# 1688 Product Selection

> 1688选品库MCP服务引导技能。当用户需要通过1688平台进行商品选品、爆品筛选、供应商评估、商品销量分析、热销榜单查询、类目浏览时触发此技能。本技能引导AI正确理解用户选品意图、选择合适的MCP工具、补全关键参数、并以视觉化方式（图片+表格+卡片）展示选品结果。触发本技能后，所有1688选品相关工具调用默认使用店雷达（dld MCP）连接器，工具包括 mcp__dld MCP__product_search_list、mcp__dld MCP__product_billboard_list、mcp__dld MCP__product_info、mcp__dld MCP__get_category_info、mcp__dld MCP__get_user_info。

- Skill: `b18797245781-commits/1688-product-selection` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add b18797245781-commits/1688-product-selection`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/b18797245781-commits/1688-product-selection/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: b18797245781-commits (https://skillmd.com/u/b18797245781-commits)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/b18797245781-commits/1688-product-selection

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# 1688 选品库 MCP 服务引导技能

## 概述

本技能用于引导 AI 工具正确使用 1688 选品库 MCP 服务（店雷达 dld MCP 连接器）。店雷达提供 5 个工具：商品筛选、商品榜单、商品分析、商品类目查询、用户信息查询。当用户提出选品需求时，通过本技能的引导流程，确保 AI 能够准确理解意图、选择正确工具、补全必要参数，并以视觉化方式展示结果，减少多轮对话。

## 触发条件

当用户的请求涉及以下场景时，加载并遵循本技能：
- 在 1688 平台筛选/搜索/查找商品
- 查询商品销量榜单/热销排行
- 分析某个商品的销售趋势/价格变动
- 查询/浏览 1688 商品类目
- 评估供应商/卖家资质
- 任何涉及 1688 批发选品的需求

## MCP 服务配置

**本技能触发后，所有 1688 选品相关的工具调用必须使用"店雷达"（dld MCP）连接器。** 不要使用其他 MCP 服务或自行构造请求。

> ⚠️ **连接器名称不固定：** 用户在配置 MCP 连接器时可以起任意名称（如"选品助手"、"1688库"、"mcp-server"等），**不要求名称包含"dld"或"店雷达"字眼**。**识别店雷达连接器的可靠锚点是工具函数名**（见下表 `product_search_list` 等 5 个固定函数名），而不是连接器名称。工具前缀 `mcp__dld MCP__` 只是默认示例，实际前缀取决于用户起的连接器名。

店雷达 MCP 连接器提供以下 5 个工具（函数名固定不变，前缀随连接器名变化）：

| 工具函数名（固定） | 默认全名示例 | 功能 |
|----------|------|------|
| `product_search_list` | `mcp__dld MCP__product_search_list` | 按多维条件筛选1688商品 |
| `product_billboard_list` | `mcp__dld MCP__product_billboard_list` | 查询日/周/月热销榜单 |
| `product_info` | `mcp__dld MCP__product_info` | 查询单品近30天销售趋势 |
| `get_category_info` | `mcp__dld MCP__get_category_info` | 逐级浏览类目树 |
| `get_user_info` | `mcp__dld MCP__get_user_info` | 查询当前账户点数余额 |

> **重要：** 调用工具时使用完整名称格式 `mcp__{连接器名}__{tool_name}`（连接器名以实际检测结果为准，不一定是 `dld`）。如果用户点数不足导致调用失败，可调用 `get_user_info` 查询剩余点数并提示用户。

### 前置检测：MCP 连接器状态检查

**在调用任何店雷达 MCP 工具之前，必须先确认连接器是否可用。**

> ⚠️ **两个不能仅凭表面下结论的场景：**
> 1. **状态快照不可信：** 连接器管理界面/状态列表显示"未连接"或"disconnected"**不等于**连接器真的不可用（状态显示可能滞后或不准）。
> 2. **工具列表未加载 ≠ 未配置：** 某些环境下 MCP 连接器虽已授权成功，但工具名称未加载/未刷新出来，导致按名调用报"工具不存在"。**这也不能直接断定未配置**，必须按下面的多级确认流程排查。

