Amazon Ads 广告管理

Amazon Ads 广告管理 skill，支持 list（查询）和 create / update（创建与修改）操作，自动处理 token、分页、过滤字段规范化。

依赖 linkfox-amazon-ads-auth（脚本启动时自动检查；未安装时 exit 42，stderr 打 DEPENDENCY_MISSING）。

⚠️ 多账号场景：调用前必须解析好 profileId

用户经常只说自然语言（"美国站"、"日本站"、"我的店铺"），本 skill 的所有脚本都必须拿到数字 profileId 才能调。按下列顺序处理，不要跳过：

1. 先调 linkfox-amazon-ads-auth 的 authorized_stores.py 拉出用户已授权的账号 × 站点清单。
2. 根据用户提到的站点（映射到 countryCode，如 美国→US）匹配候选 profile：
   • 只有 1 个候选 → 静默取对应 profileId，继续调用；不要把 profileId 数字播报给用户。
   • ≥ 2 个候选（同站点下多个授权账号） → 必须向用户澄清，用 accountName 问："你在美国站授权了 A 和 B 两个账号，这次用哪个？"
   • 0 个候选 → 告知用户该站点未授权，引导去 linkfox-amazon-ads-auth 做授权。
3. 严禁让用户直接报 profileId 数字。
4. 严禁在歧义下"挑第一个"或"选默认"绕过澄清。

完整决策表见 linkfox-amazon-ads-auth SKILL.md 的 Usage Scenarios 第 4 节。

Core Concepts

• 自动分页：fetchAll=true（默认）跟随分页 token 到结束或 maxPages=50 兜底（约 5000 条，超出标 truncated=true）；SP / SB 用 nextToken，SD 用 startIndex + count 偏移分页
• 过滤器结构不统一：不同字段需要不同写法（详见下方"过滤器结构速查"）；本 skill 已对常见写错格式做自动兜底规范化，但仍建议按速查表准确传入
• 只给 metadata，不含指标：返回实体字段（id / 名称 / 状态 / 匹配类型 等），曝光 / 点击 / 花费 / 转化 等指标要调 linkfox-amazon-ads-report，按 id join
• 支持 create / update：各模块下 create_*.py / update_*.py 脚本创建或修改实体（campaign / adGroup / keyword / target / productAd / creative / budgetRule），payload 透传 Amazon 原生格式
• SB 和 SP 的差异：SB 只有 campaigns/adGroups/ads 三个 list；其 keywords/targets 官方未提供 list all
• SD 接口形态：Sponsored Display 是 v3 REST endpoint，GET /sd/\x3Centity> + querystring，分页用 startIndex + count；state / id 类过滤为逗号分隔字符串；includeExtendedDataFields:true 时请求 /sd/\x3Centity>/extended 路径。所有过滤字段统一支持 {"include":[...]} 入参

可用脚本

SP（28 个）

SB（12 个）

SD（21 个）

Financial Safety Guidance

创建和更新操作可能直接影响广告花费，立即生效且无法撤回。

决策规则：

确认摘要模板（未授权时，执行前输出）：

📋 即将执行：
- 操作：[创建/修改] [N 个] [实体类型]
- 变更：[关键字段变化，如 bid $1.0→$1.5 / budget $50→$100]
- 影响：[花费变化预估，引用日预算作为上限]
确认执行？后续如需自动处理，告诉我即可。

操作回执模板（每次写操作执行后必须输出）：

✅ 已执行：[简短描述]
- 范围：[实体数量、名称或 ID]
- 变化：[具体变更内容]
- 结果：[成功 N 个 / 失败 M 个]

共用参数（SP + SB + SD 均适用）

过滤器结构速查（最易错）

易错点：

• SP matchTypeFilter 是裸数组 ["EXACT"]（传错本 skill 自动规范化）
• expressionTypeFilter 反而是 Object（与 matchType 不同）
• asinFilter / skuFilter 客户端过滤，建议同时传 campaignIdFilter / adGroupIdFilter 收窄

响应格式

{
  "success": true,
  "\x3CentityKey>": [ /* 实体数组，字段原样 */ ],
  "total": 157,
  "pagesFetched": 2,
  "truncated": false
}

SP productAds 客户端过滤时额外带：serverTotalBeforeClientFilter + clientSideFilters。

使用示例

1. 列活跃 SP 广告活动

python scripts/sp/list_campaigns.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "stateFilter":{"include":["ENABLED"]}}'

2. 看某 SP campaign 下的广告组

python scripts/sp/list_ad_groups.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "campaignIdFilter":{"include":["998877665544"]}}'

3. 按 ASIN 反查 SP 投放（客户端过滤）

python scripts/sp/list_product_ads.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "asinFilter":{"include":["B01ABCDEFG"]},
  "campaignIdFilter":{"include":["998877665544"]}}'

