Skill: 1688aiinfra/alphashop-sel-newproduct (version 1.0.0)

--- name: alphashop-sel-newproduct category: official-1688 description: >- AlphaShop新品选品SKILL：基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商选品，提供市场评级、竞争分析、新品推荐、热销品对比等功能。 metadata: version: 1.0.1 label: AI新品选品 author: 1688官方技术团队 openclaw: primaryEnv: none requires: env: [] --- ## 配置 ### 环境变量 需要配置 AlphaShop API 凭证。在 OpenClaw config 中设置： ```json5 { skills: { entries: { "alphashop-sel-newproduct": { env: { ALPHASHOP_ACCESS_KEY: "你的AccessKey", ALPHASHOP_SECRET_KEY: "你的SecretKey" } } } } } ``` ### 如何获取 API Key #### 获取途径 本 skill 使用 AlphaShop/遨虾平台的 API 服务，需要申请以下凭证： - `ALPHASHOP_ACCESS_KEY` - API 访问密钥 - `ALPHASHOP_SECRET_KEY` - API 密钥 #### 申请步骤 1. **联系平台方** - 如果您是 1688 或阿里内部用户，请联系 AlphaShop/遨虾 平台管理员 - 平台可能需要您提供： - 公司信息 - 使用场景说明 - 预期调用量 2. **获取凭证** - 平台审核通过后会提供： - Access Key（访问密钥） - Secret Key（密钥） 3. **配置到环境** - 按照上面的配置方式设置环境变量 #### 缺少凭证时的提示 如果运行 skill 时未配置凭证，会看到详细的配置指南： ``` 🔐 需要 AlphaShop API 凭证 本 skill 需要以下凭证才能使用： • ALPHASHOP_ACCESS_KEY - API 访问密钥 • ALPHASHOP_SECRET_KEY - API 密钥 📋 如何获取凭证： 1. 联系 AlphaShop/遨虾 平台获取 API 凭证 2. 配置环境变量或 OpenClaw 配置 3. 重新运行命令 ``` # AlphaShop新品选品SKILL 通过遨虾AI选品API进行跨境电商市场分析和新品推荐，一次调用即可获得完整的市场洞察和选品建议。 ## 快速开始 ⚠️ **使用前必读**：本 skill 包含两个 API，且有先后依赖关系！ ### 正确的使用顺序 ``` 第一步：关键词搜索 (search) ↓ 返回合法的关键词列表（带 keyword 字段） ↓ 第二步：从返回结果中选择一个 keyword 字段的值 ↓ 第三步：新品报告 (report) - 使用第一步返回的 keyword ``` **示例：** ```bash # 1️⃣ 先搜索关键词 python3 scripts/selection.py search --keyword "phone" --platform "amazon" --region "US" # 输出：返回关键词列表，例如： # 1. phone (手机) - keyword: "phone" # 2. phone case (手机壳) - keyword: "phone case" # 2️⃣ 使用返回的 keyword 生成报告 python3 scripts/selection.py report --keyword "phone case" --platform "amazon" --country "US" ``` ❌ **错误示例**：直接使用随意关键词会报错 ```bash python3 scripts/selection.py report --keyword "随便的关键词" --platform "amazon" --country "US" # 错误：KEYWORD_ILLEGAL - 关键词不合法 ``` --- ## 功能说明 本Skill封装了遨虾AI选品API，提供两大核心功能： ⚠️ **重要提示**：这两个功能有先后顺序依赖关系！ 1. **第一步**：必须先调用 **关键词搜索 (search)** 获取合法的关键词列表 2. **第二步**：从返回结果中选择一个 `keyword` 字段的值 3. **第三步**：使用该关键词作为 **新品报告 (report)** 的 `--keyword` 参数 ### 1. 关键词搜索 (search) 通过AI关键词查询API，根据用户输入的关键词匹配并返回相关关键词列表及市场数据： - **关键词推荐** - AI匹配的相关关键词列表（中英文） - **机会评分** - 每个关键词的市场机会综合评分和排名 - **市场趋势** - 近12个月搜索排名/达人数趋势 - **销售数据** - 30天销量、销售额及环比增长 - **雷达分析** - 市场需求、供给、销售、新品、评价五维评分 ### 2. 新品报告 (report) ⚠️ **前置依赖**：此功能依赖"关键词搜索"的返回结果！ - 必须先执行 `search` 命令获取关键词列表 - `--keyword` 参数必须使用 `search` 返回的 `keyword` 字段值 - 随意填写关键词会报错 `KEYWORD_ILLEGAL` 通过AI新品报告执行API生成深度市场分析和新品推荐： - **市场分析** - 市场评级、供需情况、销售表现、竞争态势 - **关键指标** - 搜索排名趋势、销量趋势、价格分析、雷达图 - **新品推荐** - AI筛选的机会新品及详细数据 - **竞品对比** - 新品与同类目热销品的深度对比分析 ## 支持的平台和国家 ### Amazon 平台 支持国家：`US`, `UK`, `ES`, `FR`, `DE`, `IT`, `CA`, `JP` ### TikTok 平台 支持国家：`ID`, `VN`, `MY`, `TH`, `PH`, `US`, `SG`, `BR`, `MX`, `GB`, `ES`, `FR`, `DE`, `IT`, `JP` ## 使用方法 ### 功能1：关键词搜索 (search) #### 基础用法 搜索关键词并获取相关关键词列表及市场数据： ```bash python3 scripts/selection.py search \ --keyword "yoga pants" \ --platform "amazon" \ --region "US" ``` #### 带上架时间筛选 指定商品上架时间范围： ```bash python3 scripts/selection.py search \ --keyword "yoga pants" \ --platform "amazon" \ --region "US" \ --listing-time "90" ``` #### 参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 | |------|------|------|------|------| | `--keyword` | String | ✅ | 查询关键词（只支持单个关键词） | `"yoga pants"` | | `--platform` | String | ✅ | 平台（`amazon` 或 `tiktok`，小写） | `"amazon"` | | `--region` | String | ✅ | 国家代码（见上方支持列表） | `"US"` | | `--listing-time` | String | ❌ | 商品上架时间范围（`"90"` 或 `"180"`，默认180天） | `"90"` | | `--output-json` | Flag | ❌ | 输出完整JSON | - | #### 返回数据 每个关键词包含： - **关键词信息** - keyword: 英文关键词 - keywordCn: 中文关键词 - platform: 平台标识（amazon/tiktok） - **机会评分** - oppScore: 市场机会综合评分（数值越高机会越大） - oppScoreDesc: 机会分解读（如"击败同一级类目85.5%关键词"） - **核心指标** - searchRank: Amazon搜索排名 或 TikTok带货达人数 - rankTrends: 近12个月趋势数据 - **销售数据** - soldCnt30d: 近30天累计销量及环比增长率 - soldAmt30d: 近30天累计销售额及环比增长率 - **雷达分** - Amazon: 市场需求分、市场供给分、市场销售分、新品分、评价分（5维） - TikTok: 市场供给分、市场销售分、新品分、评价分（4维） #### 输出示例 ``` ============================================================ 相关关键词 (10) ============================================================ 1. yoga pants (瑜伽裤) 平台: AMAZON 机会分: 37.2 (击败同一级类目85.5%关键词) 最新1个月亚马逊搜索排名: # 3.6k+ 30天销量: 113.7w+ (↓ -17.5%) 30天销售额: US$2603.9w+ (↓ -18.4%) 雷达分: 市场需求分: 41.51, 市场供给分: 47.9, 市场销售分: 45.4... 2. yoga pants set (瑜伽裤套装) 平台: AMAZON 机会分: 38.9 (击败同一级类目91.5%关键词) 最新1个月亚马逊搜索排名: # 20w+ 30天销量: 34.6w+ (↑ 4.7%) 30天销售额: US$1219.4w+ (↑ 3.4%) 雷达分: 市场需求分: 12.86, 市场供给分: 48.7, 市场销售分: 42.5... ============================================================ 关键词数据已保存到: output/alphashop-sel-newproduct/keywords-yoga-pants-US-20260312-213928.json ============================================================ ``` --- ### 功能2：新品报告 (report) ⚠️ **重要**：使用此功能前，必须先调用"关键词搜索"获取合法关键词！ #### 基础用法 生成完整的新品选品报告： ```bash python3 scripts/selection.py report \ --keyword "phone" \ --platform "amazon" \ --country "US" ``` ### 带筛选条件的用法 指定商品上架时间和筛选条件： ```bash python3 scripts/selection.py report \ --keyword "phone" \ --platform "amazon" \ --country "US" \ --listing-time "90" \ --min-price 10 \ --max-price 100 \ --min-sales 1 \ --max-sales 1000 \ --min-rating 2.0 \ --max-rating 5.0 ``` ### 参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 | |------|------|------|------|------| | `--keyword` | String | ✅ | **⚠️ 必须从 `search` 命令返回的 `keyword` 字段获取，不可随意填写** | `"phone"` | | `--platform` | String | ✅ | 平台（`amazon` 或 `tiktok`，小写） | `"amazon"` | | `--country` | String | ✅ | 国家代码（见上方支持列表） | `"US"` | | `--listing-time` | String | ❌ | 商品上架时间范围（`"90"` 或 `"180"`，默认180天） | `"90"` | | `--min-price` | Number | ❌ | 最低价格 | `10` | | `--max-price` | Number | ❌ | 最高价格 | `100` | | `--min-sales` | Integer | ❌ | 最低月销量 | `1` | | `--max-sales` | Integer | ❌ | 最高月销量 | `1000` | | `--min-rating` | Float | ❌ | 最低评分（0-5.0） | `2.0` | | `--max-rating` | Float | ❌ | 最高评分（0-5.0） | `5.0` | ## 返回数据说明 ### 1. 市场分析（keywordSummary） #### 市场评级 - **强烈推荐** (BEST) - 高增长、低竞争的蓝海机会 - **推荐进入** (GOOD) - 市场健康，有结构性机会 - **建议观望** (MEDIUM) - 市场平稳，需谨慎评估 - **不建议进入** (BAD) - 红海市场或需求萎缩 #### 市场总结（Markdown格式） ```markdown ##### 1. 市场机会总结 - 市场评级：✅推荐进入 - 市场总结：该关键词市场正处于需求强势扩张期... ##### 2. 市场情况分析 - 供给情况：在售商品数量过剩，落后于69%的同类市场... - 需求情况：Amazon搜索排名持续提升... - 商品销售情况：近30天销量达17.1万件... ``` #### 关键指标数据 - **需求侧** - 搜索排名趋势（近12个月） - 销量趋势（近12个月） - Google Trends数据 - **供给侧** - 在售商品数、品牌垄断系数、商品垄断系数 - 中国卖家占比、新品销量占比 - 商品平均评分 - **销售表现** - 30天销量/销售额及环比增长 - 平均价格及价格带分析 - **雷达图** - 市场需求分、供给分、销售分、新品分、评价分 ### 2. 新品推荐（productList） 每个新品包含： - **基本信息**：标题、ASIN、类目、图片、链接 - **价格评分**：价格区间、评分、评论数 - **销售数据**：近30天销量、近12个月销量趋势 - **上架信息**：上架日期、上架天数 - **同款簇信息**：同款商品数、价格范围、平均评分 - **对比分析**：与同类目热销品的深度对比（Markdown格式） ## 输出示例 ### 命令行输出 ``` === 市场分析 === 市场评级: ✅推荐进入 (GOOD) 评级说明: 高增长、高客单、低新品竞争下的结构性机会 机会分: 41.7 (击败同一级类目60.5%关键词) 📊 关键指标: - 30天销量: 17.1w+ (↑ 69.2%) - 30天销售额: US$4170.1w+ (↑ 113.8%) - 平均价格: US$313.27 (较高) - 搜索排名: # 1.9k+ (BEST) - 在售商品数: 133 (供给适中) - 中国卖家占比: 19.3% (中低竞争) - 新品成交占比: 0.1% (较难突围) === 推荐新品 (1) === 1. Apple iPhone 17 Pro Max, US Version... 价格: US$1449.99~US$1950.0 评分: 4.1 ⭐ (0条评论) 30天销量: 473件 上架: 2025-10-09 (75天) 同款: 12个商品 链接: https://www.amazon.com/dp/B0FTC2PRVZ/ 报告已保存到: output/alphashop-sel-newproduct/report-phone-US-20261212-143000.json ``` ## 错误处理 ### 常见错误码 | 错误码 | 说明 | 解决方案 | |--------|------|----------| | `KEYWORD_ILLEGAL` | 关键词不合法 | 使用关键词查询API返回的关键词 | | `TARGET_PLATFORM_ILLEGAL` | 平台不合法 | 只能是 `amazon` 或 `tiktok` | | `TARGET_COUNTRY_ILLEGAL` | 国家不合法 | 检查国家代码是否在支持列表中 | | `PRODUCT_LISTING_TIME_ERROR` | 上架时间参数错误 | 只能是 `"90"` 或 `"180"` | | `PRODUCT_FILTER_PARAMS_ERROR` | 筛选参数错误 | 检查价格/销量/评分区间是否合理 | | `PRODUCT_RECALL_EMPTY` | 商品召回为空 | 放宽筛选条件（扩大价格/销量区间） | | `KEYWORD_RISK_ERROR` | 关键词涉及违禁 | 更换其他关键词 | | `TIMEOUT_ERROR` | 请求超时 | 稍后重试 | ## 使用技巧 ### 1. API 依赖关系（重要！） ⚠️ **关键词来源限制**：新品报告 API 的 `--keyword` 参数必须来自关键词搜索 API 的返回结果！ **正确的使用流程：** ```bash # 步骤1：调用关键词搜索 API python3 scripts/selection.py search \ --keyword "phone" \ --platform "amazon" \ --region "US" # 步骤2：从返回的关键词列表中选择一个 keyword 值 # 例如返回了： # 1. phone - keyword: "phone" # 2. phone case - keyword: "phone case" # 3. phone holder - keyword: "phone holder" # 步骤3：使用选中的 keyword 调用新品报告 API python3 scripts/selection.py report \ --keyword "phone case" # ⚠️ 必须是 search 返回的 keyword 字段值 --platform "amazon" \ --country "US" ``` **错误示例：** ```bash # ❌ 直接使用随意的关键词（会报错 KEYWORD_ILLEGAL） python3 scripts/selection.py report \ --keyword "my random keyword" \ --platform "amazon" \ --country "US" ``` **为什么有这个限制？** - 关键词搜索 API 会对关键词进行 AI 分析和校验 - 只有经过校验的关键词才能保证新品报告的数据质量 - 随意填写的关键词可能无法匹配到有效的市场数据 ### 2. 筛选条件设置 - **价格区间**：根据目标利润空间设置，最低价 < 最高价 - **销量区间**：建议设置宽松范围，避免召回为空 - **评分区间**：0-5.0，建议 `minRating >= 3.0` 过滤低质商品 - **上架时间**：`"90"` 查找最新商品，`"180"` 覆盖面更广 ### 3. 报错处理 - `PRODUCT_RECALL_EMPTY`：说明筛选条件太严，建议： - 扩大价格区间（如 1-500） - 放宽销量要求（如 0-10000） - 降低评分门槛（如 0-5.0） ## API 接口地址 | 接口 | 方法 | URL | 响应耗时 | |------|------|-----|---------| | 关键词搜索API | POST | `https://api.alphashop.cn/opp.selection.keyword.search/1.0` | 10秒内 | | 新品报告API | POST | `https://api.alphashop.cn/opp.selection.newproduct.report/1.0` | 10秒内 | ## 注意事项 1. **响应时间**：接口响应需要几十秒，请耐心等待 2. **无需鉴权**：API为公开接口，无需配置Token 3. **同步返回**：一次调用即可获得完整报告，无需轮询 4. **关键词限制**：仅支持单个关键词，不支持多关键词组合 5. **平台差异**：Amazon和TikTok的数据结构和指标略有差异 ## 完整示例 ### 正确的完整工作流 ```bash # ==================================== # 步骤1：关键词搜索 # ==================================== python3 scripts/selection.py search \ --keyword "yoga pants" \ --platform "amazon" \ --region "US" \ --listing-time "90" # 输出示例： # 1. yoga pants (瑜伽裤) - keyword: "yoga pants" # 2. yoga pants women (女士瑜伽裤) - keyword: "yoga pants women" # 3. yoga pants set (瑜伽裤套装) - keyword: "yoga pants set" # ==================================== # 步骤2：选择关键词生成新品报告 # ==================================== # ⚠️ 注意：--keyword 必须使用步骤1返回的 keyword 字段值 python3 scripts/selection.py report \ --keyword "yoga pants set" \ --platform "amazon" \ --country "US" \ --listing-time "90" \ --min-price 15 \ --max-price 50 \ --min-sales 10 \ --min-rating 3.5 # ==================================== # TikTok 平台完整示例 # ==================================== # 步骤1：搜索关键词 python3 scripts/selection.py search \ --keyword "female dress" \ --platform "tiktok" \ --region "ID" # 步骤2：生成报告 python3 scripts/selection.py report \ --keyword "female dress" # 使用步骤1返回的 keyword --platform "tiktok" \ --country "ID" \ --listing-time "180" ``` ## API 参考文档 完整的API接口和数据结构文档请参阅 [references/api.md](references/api.md)。

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0
PyJWT>=2.8.0


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