← 返回 Skills 市场
opensellersprite

SellerSprite Skills

作者 opensellersprite · GitHub ↗ · v0.1.14 · MIT-0
cross-platform ⚠ pending
18
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install sellersprite-skills
功能描述
卖家精灵 Amazon 选品 AI Skills 全集 —— 10 个综合分析工作流(/product-research、/market-analysis、/competitor-analysis 等)+ 17 个战术选品策略卡(新品爆发、ABA 高增长、低品牌垄断、变体拆解等),通过 38 个 MCP 数据工具...
使用说明 (SKILL.md)

SellerSprite Skills 体系

本文件是 SellerSprite CLI 的技能元数据总览,用于向 AI 智能体说明全部 27 个 Skills 的名称、用途和调用方式。


技能体系总览

SellerSprite 提供 27 个 AI Skills,分为两层:

层级 数量 调用方式 定位
综合分析 10 个 /命令 多步骤工作流,生成完整报告
战术选品 17 个 对话引用名称 单一策略,聚焦具体打法

一、综合分析 Skills(10 个)

通过 /命令 调用,由 Claude Code 直接执行多步骤分析流程。

命令 技能名称 用途 核心工具
/product-research 智能选品助手 按多维条件筛选潜力商品 product_research + product_node
/market-analysis 市场全景分析 对目标类目进行 11 维度全方位评估 market_research + 统计工具集
/competitor-analysis 竞品深度拆解 对竞品 ASIN 进行 8 大维度全面拆解 asin_detail + traffic_keyword
/keyword-research 关键词选品研究 基于关键词的市场需求分析 keyword_research + keyword_miner
/listing-optimizer Listing 优化诊断 诊断 Listing 质量,发现关键词覆盖缺口 traffic_listing + keyword_order
/traffic-analysis 流量结构分析 拆解 ASIN 流量来源,分析自然/广告/推荐结构 traffic_source + traffic_keyword_stat
/opportunity-finder 蓝海机会挖掘 通过 ABA 趋势发现飙升/增长/潜力关键词 aba_research_trend + google_trend
/review-insights 买家评论洞察 深度分析买家评论,提炼痛点和改进方向 review + NLP 分析
/pricing-strategy 定价策略分析 分析市场价格带分布,制定最优定价策略 market_price_distribution
/ad-optimizer 广告投放优化 基于关键词数据优化 PPC 广告策略 keyword_order + traffic_keyword

综合分析使用方式

用户: /market-analysis earbuds US
AI: [执行 4-5 步工作流,生成完整市场分析报告]

二、战术选品 Skills(17 个)

在对话中引用技能名称触发,由 AI 按卡片参数执行单一策略。

2.1 新品爆发型(2)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
新品快速爆发 product_research 上架 ≤2月、销量 ≥300、Review ≤100 tactical/new-product-burst.md
隐形爆款 product_research 上架 ≤3月、销量 ≥500、Review ≤50 tactical/hidden-bestseller.md

2.2 关键词趋势型(3)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
ABA 高增长趋势词 ⭐⭐ keyword_research 近3月持续增长 + 点击不集中 tactical/aba-high-growth-trend.md
流量分散关键词 ⭐⭐ keyword_miner 搜索 ≥5000 + 集中度 \x3C50% tactical/low-monopoly-keyword.md
标题密度漏洞 ⭐⭐⭐ keyword_miner 标题密度 ≤5 的长尾词 tactical/title-density-gap.md

2.3 产品缺陷型(2)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
热销低评分产品 ⭐⭐ product_research 月销 ≥1000 + 评分 ≤4.2 tactical/hot-low-rating.md
评论语义分析 ⭐⭐⭐ review 差评 NLP 聚类 → 改良指南 tactical/review-sentiment.md

2.4 类目结构型(3)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
低品牌垄断类目 ⭐⭐ market_research 品牌集中度 \x3C45% tactical/low-brand-monopoly.md
高新品占比市场 ⭐⭐ market_research 新品占比 >5% + 新品仍出单 tactical/high-new-product-ratio.md
高毛利轻小品 ⭐⭐ product_research FBA ≤$4 + 毛利 ≥50% tactical/high-margin-lightweight.md

2.5 流量防伪型(2)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
自然流量反查 ⭐⭐⭐ traffic_source 自然流量占比 >60% tactical/natural-traffic-audit.md
变体拆解模型 ⭐⭐⭐ asin_detail 找未被覆盖的变体缺口 tactical/variant-gap-analysis.md

2.6 机会捕捉型(5)

