amazon-1688-selection

从Amazon Best Sellers/Movers & Shakers榜单自动采集数据,智能筛选评论少、利润高的蓝海品类,再匹配1688工厂货源,并输出含风险提示的全链路利润测算报告,实现“选品—找厂—算利润”一站式闭环。

SKILL.md

GitHub

Amazon-1688 全链路选品工作流

从Amazon拆品类→筛蓝海→子类目深挖→1688比价→利润测算,五步闭环。

调用方式

run.py 位于本 SKILL.md 的同级目录。执行前先确认本文件的实际读取路径,取其所在目录作为 <skill_path>。

python <skill_path>/run.py <method> --param1 value1 --param2 value2

方法与核心接口

需求步骤 method 必填参数示例 说明
Step 1:趋势发现 step1_collect --categoryUrl "https://www.amazon.com/gp/bestsellers/home-garden/" 采集指定大类的 Best Sellers 及 reviews 差评
Step 3:品类分析 step3_analyze --subCategoryUrl "https://www.amazon.com/gp/bestsellers/kitchen/289668" 对子类目Top100数据深度分析(品牌集中度与评论中位数)
Step 5:利润测算 step5_calculate --purchasePrice 15.0 --sellingPrice 29.9 --weight 0.5 测算全链路物流与平台费用,并输出测算结果

使用前必读

  • BrowserWorker 插件架构:执行 Step 1/Step 3 时,run.py 会通过项目内 BrowserWorker daemon + Chrome extension plugin transport 控制浏览器;daemon 未启动时会尝试按当前工作区启动。禁止使用旧 CDP attach 或直接接管用户日常 Chrome。
  • 无新增环境依赖:本技能的浏览器采集使用 Python 标准库 HTTP 客户端和 BrowserWorker 插件 API,不要求 Playwright、Selenium、ChromeDriver 或 beautifulsoup4。
  • 页面状态检测:Step 1/Step 3 打开 Amazon 页面后会调用 BrowserWorker detect_page_state(domain_hint="amazon.com");如遇登录、验证码、地区选择或风控页,会通过 request_help(validate_after=True) 请求用户在已打开 Chrome 页面处理,并在继续前二次校验。
  • 人工等待超时:Step 1/Step 3 可传 --helpTimeoutMs 300000 调整人工处理等待时间;run.py 会同步放大 /execute 外层 timeout,避免浏览器还在等用户时 CLI 提前断开。
  • 释放锁不关页:BrowserWorker /lock/release 只释放并发锁,默认不关闭页面;需要关闭页面时显式调用 /session/close 或 release 时传 close_browser: true。
  • 子类名不可猜:从大类主页左侧类目树提取真实的亚马逊子类目节点 URL(不要胡乱编造类目的 Node ID)。
  • 价格统一:Amazon 使用美金($),国内供应链 1688 使用人民币(¥)。
  • 利润范围:利润测算时请给出一个区间,注明合理假设的前提(如浮动范围 ±15%)。

报告收尾规范

每份输出必须包含:

  1. 风险清单(至少 2-3 条,如版权、物流超重、退货率高)
  2. 合规追问("需要我继续排查合规风险吗?")
  3. 数据完整性声明(标注一手采集/第三方推断/未采集项)

工具依赖

工具 用途
1688-product-find skill 1688 文本/图片搜商品、比价
1688-source-suppliers skill 1688 供应商信息查询
BrowserWorker /execute + action_search_path 通过插件浏览器读取 Amazon 榜单和评论页 DOM