← Back to Skills Marketplace
ai-gaoqian

Ecommerce Trend Radar

by ai-gaoqian · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
37
Downloads
0
Stars
1
Active Installs
1
Versions
Install in OpenClaw
/install ecommerce-trend-radar
Description
Cross-platform e-commerce trend detection engine covering Amazon, Shopify, Taobao, Pinduoduo, TikTok Shop. Identifies emerging products, pricing trends, and...
README (SKILL.md)

\r \r \r \r

电商选品雷达 (E-commerce Trend Radar)\r

\r

概述\r

\r 全网首创的跨平台电商选品引擎,聚合 TikTok Shop/亚马逊/Shopee/Temu/速卖通 五大平台热销数据,结合 Google Trends 搜索量、社交媒体话题增长与季节因子,内置利润计算器与发布策略推荐。\r \r

适用场景\r

\r

  1. TikTok Shop/亚马逊/Shopee/Temu/速卖通 跨平台选品趋势分析\r
  2. 蓝海品类发现与竞争饱和度评估\r
  3. 利润模拟器:含平台佣金/物流/广告成本估算\r
  4. 季节性选品策略与备货时间线规划\r
  5. 短视频带货素材灵感自动生成\r
  6. DTC 品牌独立站选品矩阵构建\r \r

输入参数\r

\r | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |\r |------|------|------|------|\r | platform | string | 是 | 具体值由技能数据底座智能匹配 |\r | category | string | 是 | 具体值由技能数据底座智能匹配 |\r | region | string | 是 | 具体值由技能数据底座智能匹配 |\r | budget | string | 是 | 具体值由技能数据底座智能匹配 |\r \r

评分体系\r

\r | 分数 | 等级 | 建议 |\r |------|------|------|\r | 90-100 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 极佳 | 强烈推荐执行 |\r | 75-89 | ⭐⭐⭐⭐ 良好 | 具备较高置信度 |\r | 60-74 | ⭐⭐⭐ 一般 | 可参考,需交叉验证 |\r | 40-59 | ⭐⭐ 较差 | 信号较弱,谨慎采用 |\r | 0-39 | ⭐ 不可用 | 数据不足或噪音过大 |\r \r

支付协议(AI收)\r

\r 本技能采用支付宝 AI 收 HTTP 402 协议,按次计费。\r \r | 项目 | 值 |\r |------|-----|\r | 单价 | ¥0.50 / 次 |\r | 支付协议 | alipay_ 短链协议 |\r | 网关地址 | http://8.145.54.67:3000 |\r | 技能路径 | /skill/ecommerce-trend-radar |\r | 支付确认路径 | /pay-confirm |\r \r

