alphashop-sel-newproduct

AlphaShop新品选品SKILL:基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商选品,提供市场评级、竞争分析、新品推荐、热销品对比等功能。

3,891 stars
Complexity: medium

About this skill

The AlphaShop New Product Selection AI Skill leverages the AlphaShop/遨虾 platform's API to provide comprehensive market insights and product recommendations for cross-border e-commerce. It operates in a two-step process: first, users perform a keyword search to obtain a list of valid product keywords. Subsequently, one of these validated keywords is used to generate a detailed report. This skill is designed to assist e-commerce sellers, product managers, and market researchers in identifying promising new products. By automating market analysis, it helps users understand competitive landscapes, evaluate product potential, and receive data-driven suggestions for product selection on major platforms like Amazon and TikTok. The output includes market ratings, competitive analysis, new product recommendations, and comparisons of hot-selling items, streamlining the product discovery process and informing strategic decisions. Utilizing this skill enables users to make more informed product sourcing and listing decisions, reducing the risk associated with new product launches and enhancing the efficiency of market research. It's particularly valuable for those looking to expand their product catalog or enter new markets within the e-commerce sector.

Best use case

The primary use case is to identify profitable new products for cross-border e-commerce ventures on platforms such as Amazon and TikTok. E-commerce businesses, dropshippers, and product sourcers benefit most by gaining data-driven insights to inform their inventory and marketing strategies, ensuring they select products with high market potential.

AlphaShop新品选品SKILL:基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商选品,提供市场评级、竞争分析、新品推荐、热销品对比等功能。

Users can expect a detailed report including market ratings, competitive analysis, new product recommendations, and hot-selling product comparisons, all derived from valid e-commerce keywords for Amazon and TikTok.

Practical example

Example input

First, search for relevant e-commerce keywords for "phone" on Amazon US using the AlphaShop skill's search function. Then, from the returned valid keywords, select one, for example, "phone case", and use it to generate a new product report for Amazon US.

Example output

Search result: A list of valid keywords, e.g., [{"display": "phone (手机)", "keyword": "phone"}, {"display": "phone case (手机壳)", "keyword": "phone case"}]. Report result: A comprehensive JSON or text report detailing market insights, competitive landscape, and specific new product recommendations for 'phone case' on Amazon US, including market ratings and hot-selling comparisons.

When to use this skill

  • When researching potential new products for sale on Amazon or TikTok.
  • When needing a comprehensive market analysis, including competition and sales trends for a specific product category.
  • When you have a general product idea (keyword) and require validated suggestions and reports.
  • When optimizing product selection for cross-border e-commerce strategies.

When not to use this skill

  • When you lack the necessary AlphaShop API credentials (Access Key and Secret Key).
  • When your research needs are not specific to e-commerce product selection on Amazon or TikTok.
  • When you need to analyze the performance of existing products rather than discover new ones.
  • When you prefer manual market research without reliance on third-party APIs.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/alphashop-sel-newproduct/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/openclaw/skills/main/skills/1688aiinfra/alphashop-sel-newproduct/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/alphashop-sel-newproduct/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How alphashop-sel-newproduct Compares

Feature / Agentalphashop-sel-newproductStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexitymediumN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

AlphaShop新品选品SKILL:基于关键词和商品筛选条件生成深度市场分析和新品推荐报告。 支持Amazon和TikTok平台的跨境电商选品,提供市场评级、竞争分析、新品推荐、热销品对比等功能。

How difficult is it to install?

The installation complexity is rated as medium. You can find the installation instructions above.

