【开源】更新跨境电商Amazon深度调研skill - 增加Sif MCP覆盖
2026/7/12 1:46:05 网站建设 项目流程

上个月在linuxdo开源了跨境电商选品分析的项目,得到佬友很多支持:

过去开发了:

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今天新增 Sif流量市场广告三大域分析,补充了过去缺失的分析维度:

github.com

GitHub - liangdabiao/amazon-sorftime-research-MCP-skill: 亚马逊选品 之 Listing全维度穿透分析报告 加上 全品类分析 ,关键词分析,差评分析...

亚马逊选品 之 Listing全维度穿透分析报告 加上 全品类分析 ,关键词分析,差评分析 ,市场调研 等等。OpenClaw /claude code agent skill, amazon sorftime research MCP 智能体skill.基于 Sorftime MCP 服务和 Claude Skills 的亚马逊竞品分析工具集。

因为这个是agent skill, 很多人意见说还是需要更多数据让自己分析,所以我又开发了 数据分析和可视化项目:

github.com

GitHub - liangdabiao/sif-amazon-research: Sif Amazon Research Platform 🚀 > 基于 Sif MCP...

Sif Amazon Research Platform 🚀 > 基于 Sif MCP (Model Context Protocol) 的 Amazon 卖家智能调研平台,提供流量分析、关键词反查、竞品研究、广告分析和 AI 智能诊断等能力,支持Web UI 可视化仪表盘RESTful API两种使用方式。

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为了方便佬友直观了解项目情况和使用,我直接上线了:

总结:

新增skill补充了跨境电商amazon的流量、市场、广告三大域,帮忙佬友赚钱!

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Amazon Sorftime MCP Skills - 亚马逊竞品分析与品类选品工具

基于 Sorftime MCP 服务和 Claude Skills 的亚马逊分析工具集。

项目简介

本项目配置了 Sorftime、Sif、西柚洞察、卖家精灵等跨境电商数据服务的 MCP (Model Context Protocol) 服务器,并开发了九个核心技能:

核心功能

Listing级别分析 (amazon-analyse)

  • 竞品Listing分析: 自动获取产品详情、评论、关键词、趋势数据

  • 关键词分析: 流量来源、竞品布局、长尾词挖掘

  • 评论情感分析: 优势聚类、痛点识别、改进建议

  • 跨平台分析: TikTok带货视频、达人分析、1688采购成本

品类级别分析 (category-selection)

  • 市场大盘分析: Top100产品数据 + 统计指标

  • 五维评分模型: 市场规模、增长潜力、竞争烈度、进入壁垒、利润空间

  • 可视化报告: Markdown + Excel + HTML 三种格式

关键词深度调研 (keyword-research)

  • 海量词库采集: 通过 Sorftime API 采集 1500+ 关键词

  • 8维智能分类: 否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他

  • 广告策略指导: 否定词清单、精准匹配组、场景广告组、广泛匹配组

  • 多格式输出: Markdown 报告、CSV 词库、HTML 仪表板

评论深度分析 (review-analysis)

  • 6维痛点分析: 电子模块故障、结构/组装问题、设计/功能缺陷、外观/材质问题、描述不符、服务/物流问题

  • 服务维度细分: 收到二手/瑕疵品、配件缺失、退换货困难、客服问题、物流问题

  • 双轨解决方案: 产品改进建议 + 客服话术/Listing优化

  • 风险预警: 二手/瑕疵品阈值警告(>5%危险)、服务问题自动预警

  • 原始数据保存: SSE 响应、解析数据、结构化分析 JSON

选品深度调研 (product-research)

  • LLM 驱动: 分析、洞察、决策全部由 LLM 完成

  • 交互式执行: 逐步推进,用户可中途干预

  • 轻量脚本: 仅用于 API 调用和 Dashboard 渲染

  • 简化数据: 不用复杂的 unified payload 结构

  • 完整流程: 信息收集 → 数据采集 → 属性标注 → 交叉分析 → 竞品与 VOC → 评估决策 → 报告输出

  • 多格式输出: Markdown 完整报告、结构化数据、可视化看板

Sif亚马逊研究 (sif-amazon-research)

  • 市场机会研究: 关键词或类目方向分析

  • 市场验证: 关键词 + 候选ASIN可行性评估

  • 竞品分析: 竞品ASIN增长路径与流量来源

  • 关键词布局: 主词、长尾词、词根结构、缺失词分析

  • 发布评估: 产品是否值得推广决策

  • 发布后反馈: 持续优化或停止建议

  • 增长优化: 扩展已验证的流量和关键词

  • 流量/广告诊断: 流量或广告表现变化的根因分析

核心工作流程:

  1. 定义决策类型:进入/不进入、发布/不发布、扩量/优化/停止、根因诊断

  2. 收集Sif证据:市场需求、竞争格局、流量结构、销售趋势、广告表现

  3. 交叉验证证据,区分已确认发现与假设

  4. 输出商业决策:包含置信度、证据链、风险、缺失数据和后续验证行动

西柚洞察分析 (xiyou-insight)

  • 实时广告监控: 小时级排名监控、广告投放效果分析

  • 流量缺口发现: 多ASIN对比、高性价比关键词挖掘

  • 竞品打法拆解: 关键词布局、流量结构、广告策略分析

  • 新品推广优化: 流量阶段判断(稀疏期→震荡期→稳定期)、异动关键词监控

  • 广告预算透视: 广告类型分布、核心关键词识别、预算推断

  • 关键词库搭建: 反查竞品流量词、以词找词、智能分类

  • 7大场景工作流: 每个场景都有完整的MCP工具组合和分析流程

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