xjli360 Amazon 精铺候选品快筛
目标
Pre-screen Amazon spread-model product ideas by demand timing, market depth, differentiated slices, operating difficulty, conservative sales capacity, and inventory exposure.
不可妥协的边界
- 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
- 第三方数据一律标为估算或前台观测，不得写成 Amazon 一方事实。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 一次实验只改变一个主要变量，并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
- 不得复制来源材料或竞品表达；输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
- 第三方销量、上架时间和关键词均为估算，需要交叉验证。
- 快筛不覆盖专利、合规、供应链和完整单位经济，结论只能是进入调研、观察或淘汰。
先判断任务模式
- 诊断：读取现状、证据和缺口，不生成线上写入动作。
- 方案草案：输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
- 执行准备：只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
- 已批准执行：仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行，并立即回读核验。
用户未指定时采用“诊断”。
开始前要拿到
- 目标 marketplace、类目、价格带、上架时间与运营模式
- 候选品与同购买意图可比样本的销量、评论、价格和上架时间
- 关键词需求、历史趋势、广告依赖、同款密度和品牌集中度
- 采购、头程、平台费、退货、仓储、交期和合规/IP 基础信息
缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE；不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。
工作流
先读取 references/playbook.md，确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行：
- 先定义可接受的单品订单、利润和库存风险，而不是从高销量榜单开始。
- 检查未来需求窗口和老品历史趋势，排除到货时需求已回落的方向。
- 在有足够市场深度的方向中寻找功能、尺寸、组合或场景切片。
- 按低评论样本相对头部表现、广告依赖和同款密度估算运营难度。
- 用保守销量中位值反推首批库存，并设置补货与清仓触发线。
最后做数据充分性检查，并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足，状态写 HOLD。
第三方 MCP 数据
仅在自有数据不足且当前任务确实需要外部证据时，读取 references/mcp-data-plan.md，再使用 scripts/mcp_research.py。本 Skill 的外部取数目的：查询市场容量、趋势、竞品、评论分布与关键词代理数据。
- 先
doctor，再search-tools和describe；工具名及参数以实时tools/list与inputSchema为准。 - Token 只从环境变量读取。不得写入命令参数、URL、Skill、报告、日志或 Git。
tools/call或 Actor 可能计费；先展示 Provider、工具、无密钥业务参数、预计成本与输出位置，核对已有授权覆盖后才加--allow-cost；该标志不是费用上限。
必须交付的结果
- 候选切片表
- 运营难度证据
- 保守销量区间
- 首批库存边界
- 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
- 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
- 若有动作：对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。
方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP；如已执行，另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时，不得声称已修改线上对象。