**检测时机：** 当本技能被触发后，在第一次调用店雷达系工具前执行检测。

**会话内缓存：** 本会话内首次检测成功后，后续调用不再重复检测（避免每次消耗1点）。仅在后续工具调用失败时，才需要回头排查。

**多级确认流程（必须按顺序执行，禁止跳过）：**

**第 1 级：尝试默认名调用**
调用 `mcp__dld MCP__get_user_info`（轻量调用，仅查账户点数，消耗1点）：
- **成功** → 连接器正常，工具前缀即 `mcp__dld MCP__`，继续执行选品工作流
- **失败（点数不足/额度用尽）** → 提示用户充值/等待额度恢复，不引导重新配置
- **失败（超时/网络错误/服务端5xx）** → 重试1次；仍失败则告知用户稍后再试
- **失败（工具不存在/未授权/连接器未启用）** → 进入第 2 级

**第 2 级：搜索环境中同函数名的工具**
工具函数名是店雷达 API 固定定义的，不随连接器名变化。用工具搜索能力（如 ToolSearch）按以下关键词检索当前环境所有可用 MCP 工具：
- 关键词：`product_search_list`、`product_billboard_list`、`product_info`、`get_category_info`、`get_user_info`、`1688`、`选品`、`billboard`、`dld`
- **搜到匹配工具** → 用搜到的**实际工具名**调用验证（记下实际前缀，本会话后续调用都用它），成功则继续工作流
- **搜不到** → 进入第 3 级

**第 3 级：询问用户**
主动向用户确认："您是否已经配置了 1688/店雷达选品相关的 MCP 连接器？如果配置了，连接器名称是什么？"（用户可能配置了但工具未加载、或连接器名很特殊）
- **用户提供连接器名** → 用 `mcp__{用户提供的名}__get_user_info` 调用验证，成功则记下并继续
- **用户明确说没配置** → 进入第 4 级引导流程

**第 4 级：配置引导**
只有经上述 3 级确认（搜不到 + 用户确认未配置）后，才输出配置引导流程。

**连接器未配置时的引导流程：**

当确认店雷达 MCP 连接器确实未配置时，**立即停止工具调用**，向用户输出以下引导信息：

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⚠️ 检测到您还未配置「店雷达」MCP 连接器，无法使用 1688 选品功能。

请按以下步骤完成配置：

**第一步：注册店雷达账号**
访问店雷达官网注册页面：https://www.dianleida.net/mcp

**第二步：获取 MCP 配置信息**
在官网完成注册后，访问 MCP 配置文档：https://www.dianleida.net/mcp/docs/
按照文档指引获取您的 MCP 服务地址和配置参数。

**第三步：在您使用的 AI 工具中添加 MCP 连接器**
打开您当前使用的 AI 工具的 MCP 连接器管理界面，添加自定义 MCP 连接器，填入店雷达提供的配置信息，完成添加并启用连接器。

**第四步：重新提问**
连接器配置完成并启用后，重新向我提问即可使用 1688 选品功能。

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> **注意：** 引导信息输出后，不要继续尝试调用工具。等待用户完成配置并重新提问后，再次触发本技能从头执行。

## 工具选择指南

根据用户意图选择对应的 MCP 工具：

| 用户意图 | 对应工具 | 说明 |
|----------|----------|------|
| 按条件筛选商品（关键词、价格、销量等） | `mcp__dld MCP__product_search_list` | 最常用的选品工具，支持多维度筛选 |
| 查看热销榜单/排行榜 | `mcp__dld MCP__product_billboard_list` | 按日/周/月维度查看热销商品 |
| 分析某个具体商品的销售详情 | `mcp__dld MCP__product_info` | 需要 offerId，查近30天每日数据 |
| 查看商品类目/分类 | `mcp__dld MCP__get_category_info` | 逐级浏览类目树 |
| 查询账户点数余额 | `mcp__dld MCP__get_user_info` | 查看剩余调用点数 |