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

Related Guides

SKILL.md Source

## 配置

### 环境变量

需要配置 AlphaShop API 凭证。在 OpenClaw config 中设置:

```json5
{
  skills: {
    entries: {
      "alphashop-sel-newproduct": {
        env: {
          ALPHASHOP_ACCESS_KEY: "你的AccessKey",
          ALPHASHOP_SECRET_KEY: "你的SecretKey"
        }
      }
    }
  }
}
```

### 如何获取 API Key

#### 获取途径

本 skill 使用 AlphaShop/遨虾平台的 API 服务,需要申请以下凭证:
- `ALPHASHOP_ACCESS_KEY` - API 访问密钥
- `ALPHASHOP_SECRET_KEY` - API 密钥

#### 申请步骤

1. **联系平台方**
   - 如果您是 1688 或阿里内部用户,请联系 AlphaShop/遨虾 平台管理员
   - 平台可能需要您提供:
     - 公司信息
     - 使用场景说明
     - 预期调用量

2. **获取凭证**
   - 平台审核通过后会提供:
     - Access Key(访问密钥)
     - Secret Key(密钥)

3. **配置到环境**
   - 按照上面的配置方式设置环境变量

#### 缺少凭证时的提示

如果运行 skill 时未配置凭证,会看到详细的配置指南:

```
🔐 需要 AlphaShop API 凭证

本 skill 需要以下凭证才能使用:
  • ALPHASHOP_ACCESS_KEY  - API 访问密钥
  • ALPHASHOP_SECRET_KEY  - API 密钥

📋 如何获取凭证:
1. 联系 AlphaShop/遨虾 平台获取 API 凭证
2. 配置环境变量或 OpenClaw 配置
3. 重新运行命令
```

# AlphaShop新品选品SKILL

通过遨虾AI选品API进行跨境电商市场分析和新品推荐,一次调用即可获得完整的市场洞察和选品建议。

## 快速开始

⚠️ **使用前必读**:本 skill 包含两个 API,且有先后依赖关系!

### 正确的使用顺序

```
第一步:关键词搜索 (search)
   ↓ 返回合法的关键词列表(带 keyword 字段)
   ↓
第二步:从返回结果中选择一个 keyword 字段的值
   ↓
第三步:新品报告 (report) - 使用第一步返回的 keyword
```

**示例:**

```bash
# 1️⃣ 先搜索关键词
python3 scripts/selection.py search --keyword "phone" --platform "amazon" --region "US"

# 输出:返回关键词列表,例如:
#   1. phone (手机) - keyword: "phone"
#   2. phone case (手机壳) - keyword: "phone case"

# 2️⃣ 使用返回的 keyword 生成报告
python3 scripts/selection.py report --keyword "phone case" --platform "amazon" --country "US"
```

❌ **错误示例**:直接使用随意关键词会报错
```bash
python3 scripts/selection.py report --keyword "随便的关键词" --platform "amazon" --country "US"
# 错误:KEYWORD_ILLEGAL - 关键词不合法
```

---

## 功能说明

本Skill封装了遨虾AI选品API,提供两大核心功能:

⚠️ **重要提示**:这两个功能有先后顺序依赖关系!
1. **第一步**:必须先调用 **关键词搜索 (search)** 获取合法的关键词列表
2. **第二步**:从返回结果中选择一个 `keyword` 字段的值
3. **第三步**:使用该关键词作为 **新品报告 (report)** 的 `--keyword` 参数

### 1. 关键词搜索 (search)

通过AI关键词查询API,根据用户输入的关键词匹配并返回相关关键词列表及市场数据:

- **关键词推荐** - AI匹配的相关关键词列表(中英文)
- **机会评分** - 每个关键词的市场机会综合评分和排名
- **市场趋势** - 近12个月搜索排名/达人数趋势
- **销售数据** - 30天销量、销售额及环比增长
- **雷达分析** - 市场需求、供给、销售、新品、评价五维评分

### 2. 新品报告 (report)

⚠️ **前置依赖**:此功能依赖"关键词搜索"的返回结果!
- 必须先执行 `search` 命令获取关键词列表
- `--keyword` 参数必须使用 `search` 返回的 `keyword` 字段值
- 随意填写关键词会报错 `KEYWORD_ILLEGAL`

通过AI新品报告执行API生成深度市场分析和新品推荐:

