适用场景
输入任意数量亚马逊 ASIN,自动完成"Keepa 拉数据 → 1688 找货源 → 极目查退货率/ACoS → 全成本净利润核算 → HTML 报告"全链路。
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 快速利润评估 | 给几个 ASIN,快速算出净利润和利润率 |
| 批量选品验证 | 上游工具产出候选 ASIN 列表,批量核算利润排序 |
| 成本敏感性分析 | 调整汇率/头程/仓储等参数,看利润变化 |
不适用
- 只想查单个 ASIN 详情(直接用 linkfox-keepa-product-request)
- 只想在 1688 找货源(直接用 linkfox-1688-search-by-image)
- 从品牌名出发发现新品并算利润(用 competitor-new-product-profit-analysis)
- 非 FBA 配送商品(成本模型基于 FBA 费率,FBM 商品请用其他工具)
- 无 Keepa 数据的新品 ASIN(S1b 需要历史价格曲线取正常售卖价,新品无历史数据则回退用当前 price)
输入参数
| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|---|
| asins | string | 无(必填) | 逗号分隔的 ASIN 列表,不限数量 |
| domain | int | 1 | 亚马逊站点 ID(1=US, 2=UK, 3=DE, 5=JP...) |
| exchangeRate | float | 7.2 | CNY→USD 汇率 |
| fbaHeadCost | float | 3.0 | FBA 头程物流费(美元/件) |
| adTACoS | float | 10.0 | 回退广告 TACoS(S3 无数据时使用,%) |
| returnRate | float | 15.0 | 回退退货率(S3 无数据时使用,%) |
| disposalFee | float | 0.50 | 弃置费(美元/件) |
| storageRate | float | 0.87 | 月度仓储费率(美元/立方英尺,标准尺寸默认 0.87) |
| inboundPlacementFee | float | 0.40 | 入库配置费(美元/件,自动查表时此参数不生效) |
| nicheKeyword | string | 无 | 极目 niche 关键词,用于 S4 脚本精确匹配退货率/ACoS(可选,不传则按 category 匹配) |
已挂载能力约束
| skill | 用途 | 调用位置 | 状态 |
|---|---|---|---|
| linkfox-keepa-product-request | 批量获取 ASIN 售价/FBA费/佣金/尺寸 | S1a | 已挂载 |
| linkfox-keepa-product-series | 拉取 buyboxPrice 历史曲线,取正常售卖价 | S1b | 已挂载 |
| linkfox-1688-search-by-image | 1688 以图搜图(B2 路径) | S2b | 已挂载 |
| linkfox-jiimore-get-niche-info-by-keyword | 按关键词查极目 nicheId | S3 | 已挂载 |
| linkfox-aigc-textgen | AIGC 推导 1688 搜索词(S2a) + 多模态验证(S2c) + S3 兜底 | S2a/S2c/S3 | 已挂载 |
| linkfox-amazon-search | 拉关键词 Top 9 竞品图(精算模式) | S2a | 已挂载 |
| linkfox-dld-product-search | 1688 店雷达关键词搜索(B1 路径) | S2b | 已挂载 |
| linkfox-jiimore-get-niche-info | 查极目退货率/ACoS/sponsored% | S3 | 已挂载 |
| linkfox-sif-asin-summary | 查 ASIN 广告关键词数(零广告策略判断) | S4 | 已挂载 |
| linkfox-sif-asin-keywords | 查 ASIN Top 5 流量关键词(AIGC 验证卖点摘要) | S2c | 已挂载 |
| linkfox-report-generator | 生成 HTML 利润分析报告 | S5 | 已挂载 |
执行编排
- 第 1 层:S1 Keepa 批量拉取 — S1a 商品详情(每批最多 5 个 ASIN,自动分批,所有批次并行发起)+ S1b 历史时序(每个 ASIN 拉 buyboxPrice 曲线,与 S1a 并行)。
