | **达人搜索** | `tiktok_influencer_search` | site, searchName | | **TikTok类目分析** | `tiktok_category_report` | site, nodeId | #### 供应链成本调研 | 调研维度 | 使用接口 | 关键参数 | |----------|----------|----------| | **1688采购成本** | `products_1688` | searchName | ### 支持的平台站点 | 平台 | 站点数量 | 支持站点 | |------|----------|----------| | **亚马逊** | 14个 | US, GB, DE, FR, IN, CA, JP, ES, IT, MX, AE, AU, BR, SA | | **TikTok** | 6个 | US, GB, MY, PH, VN, ID | | **1688** | - | 国内批发采购平台 | --- *本技能文档版本: v2.2 | 最后更新: 2026-03-03*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)