ahang1598 ABA 新词挖掘专家
封装"描述筛选条件 → ABA 智能查询 → AI 批量翻译 → CSV 导出（6 列）→ 分页去重"这个高频挖词工作流。底层调 /aba/intelligentQuery，翻译调 linkfox-aigc-textgen，上层增加 CSV 落盘和 OFFSET 分页能力。
核心特点
- 自然语言挖词：用
analysisDescription描述筛选意图（如"去年10-11月进前20万但1-9月未进50万的词"），后端自动转 SQL，无需手写查询语句。 - AI 批量翻译：查询结果自动调
linkfox-aigc-textgen（GEM_3_FLASH 模型）一次性批量翻译所有搜索词为中文，翻译失败时对应位置留空不影响导出。 - 6 列 CSV 导出：结果自动导出为 CSV（UTF-8 BOM 编码，Excel 直接打开），含
序号 / 搜索词 / 中文翻译 / 搜索频率排名 / 标记 / 备注六列，方便后续人工筛选和标注。 - OFFSET 分页去重：通过在 analysisDescription 中指定"跳过前 N 个"实现分页，获取下一批不重复的词。同一排序方式下分页结果天然不重叠。
- 预置挖词模式：SKILL.md 内置季节性爆发词、新进入榜单词、排名跃迁词三种常见挖词模板，agent 可直接套用。
参数概览
- 必填字段：
analysisDescription（自然语言筛选描述） - 可选字段：
region（站点，默认US）、exportCsv（是否导出 CSV，默认true）、translate（是否 AI 批量翻译为中文，默认true）
完整参数表、响应字段结构与错误码，见 references/api.md。
调用方式
- API 端点：
POST /aba/intelligentQuery（完整参数/响应/错误码见references/api.md） - Python 脚本：
python scripts/aba_new_keyword_miner.py '<JSON 参数>' [--inline]
输出策略（脚本默认行为）：
- 始终将完整响应写入
<cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-aba-new-keyword-miner-<timestamp>.json - 当
translate为true（默认）时，查询成功后自动调linkfox-aigc-textgen批量翻译搜索词 - 当
exportCsv为true（默认）时，翻译完成后同时导出 6 列 CSV 到<cwd>/linkfox/<YYYY-MM-DD>/<session>/data/linkfox-aba-new-keyword-miner-<timestamp>.csv - 响应体 ≤ 8 KB：落盘后把完整 JSON 打印到 stdout
- 响应体 > 8 KB：落盘后 stdout 只输出摘要（顶层字段、常见计数如
total/costToken、最大列表字段的长度 + 前 3 条样本） - 加
--inline强制全量打印到 stdout（同样落盘）
读数据建议：先看摘要判断结果数量是否够用；需要完整词表直接打开导出的 CSV 文件；需要原始 JSON 字段用 jq 从保存的 json 文件按需抽取。
使用指引
analysisDescription 编写原则
- 开头指明站点（如"筛选美国站"）
- 用精确数字范围而非模糊描述（写"searchFrequencyRank <= 200000"而非"排名比较靠前"）
- 明确时间范围（写"2025年10月至2025年11月"而非"去年秋天"）
- 对比基线要写清时间点（"在…期间"vs"在…之前"）
- 多条记录需指定去重逻辑（"按 searchTerm 去重"）
- 需要分页时加"按 searchTerm 字母升序排列，跳过前 N 个，返回第 N+1 到 N+100 个"
- 需要搜索频率排名时加"返回 searchTerm 及其 searchFrequencyRank"
预置挖词模板
1. 季节性爆发词（某时段连续上榜，之前完全不在榜单）
筛选{站点}站。找出符合以下条件的搜索词：
1. 在{起始月份}至{结束月份}期间，每周的 searchFrequencyRank 都 <= {上榜阈值}；
2. 在这之前的{对比周数}周内，该搜索词完全不在 ABA 榜单中（即没有任何记录）。