> **工具选择决策：** 如果用户说"找商品"、"筛选商品"→ `mcp__dld MCP__product_search_list`；如果用户说"排行榜"、"热销"、"榜单"→ `mcp__dld MCP__product_billboard_list`；如果用户说"分析这个商品"、"这个商品卖得怎么样"且提供了商品ID或链接 → `mcp__dld MCP__product_info`；如果用户说"有哪些类目"、"分类"→ `mcp__dld MCP__get_category_info`。

## 选品工作流

### 第零步：连接器检测（首次触发时执行）

本会话首次触发本技能时，按「前置检测」章节的**多级确认流程**确认店雷达连接器可用性（**仅首次执行，成功后本会话内不再重复检测**）：
- **检测成功** → 记下实际工具前缀（如 `mcp__dld MCP__` 或用户自定义连接器名的前缀），进入第一步意图分析
- **点数不足** → 提示用户充值/等待额度恢复，不引导重新配置
- **暂时异常（超时/网络/5xx）** → 重试1次；仍失败则告知用户稍后再试
- **搜不到且用户确认未配置** → 输出配置引导信息（见「前置检测」章节），停止后续流程

### 第一步：意图分析

分析用户请求，识别以下信息维度：

1. **商品方向** — 用户想找什么品类的商品？（关键词 keyWord 或类目 categoryIdList）
2. **价格范围** — 用户的预算/价格区间是什么？（beginPrice / endPrice）
3. **销量要求** — 用户对销量有什么期望？（beginOrderCount / beginSaleCount）
4. **卖家要求** — 用户对供应商有什么要求？（shiLiType / companyType / beginTpYear）
5. **发货时效** — 用户对发货速度有要求吗？（sendTime）
6. **代发需求** — 用户需要一件代发吗？（proxyRights）
7. **电商平台** — 用户做哪个电商平台？（faceToFaceSupport）
8. **商品类型** — 用户偏好新品/严选/跨境？（offerType）
9. **统计周期** — 用户关注哪个时间维度的数据？（cycle）
10. **排序偏好** — 用户想按什么维度排序？（sortField / sortType）

### 第二步：信息补全策略（混合策略）

根据用户信息的完整程度，选择以下策略之一：

**策略 A — 直接执行（信息充分）**
当用户提供了明确的商品方向（关键词或类目）且至少 1-2 个筛选条件时，直接构建参数调用工具。
- 设定合理的默认值：sortField 按7天销量降序、cycle=7、pageSize=20
- 无需追问，直接执行并展示结果

**策略 B — 宽泛搜索 + 引导细化（有方向但条件模糊）**
当用户有商品方向但筛选条件不具体时（如"帮我找夏季女装"）：
- 先用关键词进行宽泛搜索，按7天销量降序返回前20条
- 展示结果后，根据数据特征引导用户细化（如"批发价集中在10-30元，您的目标价位是？"）
- 避免一次追问太多问题，每次最多追问1-2个关键维度

**策略 C — 主动追问（信息严重不足）**
当用户问题过于模糊（如"帮我找点好卖的商品"），缺少商品方向时：
- 优先追问商品品类方向："您想找哪个类目或品类的商品？"
- 其次追问价格区间："您的目标价格区间大概是多少？"
- 可追问电商平台："您是做哪个电商平台的？"（用于面单筛选）
- 一次最多追问2-3个问题，避免过度打扰