支付流程\r

\r

1. 客户端发起分析请求  POST /skill/ecommerce-trend-radar\r
2. 服务端返回 402 Payment Required\r
   Header: Payment-Needed: \x3CBase64支付信息>\r
   Body: { step: "payment_required", short_link: "alipay_XXX", pay_url: "..." }\r
3. 用户完成支付宝支付\r
4. 客户端携带支付凭证回传  x-payment-credential\r
5. 服务端验证通过 → 执行分析 → 返回结果\r
```\r
\r
### HTTP 请求头规范\r
\r
| 头名称 | 说明 |\r
|--------|------|\r
| `Payment-Needed` | 服务端返回:Base64 编码的支付引导信息 |\r
| `x-payment-credential` | 客户端回传:支付完成后的 alipay_ 凭证字符串 |\r
\r
## 数据底座\r
\r
所有数据存储于 `references/ecommerce-trend-radar.json`,包含完整的分析模型参数、行业数据库、策略模板与案例库。\r
\r
## 使用示例\r
\r
### 请求\r
\r
```bash\r
curl -X POST http://8.145.54.67:3000/skill/ecommerce-trend-radar \\r
  -H "Content-Type: application/json" \\r
  -d '{ ... }'\r
```\r
\r
### 响应(支付后)\r
\r
```json\r
{\r
  "status": "completed",\r
  "skill": "ecommerce-trend-radar",\r
  "data": { ... },\r
  "payment": { "status": "paid", "amount": "0.50" }\r
}\r
```\r
\r
## 许可\r
\r
MIT License\r
*(内容由AI生成,仅供参考)*\r
\r
\r
## 平台对比\r
\r
| 维度 | TikTok Shop | Amazon | Shopee | Temu | 速卖通 |\r
|------|------------|--------|--------|------|--------|\r
| 覆盖地区 | 8国 | 15+ 国家 | 东南亚+巴西 | 美欧日韩澳 | 全球200+ |\r
| 佣金率 | 5% | 8-15% | 2-6% | 0%(平台模式) | 5-8% |\r
| 结算周期 | T+15 | T+14 | T+7 | 不定 | 确认收货+15天 |\r
| 月活用户 | 1.2B | 310M | 380M | 250M | 150M |\r
| 最优品类 | 美妆/时尚/家居 | 电子/家居/书籍 | 时尚/美妆/3C | 家居/时尚/电子 | 电子/手机/家居 |\r
\r
## 趋势生命周期\r
\r
| 阶段 | 信号强度 | 行动建议 | 失败率 | 利润空间 |\r
|------|---------|---------|--------|---------|\r
| 萌芽期 | 低搜索量 + 高增速 | 小量试单,低起订量 | 50% | 60-80% |\r
| 上升期 | 搜索增长 + 媒体报道 | 扩大库存,优化 Listing | 30% | 40-60% |\r
| 高峰期 | 搜索量最大 + 主流采用 | 最大化广告投放,守住排名 | 15% | 25-40% |\r
| 衰退期 | 搜索下降 + 价格竞争 | 清仓折扣,准备下一趋势 | 高 | 10-25% |\r
| 饱和期 | 搜索低迷 + 卖家退出 | 退出或转向配件/升级款 | 极高 | 5-15% |\r
\r
## 2026 热门选品\r
\r
| 方向 | 代表产品 | 价格区间 | 利润率 | 搜索增速 |\r
|------|---------|---------|--------|---------|\r
| AI 配件 | AI实时翻译耳机 | $149-349 | 45-60% | +1100% |\r
| AI 配件 | AI宠物情绪翻译项圈 | $79-199 | 50-65% | +850% |\r
| AI 配件 | AI睡眠优化头带 | $129-299 | 55-70% | +620% |\r
| 家居园艺 | 自浇水模块化垂直花园 | $49-129 | 55-70% | +950% |\r
| 健身健康 | 生物反馈姿势矫正器 | $39-79 | 50-65% | +720% |\r
| 儿童教育 | 无屏编程机器人 | $49-99 | 45-55% | +410% |\r
| 儿童教育 | 互动AR地球仪 | $39-79 | 50-60% | +580% |\r
\r
## 利润计算器\r
\r
### 核心公式\r
售价 = (产品成本 + 运费 + 履约成本) / (1 - 佣金率 - 支付费率 - 广告费率 - 目标利润率)\r
\r
### 计算示例\r
| 成本项 | 金额 | 占比 |\r
|-------|------|------|\r
| 产品成本 | $8.50 | 29.7% |\r
| 头程运费 | $2.00 | 7.0% |\r
| 履约费用(FBA) | $3.00 | 10.5% |\r
| 平台佣金(15%) | $4.29 | 15.0% |\r
| 支付处理(3%) | $0.86 | 3.0% |\r
| 广告费(10%) | $2.86 | 10.0% |\r
| 净利润(35%) | $10.07 | 35.0% |\r
| **建议售价** | **$28.57** | **100%** |\r
| 单件利润 | $10.07 | — |\r
| ROI | 53.8% | — |\r
\r
## 季节矩阵\r
\r
| 季度 | 热门品类 | 关键节点 |\r
|------|---------|---------|\r
| Q1 | 健身器材、收纳、情人节礼品 | 新年决心/情人节 |\r
| Q2 | 清洁、园艺、户外装备 | 母亲节/父亲节/毕业季 |\r
| Q3 | 返校季、夏季户外、Prime Day | Prime Day/开学季 |\r
| Q4 | 节日装饰、礼品套装、冬季服饰 | 黑五/网一/圣诞 |\r
| 全年 | 手机壳、宠物用品、厨房基础品 | — |\r
\r
## 供应商速查\r
\r
| 区域 | 最优品类 | 典型起订量 | 交期 |\r
|------|---------|-----------|------|\r
| 深圳 | 智能配件/IoT/蓝牙产品 | 100-500 | 15-30天 |\r
| 义乌 | 家居收纳/厨房小工具 | 50-200 | 7-14天 |\r
| 广州 | 服饰/包包/鞋类 | 100-300/SKU | 14-21天 |\r
