xjli360 Amazon 跨境经营复盘：AI 工作流、用户画像、运营工具
目标
围绕AI 工作流、用户画像、运营工具，将经验判断转成可验证的问题，识别适用前提、替代解释和可迁移的经营动作。
使用范围
- 优先处理跨境经营复盘任务；从专项证据卡选择与当前对象和问题直接相关的主题。
- 集合名称用于维护文件归属，不限制用户要求的交叉验证。其他来源与业务域的证据须分别标注，再按同口径比较。
- 本 Skill 可独立使用，不依赖仓库中的私有语义稿。保留去标识化边界，不恢复原素材身份或逐条映射。
适用任务
- 经验假设卡
- 适用边界
- 验证计划
开始前要拿到
- 要解决的经营问题和适用场景。
- 已有事实、数据与限制。
- 可逆动作、成本与责任人。
- 成功、停止和复核条件。
缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE，不要补造数据。
不可妥协的边界
- 本 Skill 来自去标识化语义转译，不保留或推断素材来源身份，也不把素材观点冒充 Amazon 当前政策。
- 产品事实、账户事实和 Amazon 一方报告优先；第三方数据必须标明 Provider、站点、日期、样本和估算口径。
- 不捏造销量、搜索量、成本、合规状态、产品属性、评论、平台通知或执行结果。
- 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。
- 平台规则、费率、界面和资格会变化；执行前复核当前官方文档与后台状态。
工作流
- 把经历或观点改写成可验证的问题，而非直接当作规律。
- 列出适用前提、反例、数据缺口和可迁移部分。
- 设计成本最低、可逆的验证动作。
- 记录结果、意外影响和是否需要专业复核。
- 只把重复验证有效的部分沉淀为团队流程。
专项路由
- 自动广告：分拆自动投放子类型，提取有效搜索词并隔离浪费流量。
- AI 工作流：把 AI 限定为有输入、证据、审核和回退的可复核流程。
- 用户画像：用行为与场景证据描述人群，不以刻板标签替代真实需求。
- 使用场景：把时间、地点、任务、触发和限制写成可验证的需求链。
- 转化率：把转化问题拆成流量意图、详情页说服力、价格评价、库存配送和购买障碍。
- 卖家精灵：先发现实时 MCP schema，再以第三方估算口径获取关键词、竞品或评论证据。
- 归因分析：统一归因窗口并区分相关性与因果性，保留自然与付费流量的边界。
- 竞价策略：记录基础竞价、动态竞价和广告位加价的叠加关系，只测试一个主变量。
完整的 27 张主题证据卡见 references/topic-cards.md；16 种原有组合见 references/scenario-patterns.md。
第三方数据（可选）
只有在用户数据或 Amazon 一方报告不足时，才按 references/mcp-data-plan.md 发现实时 schema、执行 dry-run，并在可能计费的调用前核对具体请求与预算授权；已有授权覆盖时不重复索取。凭证通过环境变量注入，结果保存到 Skill 包之外的任务私有目录。
必须交付的结果
- 经验假设卡
- 适用边界
- 验证计划
- 风险与反例
- 复盘结论
结尾列出站点、时间窗、数据口径、证据、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。