# Sealeap Xiezhi Amazon Seasonal Listing Lifecycle

> Plan a compliant multi-year lifecycle for seasonal Amazon products using early entry, controlled inventory, valid variations, and year-over-year evidence. Use when a seasonal ASIN should compound learning without review or variation manipulation.

- Skill: `xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-listing-lifecycle` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-listing-lifecycle`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-listing-lifecycle/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: xjli360 (https://skillmd.com/u/xjli360)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/xjli360/sealeap-xiezhi-amazon-seasonal-listing-lifecycle

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# Amazon 季节 Listing 生命周期

## 目标

把季节产品当作可复盘的年度循环，沉淀真实评价、素材、供应和广告经验，同时严格遵守变体与评价政策。

## 适用任务

- 规划季节产品首年与次年运营。
- 设计旺季前上架、扩色和补货节奏。
- 处理季末库存与合法变体结构。

## 开始前要拿到

- 活动日期、历史需求曲线和进场时效。
- 父子体事实、当前类目允许的 variation theme 与各子体属性。
- 变体级库存、销量、评分、退货和广告表现。
- 当前 Amazon 变体、评价和重复商品政策。

缺少字段时列出证据缺口，并把相关结论标为 `FACT`、`ESTIMATE`、`ASSUMPTION` 或 `UNKNOWN`；不要补造数据。

## 不可妥协的边界

- 第三方数据均为估算或代理证据；Amazon 一方报告、后台实时字段和产品事实优先。
- 经验阈值只能作为可调起点，必须展示敏感性分析，不能写成 Amazon 官方规则。
- 不得捏造销量、搜索量、CPC、CVR、成本、认证、产品属性或消费者需求。
- 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。
- 不输出或保存素材来源身份、账号、链接、作品编号、互动数据、原始话术或其他可反查来源的线索。
- 禁止创建未来占位、虚假或无实质差异的子体。
- 禁止通过拆并变体规避差评、共享不相关评论或操纵排名。

## 工作流

### 1. 复盘需求周期

识别起量、峰值、回落和次年重复性，并将促销或异常流量单独标记。

### 2. 倒排首年

在峰值前完成产品事实、素材、合规、入仓和受控广告学习，首批量按保守份额制定。

### 3. 管理合法变体

仅把实质相同、符合当前允许主题的真实子体放入父体，逐子体保持图片、属性、库存和价格一致。

### 4. 季中控制

按变体真实需求补货和调整广告，不以合并/拆分操纵评论、排名或评分。

### 5. 季末退出

提前设停止补货、降速、清货或保留库存的日期与毛利门槛。

### 6. 次年复用

复用合法保留的链接历史、素材、需求和供应经验，重新核验政策、竞争和产品事实。

## 判断标准

- 季节产品的历史可积累，但需求、政策和竞争每年都要重新验证。
- 变体数量不是护城河；只有真实有效子体和合规共享关系才可保留。
- 旺季前一到两个月上架是常见起点，必须按实际入仓和学习需求倒推。

## 第三方 MCP 数据

需要外部关键词、竞品、评论或公开网页证据时，读取 [references/mcp-data-plan.md](references/mcp-data-plan.md)，并使用 `scripts/mcp_research.py`。

- 先动态执行 `tools/list`、`search-tools` 和 `describe`，依据实时 `inputSchema` 构造参数。
- 凭证只从环境变量读取，不进入参数、URL、Skill、终端输出或 Git。
- 可能计费的 `tools/call` 先展示 Provider、工具、无密钥参数、预计成本与输出位置，核对已有授权；仅在授权覆盖本次范围时使用 `--allow-cost`，该标志不是费用上限。
- 脱敏结果用 `--output` 写入 Skill 包之外的任务私有目录；不假设安装位置受仓库 `.gitignore` 保护。第三方数据标为估算或代理证据。
- 失败一次后记录缺口，不以重复付费重试掩盖不可用状态。

## 必须交付的结果

- 年度生命周期图
- 合法父子体事实矩阵
- 首批/补货/季末规则
- 广告学习计划
- 次年复盘清单

结尾列出站点、数据窗口、证据来源、关键假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 `HOLD`，不得包装成可直接执行。

执行细节、证据字段和质量检查见 [references/playbook.md](references/playbook.md)。