- **市场分析** - 市场评级、供需情况、销售表现、竞争态势
- **关键指标** - 搜索排名趋势、销量趋势、价格分析、雷达图
- **新品推荐** - AI筛选的机会新品及详细数据
- **竞品对比** - 新品与同类目热销品的深度对比分析


## 支持的平台和国家

### Amazon 平台
支持国家:`US`, `UK`, `ES`, `FR`, `DE`, `IT`, `CA`, `JP`

### TikTok 平台
支持国家:`ID`, `VN`, `MY`, `TH`, `PH`, `US`, `SG`, `BR`, `MX`, `GB`, `ES`, `FR`, `DE`, `IT`, `JP`

## 使用方法

### 功能1:关键词搜索 (search)

#### 基础用法

搜索关键词并获取相关关键词列表及市场数据:

```bash
python3 scripts/selection.py search \
  --keyword "yoga pants" \
  --platform "amazon" \
  --region "US"
```

#### 带上架时间筛选

指定商品上架时间范围:

```bash
python3 scripts/selection.py search \
  --keyword "yoga pants" \
  --platform "amazon" \
  --region "US" \
  --listing-time "90"
```

#### 参数说明

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|------|------|
| `--keyword` | String | ✅ | 查询关键词(只支持单个关键词) | `"yoga pants"` |
| `--platform` | String | ✅ | 平台(`amazon` 或 `tiktok`,小写) | `"amazon"` |
| `--region` | String | ✅ | 国家代码(见上方支持列表) | `"US"` |
| `--listing-time` | String | ❌ | 商品上架时间范围(`"90"` 或 `"180"`,默认180天) | `"90"` |
| `--output-json` | Flag | ❌ | 输出完整JSON | - |

#### 返回数据

每个关键词包含:

- **关键词信息**
  - keyword: 英文关键词
  - keywordCn: 中文关键词
  - platform: 平台标识(amazon/tiktok)

- **机会评分**
  - oppScore: 市场机会综合评分(数值越高机会越大)
  - oppScoreDesc: 机会分解读(如"击败同一级类目85.5%关键词")

- **核心指标**
  - searchRank: Amazon搜索排名 或 TikTok带货达人数
  - rankTrends: 近12个月趋势数据

- **销售数据**
  - soldCnt30d: 近30天累计销量及环比增长率
  - soldAmt30d: 近30天累计销售额及环比增长率

- **雷达分**
  - Amazon: 市场需求分、市场供给分、市场销售分、新品分、评价分(5维)
  - TikTok: 市场供给分、市场销售分、新品分、评价分(4维)

#### 输出示例

```
============================================================
相关关键词 (10)
============================================================

1. yoga pants (瑜伽裤)
   平台: AMAZON
   机会分: 37.2 (击败同一级类目85.5%关键词)
   最新1个月亚马逊搜索排名: # 3.6k+
   30天销量: 113.7w+ (↓ -17.5%)
   30天销售额: US$2603.9w+ (↓ -18.4%)
   雷达分: 市场需求分: 41.51, 市场供给分: 47.9, 市场销售分: 45.4...

2. yoga pants set (瑜伽裤套装)
   平台: AMAZON
   机会分: 38.9 (击败同一级类目91.5%关键词)
   最新1个月亚马逊搜索排名: # 20w+
   30天销量: 34.6w+ (↑ 4.7%)
   30天销售额: US$1219.4w+ (↑ 3.4%)
   雷达分: 市场需求分: 12.86, 市场供给分: 48.7, 市场销售分: 42.5...

============================================================
关键词数据已保存到: output/alphashop-sel-newproduct/keywords-yoga-pants-US-20260312-213928.json
============================================================
```

---

### 功能2:新品报告 (report)

⚠️ **重要**:使用此功能前,必须先调用"关键词搜索"获取合法关键词!