按 searchTerm 去重，按 searchTerm 字母升序排列，跳过前 {offset} 个，返回第 {offset+1} 到 {offset+limit} 个搜索词。
2. 排名跃迁词（某时段排名突进，之前排名很靠后）
筛选{站点}站。找出符合以下条件的搜索词：
1. 在{起始月份}至{结束月份}期间，每周的 searchFrequencyRank 都 <= {严格阈值}；
2. 在{对比起始月份}至{对比结束月份}期间，没有任何一周的 searchFrequencyRank <= {宽松阈值}。
按 searchTerm 去重，按 searchTerm 字母升序排列，跳过前 {offset} 个，返回第 {offset+1} 到 {offset+limit} 个搜索词。
3. 新进入榜单词（近N周连续进入，之前M周完全不在）
筛选{站点}站。找出符合以下条件的搜索词：
1. 在最近 {N} 周内，每周的 searchFrequencyRank 都 <= {上榜阈值}；
2. 在这最近 {N} 周之前的连续 {M} 周内，该搜索词完全不在 ABA 榜单中。
按 searchTerm 去重，按 searchTerm 字母升序排列，跳过前 {offset} 个，返回第 {offset+1} 到 {offset+limit} 个搜索词。
示例
1. 季节性爆发词（第一批 100 个）
{
"analysisDescription": "筛选美国站。找出符合以下全部条件的搜索词：1. 在2025年10月至2025年11月期间，每周的searchFrequencyRank都<=200000；2. 在2025年1月至2025年9月期间，没有任何一周的searchFrequencyRank<=500000。按searchTerm去重，按searchTerm字母升序排列，返回前100个搜索词。",
"region": "US",
"exportCsv": true
}
2. 同一查询获取第二批不重复的词
{
"analysisDescription": "筛选美国站。找出符合以下全部条件的搜索词：1. 在2025年10月至2025年11月期间，每周的searchFrequencyRank都<=200000；2. 在2025年1月至2025年9月期间，没有任何一周的searchFrequencyRank<=500000。按searchTerm去重，按searchTerm字母升序排列，跳过前100个，返回第101到200个搜索词。",
"region": "US",
"exportCsv": true
}
3. 近4周新进入榜单词
{
"analysisDescription": "筛选美国站。找出符合以下全部条件的搜索词：1. 在最近4周内，每周的searchFrequencyRank都<=500000；2. 在这最近4周之前的连续12周内，该搜索词完全不在ABA榜单中。按searchTerm去重，按searchTerm字母升序排列，返回前100个搜索词。",
"region": "US",
"exportCsv": true
}
展示规则
- 查询完成后，告知用户结果总数、CSV 文件路径和 JSON 文件路径
- 对话中展示前 5-10 条搜索词（含中文翻译和搜索频率排名）作为预览，完整词表引导用户打开 CSV
- 如果结果数为 0，告知用户"未找到符合条件的搜索词"，建议放宽筛选条件
- 翻译失败时告知用户"部分翻译未成功，CSV 中对应位置为空"，CSV 仍可正常使用
限制
- ABA 数据为周维度（非日维度），约 3 年历史数据
- 单次查询最多返回 10,000 条记录
- 同一会话同参数组合 24h 本地缓存，不重复计费
- 计费按动态规则：初始 SQL 生成积分 + 各任务执行积分 + CSV 文件大小积分
- 支持站点：US、DE、BR、CA、AU、JP、AE、ES、FR、IT、SA、TR、MX、SE、NL
适用与不适用
适用：
- 按时间/排名条件批量挖掘 ABA 搜索词
- 季节性关键词发现（节日、事件驱动的搜索爆发）
- 新趋势词发现（近期突然进入榜单的词）
- 需要导出 CSV 做后续人工筛选和标注
不适用：
- 查单个词的排名趋势 → 用
linkfox-aba-intelligent-query - 查 Top ASIN 点击转化数据 → 用
linkfox-aba-intelligent-query - 需要 HTML 分析报告 → 查询后用
linkfox-report-generator生成
反馈
参见 references/api.md。