### 第三步：参数构建

确定工具和参数后，参考 `references/api_reference.md` 确认参数名称、类型和取值范围。

**关键参数映射规则：**

| 用户表达 | 参数映射 |
|----------|----------|
| "卖得好的"、"爆款" | sortField=orderCount7d, sortType=desc, cycle=7 |
| "最近热门的" | sortField=orderCount3d, sortType=desc, cycle=3 |
| "长期稳定卖的" | sortField=ordersCount, sortType=desc |
| "便宜的" | sortField=price, sortType=asc |
| "贵的"、"高端的" | sortField=price, sortType=desc |
| "新品" | offerType=2 |
| "1688严选" | offerType=3 |
| "跨境商品" | offerType=4 |
| "支持定制的" | offerType=5 |
| "工厂直供" | companyType=2, shiLiType=["superFactory"] |
| "一件代发" | proxyRights=["4360897"] |
| "发货快" | sendTime=[24,48] |
| "老店"、"信誉好的" | beginTpYear=3 |
| "抖音/淘宝/拼多多/小红书/快手" | faceToFaceSupport 对应代码 |
| "最近一周/三天/一个月" | cycle=7/3/30 |

**默认参数设置（当用户未指定时）：**
- pageIndex: 1
- pageSize: 20
- sortField: orderCount7d（`mcp__dld MCP__product_search_list`）或 orderCount（`mcp__dld MCP__product_billboard_list`）
- sortType: desc
- cycle: 7（仅 product_search_list）

### 第四步：结果展示

获取工具返回结果后，按以下规范展示：

**1. 图片展示（必须）**
- 返回数据中 `image` 字段为商品图片URL，**主动使用 Markdown 图片语法展示每个商品的图片**
- 格式：`![商品标题](图片URL)`
- 用户在 1688 选品场景中高度依赖视觉信息，图片展示是核心需求

**2. 商品链接（必须）**
- 每个商品都应提供 1688 商品链接
- 商品链接格式：`https://detail.1688.com/offer/{offerId}.html`
- 如返回数据中有 shopUrl，同时展示店铺链接

**3. 展示形式选择**

- **1-5个商品** → 卡片式展示，每个商品包含：图片、标题、批发价、代发价、销量数据、店铺名称、商品链接
- **6-20个商品** → 表格展示，列包含：图片缩略、标题、批发价、销售笔数、销售件数、店铺名称、链接
- **20个以上** → 精简表格，列包含：标题、批发价、销量、链接；前3-5个商品附带图片
- **单品分析（product_info）** → 展示商品图片和基础信息，再用表格展示每日趋势数据（日期、日笔数、日件数、日销售额、批发价）

**4. HTML 渲染注意事项**
- 如需用 HTML 展示商品卡片，确保以渲染格式输出，不要包裹在代码块中
- HTML 卡片应包含：商品图片、标题、价格、销量、商品链接
- 如果当前 AI 工具支持 HTML 渲染，优先使用 HTML 卡片展示以获得更好的视觉效果

**5. 数据解读**
- 展示结果后，简要解读数据特征（如价格分布、销量趋势、供应商类型分布）
- 如发现异常值或亮点，主动提示用户（如"其中这款商品近7天销量暴涨300%，值得关注"）
- 根据结果给出下一步建议（如"需要我分析其中某款商品的销售趋势吗？"）

## 常见场景示例

### 场景1：明确选品需求
> 用户："帮我找批发价5-20元的手机壳，近7天销量100笔以上的，按销量降序"

**处理：** 信息充分（策略A），直接调用 `mcp__dld MCP__product_search_list`：
- keyWord: "手机壳", beginPrice: 5, endPrice: 20
- beginOrderCount: 100, cycle: 7, sortField: orderCount7d, sortType: desc
- 展示结果时附带图片和商品链接

### 场景2：模糊选品需求
> 用户："帮我找点好卖的夏季女装"

**处理：** 有方向但条件模糊（策略B）：
- 先调用 `mcp__dld MCP__product_search_list`：keyWord="夏季女装", cycle=7, sortField=orderCount7d, sortType=desc
- 展示结果后引导："找到XX款商品，批发价集中在15-40元，您的目标价位是？需要筛选支持一件代发的吗？"