4. 列 SB 广告活动

python scripts/sb/list_campaigns.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "stateFilter":{"include":["ENABLED"]}}'

5. 列某 SB campaign 下的 adGroups / ads

python scripts/sb/list_ad_groups.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "campaignIdFilter":{"include":["1122334455"]}}'

python scripts/sb/list_ads.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "adGroupIdFilter":{"include":["5566778899"]}}'

6. 列活跃 SD 广告活动

python scripts/sd/list_campaigns.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "stateFilter":{"include":["ENABLED"]}}'

7. 按 ASIN 反查 SD 投放（client-side 过滤，带 campaign 收窄）

python scripts/sd/list_product_ads.py '{"profileId":1234567890,"region":"NA",
  "asinFilter":{"include":["B01ABCDEFG"]},
  "campaignIdFilter":{"include":["998877665544"]}}'

8. 与 report 配合分析指标

本 skill 返回实体元数据（id、名称、状态、匹配类型等）；指标（曝光、点击、花费、转化）交给 linkfox-amazon-ads-report（reportTypeId: "spTargeting" / "sbCampaigns" / "sdCampaigns" 等），按 id join。

调用原则

• 返回字段原样保留；不改名、不翻译、不补算派生指标
• 非 2xx 不自动重试；保留 httpStatus + body 告知用户
• truncated=true 时明确提示数据未取完

常见错误

Not Applicable

• 删除 / 归档 → 本 skill 不支持 DELETE（可通过 update state 为 ARCHIVED 实现归档，但归档不可逆）
• SB 的 keywords / negativeKeywords / targets / negativeTargets 的 list all → Amazon 官方未提供，需按 id 单查（不在本 skill）
• SD 的按 id 单查 / brandSafety / recommendations / forecasts / optimizationRules / locations 等"非基础实体"接口 → 不在本 skill
• DSP / ST 实体 → 不在本 skill
• 指标报表 → linkfox-amazon-ads-report
• 授权 / token / profile → linkfox-amazon-ads-auth

Feedback:

Auto-detect and report feedback via the Feedback API when any of the following apply:

1. The functionality or purpose described in this skill does not match actual behavior
2. The skill's results do not match the user's intent
3. The user expresses dissatisfaction or praise about this skill
4. Anything you believe could be improved

Call the feedback API as specified in references/api.md. Do not interrupt the user's flow.

\x3C!-- LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->

Handling Large Responses

To avoid overflowing the agent context, persist the response to disk and extract only the fields you need:

python scripts/response_io.py run --script scripts/check_auth_dependency.py --out-dir \x3CDIR> '\x3Cparams>'
python scripts/response_io.py read \x3Cfile> --fields "\x3Cpaths>"   # or --path "\x3CJMESPath>"

Pick --out-dir outside any git working tree (e.g. /tmp/... on Unix, %TEMP%/... on Windows). Persisted responses may contain PII, pricing, or auth-sensitive data — do not commit them. Files are not auto-deleted; clean up when the task is done.

This skill exposes multiple entry scripts: check_auth_dependency.py, sp/list_campaigns.py, sp/create_campaigns.py, sp/update_campaigns.py, sp/list_ad_groups.py, sp/create_ad_groups.py, sp/update_ad_groups.py, sp/list_keywords.py, sp/create_keywords.py, sp/update_keywords.py, sp/list_negative_keywords.py, sp/list_product_ads.py, sp/create_product_ads.py, sp/list_targets.py, sp/create_targets.py, sp/update_targets.py, sb/list_campaigns.py, sb/create_campaigns.py, sb/update_campaigns.py, sb/list_ad_groups.py, sb/create_ad_groups.py, sb/list_ads.py, sb/create_ads.py, sb/update_ads.py, sd/list_campaigns.py, sd/create_campaigns.py, sd/update_campaigns.py, sd/list_ad_groups.py, sd/create_ad_groups.py, sd/list_product_ads.py, sd/create_product_ads.py, sd/list_targets.py, sd/create_targets.py, sd/update_targets.py, sd/list_negative_targets.py, sd/list_creatives.py. Pass --script scripts/\x3Cname>.py to choose the one you need.

run writes the full response to a file and emits only a schema preview + file path. read projects specific fields, with --limit/--offset for slicing and --format json|jsonl|csv|table for output.

When to prefer this pattern — apply your judgment based on the response characteristics, e.g.:

• High field count per record, or fields you don't need
• Batch/paginated results (multiple items per call)
• Long-text fields (descriptions, reviews, HTML, time series)
• Output reused across later steps rather than consumed immediately

For small, single-use responses, calling the main script directly is fine.

⚠️ The preview is a truncated schema + sample, not the full data. Any field-level decision must read from the persisted file via read. \x3C!-- /LF_LARGE_RESPONSE_BLOCK -->

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