技能名称 难度 核心工具 一句话逻辑 文件
本土溢价降维 ⭐⭐ product_research 美国卖家 + 高价 + 高销 tactical/local-premium-disruption.md
FBM 拦截 product_research FBM 发货 + 月销 ≥300 tactical/fbm-intercept.md
低质量 Listing 高销量 ⭐⭐ product_research LQS ≤60 + 月销 ≥400 tactical/poor-listing-winner.md
高客单长尾 ⭐⭐⭐ keyword_miner 均价 ≥$80 + 搜索量适中 tactical/high-ticket-long-tail.md
季节前置爆破 ⭐⭐⭐⭐ keyword_miner 历史同期环比增长 >100% tactical/seasonal-prepositioning.md

战术选品使用方式

用户: 帮我找一下最近上架的爆款新品
AI: [识别到"新品快速爆发"技能,按卡片参数执行筛选]

三、全局参数

以下参数适用于所有工具调用:

参数 默认值 说明
marketplace US 目标站点:US/JP/UK/DE/FR/IT/ES/CA/IN
matchType 2 关键词匹配:1=词组 2=模糊 3=精准(默认 2)
size 50 每页返回条数(默认 50,最大 100)

四、推荐组合链路

品类扫描 -> 低品牌垄断 / 高新品占比
    |
关键词挖掘 -> ABA增长词 / 流量分散词 / 标题密度漏洞
    |
竞品锁定 -> 新品爆发 / 隐形爆款 / 热销低评分
    |
竞品验真 -> 自然流量反查
    |
痛点提炼 -> 评论语义分析
    |
产品开发 -> 变体拆解 + 高毛利轻小

五、文件结构

skills/
  SKILL.md                          # 本文件:技能总览元数据
  README.md                         # Skill 索引(27 个 Skill 的详细列表)
  agent-instructions.md             # 项目概述 + 38 个 MCP 工具清单,作为 AI 客户端的 CLAUDE.md/AGENTS.md 写入
  comprehensive/                    # 综合分析 Skills(10 个)
    product-research.md
    market-analysis.md
    competitor-analysis.md
    keyword-research.md
    listing-optimizer.md
    traffic-analysis.md
    opportunity-finder.md
    review-insights.md
    pricing-strategy.md
    ad-optimizer.md
  tactical/                         # 战术选品 Skills(17 个)
    new-product-burst.md / hidden-bestseller.md
    aba-high-growth-trend.md / low-monopoly-keyword.md / title-density-gap.md
    hot-low-rating.md / review-sentiment.md
    low-brand-monopoly.md / high-new-product-ratio.md / high-margin-lightweight.md
    natural-traffic-audit.md / variant-gap-analysis.md
    local-premium-disruption.md / fbm-intercept.md / poor-listing-winner.md
    high-ticket-long-tail.md / seasonal-prepositioning.md

六、工具前缀说明

当通过 MCP 客户端(如 Claude Code、Cursor)调用工具时,使用完整工具名:

mcp__sellersprite__\x3Ctool_name>

例如:mcp__sellersprite__asin_detailmcp__sellersprite__product_research

完整工具清单见 agent-instructions.md

如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install sellersprite-skills
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /sellersprite-skills 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v0.1.14
- 全新发布 SellerSprite 选品 AI Skills 体系,包含 27 个选品分析技能。 - 新增 10 个综合分析工作流(如 /product-research、/market-analysis 等),实现全链路多维度报告自动生成。 - 新增 17 个战术选品策略卡,覆盖新品爆发、ABA 高增长、低品牌垄断、变体拆解等应用场景。 - 支持 38 个 MCP 数据工具,内置全局参数和调用规范,适配主流 Amazon 站点。 - 文档结构全面梳理,包含 Skills 总览、调用示例、推荐分析链路与详细文件索引。
元数据
Slug sellersprite-skills
版本 0.1.14
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

SellerSprite Skills 是什么?

卖家精灵 Amazon 选品 AI Skills 全集 —— 10 个综合分析工作流(/product-research、/market-analysis、/competitor-analysis 等)+ 17 个战术选品策略卡(新品爆发、ABA 高增长、低品牌垄断、变体拆解等),通过 38 个 MCP 数据工具... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 18 次。

如何安装 SellerSprite Skills?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install sellersprite-skills」即可一键安装,无需额外配置。

SellerSprite Skills 是免费的吗?

是的,SellerSprite Skills 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

SellerSprite Skills 支持哪些平台?

SellerSprite Skills 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 SellerSprite Skills?

由 opensellersprite(@opensellersprite)开发并维护,当前版本 v0.1.14。

💬 留言讨论