### 场景3：极模糊需求
> 用户："帮我找点好卖的商品"

**处理：** 信息严重不足（策略C），主动追问：
- "您想找哪个类目或品类的商品？"
- "您的目标价格区间大概是多少？"
- "您是做哪个电商平台的？"

### 场景4：榜单查询
> 用户："最近一周有什么热销的数码产品？"

**处理：** 调用 `mcp__dld MCP__product_billboard_list`：
- pageType: 2（周榜）, date: 最近周日日期, keyWord: "数码"
- sortField: orderCount, sortType: desc

### 场景5：单品分析
> 用户："这个商品卖得怎么样？https://detail.1688.com/offer/893612428681.html"

**处理：** 从链接提取 offerId，调用 `mcp__dld MCP__product_info`：
- offerId: 893612428681, beginTime: 近30天开始日期, endTime: 今天日期
- 展示商品图片+基础信息+每日销售趋势表格

### 场景6：类目浏览
> 用户："1688上有哪些大类目？"

**处理：** 调用 `mcp__dld MCP__get_category_info`：
- categoryId: 0（获取一级类目）
- 展示类目列表，提示用户可以选择类目继续查看子类目或直接搜索商品

## 参考资源

本技能包含以下参考文档，按需加载：

- **`references/api_reference.md`** — 4个MCP工具的完整API参数说明和返回字段定义。在构建工具调用参数时参考此文档确认参数名、类型、必填项和取值范围。
- **`references/domain_knowledge.md`** — 1688选品领域知识，包含核心概念解释（批发价/代发价/销售笔数/件数等）、常见选品策略与参数组合、用户意图识别指南。在理解用户需求或解释选品概念时参考此文档。

## 关键注意事项

1. **默认使用店雷达MCP** — 本技能触发后，所有1688选品工具调用必须使用店雷达（dld MCP）连接器，但**工具前缀以实际检测到的连接器名为准，不强制为 `mcp__dld MCP__`**；工具函数名固定为 `product_search_list`/`product_billboard_list`/`product_info`/`get_category_info`/`get_user_info`
2. **前置检测必须实测且多级确认** — 首次调用工具前必须按「多级确认流程」实际验证连接器可用性：默认名调用 → 搜索同函数名工具 → 询问用户；**禁止仅凭状态列表显示或"工具名不带dld"就断定未配置**。只有搜不到且用户确认未配置时，才停止调用并输出配置引导（官网 https://www.dianleida.net/mcp ，配置文档 https://www.dianleida.net/mcp/docs/ ），不要反复尝试调用报错的工具
3. **图片展示是核心需求** — 1688选品场景中用户高度依赖商品图片，每次展示商品结果时都必须包含图片，不要只展示文字数据
4. **减少追问轮次** — 能通过宽泛搜索+引导细化的，不要反复追问；一次最多追问2-3个关键问题
5. **参数对应关系** — `mcp__dld MCP__product_search_list` 的 sortField 时间维度必须与 cycle 参数一致（如 cycle=7 对应 orderCount7d）
6. **商品链接拼接** — 如返回数据未直接提供商品链接，用 `https://detail.1688.com/offer/{offerId}.html` 拼接
7. **榜单日期格式** — 日榜传具体日期、周榜传周日日期、月榜传月初日期，格式统一为 YYYY-MM-DD
8. **数据解读价值** — 不要只展示原始数据，要给出专业解读和选品建议，体现数据分析的价值
9. **HTML不要输出代码** — 如使用HTML展示，确保渲染输出而非代码块
10. **点数消耗** — 每次工具调用消耗1点，检测接口 `mcp__dld MCP__get_user_info` 仅在本会话首次触发时调用，成功后不重复检测。如调用失败提示点数不足，可调用 `mcp__dld MCP__get_user_info` 查询剩余点数