# Sealeap Yinglong Amazon Operator Review AI Workflow

> 聚焦AI 工作流、用户画像、运营工具的 Amazon 跨境经营复盘。在需要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时使用；根据当前业务问题选择证据卡，避免加载无关主题。

- Skill: `xjli360/sealeap-yinglong-amazon-operator-review-ai-workflow` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add xjli360/sealeap-yinglong-amazon-operator-review-ai-workflow`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/xjli360/sealeap-yinglong-amazon-operator-review-ai-workflow/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Productivity
- Author: xjli360 (https://skillmd.com/u/xjli360)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/xjli360/sealeap-yinglong-amazon-operator-review-ai-workflow

---


# 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

1. 把经历或观点改写成可验证的问题，而非直接当作规律。
2. 列出适用前提、反例、数据缺口和可迁移部分。
3. 设计成本最低、可逆的验证动作。
4. 记录结果、意外影响和是否需要专业复核。
5. 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](references/topic-cards.md)；16 种原有组合见 [references/scenario-patterns.md](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](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](references/playbook.md)。