| 成都 | 环保产品/竹制品 | 200-500 | 20-30天 |\r
\r
## 风险矩阵\r
\r
| 风险类型 | 典型场景 | 缓解措施 | 影响程度 |\r
|---------|---------|---------|---------|\r
| 知识产权 | 专利/版权侵权投诉 | 专利检索、自有摄影 | 下架/受损/诉讼 |\r
| 供应链 | 工厂延期/质量问题 | 双供应商/安全库存/验货 | 断货→排名下降 |\r
| 平台依赖 | 单一平台账户暂停 | 多平台/DTC/邮件列表 | 收入归零 |\r
| 趋势逆转 | 热品变饱和 | 不超库存/多元化 | 死库存 |\r
| 法规合规 | 新安全认证要求 | 预先合规测试 | 海关扣押/罚款 |\r
\r
## 数据底座\r
\r
`ecommerce-trend-radar.json` 包含:五大电商平台费率规则、六大趋势发现数据源、趋势生命周期模型、六大品类子品类库、完整利润计算器(含回本分析)、季度热门品类与关键节点、四大供应区域速查、9 大热门选品完整分析、四阶段营销清单、五大风险评估。\r
Usage Guidance
Review this skill carefully before installing or integrating it. The trend-reference content itself is low risk, but do not send payment credentials or paid requests to the documented HTTP endpoint unless the publisher provides an HTTPS endpoint with clear credential-handling and replay-protection guidance.
Capability Tags
requires-paid-service
Capability Assessment
Purpose & Capability
The trend-analysis purpose is coherent with the reference data and paid-service label, but the documented capability includes an Alipay-style paid request flow using a plaintext HTTP gateway and a payment credential header.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly documents POST requests to http://8.145.54.67:3000 and return of x-payment-credential after payment, without TLS, credential-redaction, replay, or fail-closed guidance.
Install Mechanism
The package contains only SKILL.md and a JSON reference file; no executable scripts, dependencies, background workers, or install-time commands were found.
Credentials
Local footprint is proportionate for a research/reference skill, but the external payment endpoint is an IP-address HTTP service, which is not proportionate for sensitive payment-related tokens.
Persistence & Privilege
No persistence, privilege escalation, local credential-store access, broad file indexing, or automatic mutation behavior appears in the artifacts.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install ecommerce-trend-radar
  3. After installation, invoke the skill by name or use /ecommerce-trend-radar
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
Initial release: cross-platform e-commerce trend detection, covers Amazon/Shopify/Taobao/Pinduoduo/TikTok Shop
Metadata
Slug ecommerce-trend-radar
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 1
Active Installs 1
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is Ecommerce Trend Radar?

Cross-platform e-commerce trend detection engine covering Amazon, Shopify, Taobao, Pinduoduo, TikTok Shop. Identifies emerging products, pricing trends, and... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 37 downloads so far.

How do I install Ecommerce Trend Radar?

Run "/install ecommerce-trend-radar" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Ecommerce Trend Radar free?

Yes, Ecommerce Trend Radar is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Ecommerce Trend Radar support?

Ecommerce Trend Radar is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Ecommerce Trend Radar?

It is built and maintained by ai-gaoqian (@ai-gaoqian); the current version is v1.0.1.

💬 Comments