- 第 2 层(并行):S2 1688 货源匹配(S2a AIGC 推导搜索词+价格区间 → S2b 两路并行采集 → S2c AIGC 多模态验证)+ S3 市场指标获取 — 两者输入都只依赖 S1,同一轮并行发起。
- 第 3 层:S4 净利润核算 — 依赖 S2 的 1688 成本、S3 的退货率/ACoS 和 S1 的 Keepa 数据。
- 第 3.5 层:S4.5 用户决策与重新核算 — 用户确认货源价格/头程后重跑 S4,长期固定参数写入专家级
MEMORY.md,下次 agent 自动读取。 - 第 4 层:S5 报告生成 — 依赖 S4(含用户确认值)的合并利润数据。
流水线
| 步骤 | 做什么(一句话) | 依赖 | 用途 | 详情 |
|---|---|---|---|---|
| S1 Keepa批量拉取 | S1a 商品详情(售价/FBA费/佣金/尺寸/主图/类目)+ S1b 历史时序(buyboxPrice 曲线) | 无 | 为 S2 提供主图、为 S3 提供类目、为 S4 提供费用数据+正常售卖价 | references/steps/S1.md |
| S2 1688货源匹配 | S2a AIGC 推导搜索词+价格区间 + S2b 两路并行(B1 店雷达 + B2 以图搜图)+ S2c AIGC 多模态验证,取销量前 3 | S1 | 为 S4 提供 1688 采购成本 | references/steps/S2.md |
| S3 市场指标获取 | 按类目三阶段递进查极目退货率+ACoS+sponsored% | S1 | 为 S4 提供实际退货率和类目 TACoS | references/steps/S3.md |
| S4 净利润核算 | 全损退货模型+类目TACoS+仓储费+入库配置费,计算净利润 | S1, S2, S3 | 为 S5 报告提供利润排名数据 | references/steps/S4.md |
| S4.5 用户决策与重新核算 | 用户确认货源价格/头程后重跑 S4,长期固定参数写入 MEMORY.md | S4 | 用用户确认值替代初步筛选值,提升准确性 | references/steps/S4.md |
| S5 报告生成 | 按净利润降序生成 HTML 报告,含成本拆解/图表/洞察 | S4 | 交付最终产物给用户 | references/steps/S5.md |
报告产物
每次执行生成 HTML 利润分析报告,章节包括:
- 核心指标 KPI 卡片:ASIN 总数、最高净利润率、平均净利润率、负利润 ASIN 数
- 净利润汇总表:按净利润降序,含 ASIN/标题/类目/售价/1688成本/FBA费/佣金/广告费/退货损失/仓储费/入库配置费/头程/净利润/净利润率
- 成本拆解瀑布图:ECharts 瀑布图展示从售价到净利润的成本逐项扣减
- 利润率对比柱状图:颜色 绿>20% / 黄10-20% / 红<10% / 黑(亏损)
- 1688 货源匹配明细表:每个 ASIN 3 个供应商对比(含 B1/B2 来源标注 + AIGC 验证结果)
- 货源初步筛选提醒:醒目展示"利润核算基于初步筛选货源,用户确认货源后可重新核算"
- 关键洞察与建议:按优先级标注
⚠ 如果需要生成报告 / 精美报告,必须去阅读 SKILL
linkfox-report-generator,根据它的规范来。本 skill 只准备业务数据;样式、排版、md/html 导出、元信息块统统由linkfox-report-generator负责。不要在此处复制报告样式或 html 模板。
执行自检
- S1 所有 ASIN 都拿到了 price 和 fbaFees,缺失的标注
- S2 每个 ASIN 至少匹配到 1 个 1688 供应商,不足 3 个的标注
- S3 每个类目都获得了退货率数据(jiimore 或默认值)
- S4 仓储费计算使用了 Keepa 返回的包装尺寸(mm→立方英尺换算)
- S4 所有 11 项成本都已计入净利润
- 报告的每个章节都有数据来源,无来源章节标"暂无数据"
- 参数快照已写入报告头
已知局限
- Keepa 每次最多查 5 个 ASIN,大量 ASIN 需多批调用,积分消耗与 ASIN 数量成正比
- 1688 以图搜图依赖图片质量,缩略图可能影响匹配精度
- 极目退货率为类目级别,非单个 ASIN 的实际退货率
- 仓储费/弃置费/入库配置费按 FBA 费率表自动查表(根据 Keepa 包装尺寸区分标准/大件 + 旺季费率),费率表见
references/fba-fee-table.md - 入库配置费为均值估算,实际取决于分仓策略(单点入仓$0/件,多点分仓$0.30-$0.40/件)
- 汇率为固定默认值,非实时
- 未包含:VAT 税、退货运费(买家退回运费)、礼品包装费等
- AIGC 入参推导的准确性依赖于亚马逊搜索结果中是否有视觉相似的商品
- 1688 搜索词的准确性依赖于 AIGC 对产品特征的理解,偶发翻译偏差