#### 基础用法

生成完整的新品选品报告:

```bash
python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "phone" \
  --platform "amazon" \
  --country "US"
```

### 带筛选条件的用法

指定商品上架时间和筛选条件:

```bash
python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "phone" \
  --platform "amazon" \
  --country "US" \
  --listing-time "90" \
  --min-price 10 \
  --max-price 100 \
  --min-sales 1 \
  --max-sales 1000 \
  --min-rating 2.0 \
  --max-rating 5.0
```

### 参数说明

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|------|------|
| `--keyword` | String | ✅ | **⚠️ 必须从 `search` 命令返回的 `keyword` 字段获取,不可随意填写** | `"phone"` |
| `--platform` | String | ✅ | 平台(`amazon` 或 `tiktok`,小写) | `"amazon"` |
| `--country` | String | ✅ | 国家代码(见上方支持列表) | `"US"` |
| `--listing-time` | String | ❌ | 商品上架时间范围(`"90"` 或 `"180"`,默认180天) | `"90"` |
| `--min-price` | Number | ❌ | 最低价格 | `10` |
| `--max-price` | Number | ❌ | 最高价格 | `100` |
| `--min-sales` | Integer | ❌ | 最低月销量 | `1` |
| `--max-sales` | Integer | ❌ | 最高月销量 | `1000` |
| `--min-rating` | Float | ❌ | 最低评分(0-5.0) | `2.0` |
| `--max-rating` | Float | ❌ | 最高评分(0-5.0) | `5.0` |

## 返回数据说明

### 1. 市场分析(keywordSummary)

#### 市场评级
- **强烈推荐** (BEST) - 高增长、低竞争的蓝海机会
- **推荐进入** (GOOD) - 市场健康,有结构性机会
- **建议观望** (MEDIUM) - 市场平稳,需谨慎评估
- **不建议进入** (BAD) - 红海市场或需求萎缩

#### 市场总结(Markdown格式)
```markdown
##### 1. 市场机会总结
- 市场评级:✅推荐进入
- 市场总结:该关键词市场正处于需求强势扩张期...

##### 2. 市场情况分析
- 供给情况:在售商品数量过剩,落后于69%的同类市场...
- 需求情况:Amazon搜索排名持续提升...
- 商品销售情况:近30天销量达17.1万件...
```

#### 关键指标数据
- **需求侧**
  - 搜索排名趋势(近12个月)
  - 销量趋势(近12个月)
  - Google Trends数据
- **供给侧**
  - 在售商品数、品牌垄断系数、商品垄断系数
  - 中国卖家占比、新品销量占比
  - 商品平均评分
- **销售表现**
  - 30天销量/销售额及环比增长
  - 平均价格及价格带分析
- **雷达图**
  - 市场需求分、供给分、销售分、新品分、评价分

### 2. 新品推荐(productList)

每个新品包含:
- **基本信息**:标题、ASIN、类目、图片、链接
- **价格评分**:价格区间、评分、评论数
- **销售数据**:近30天销量、近12个月销量趋势
- **上架信息**:上架日期、上架天数
- **同款簇信息**:同款商品数、价格范围、平均评分
- **对比分析**:与同类目热销品的深度对比(Markdown格式)

## 输出示例

### 命令行输出

```
=== 市场分析 ===

市场评级: ✅推荐进入 (GOOD)
评级说明: 高增长、高客单、低新品竞争下的结构性机会

机会分: 41.7 (击败同一级类目60.5%关键词)

📊 关键指标:
- 30天销量: 17.1w+ (↑ 69.2%)
- 30天销售额: US$4170.1w+ (↑ 113.8%)
- 平均价格: US$313.27 (较高)
- 搜索排名: # 1.9k+ (BEST)
- 在售商品数: 133 (供给适中)
- 中国卖家占比: 19.3% (中低竞争)
- 新品成交占比: 0.1% (较难突围)

=== 推荐新品 (1) ===

1. Apple iPhone 17 Pro Max, US Version...
   价格: US$1449.99~US$1950.0
   评分: 4.1 ⭐ (0条评论)
   30天销量: 473件
   上架: 2025-10-09 (75天)
   同款: 12个商品
   链接: https://www.amazon.com/dp/B0FTC2PRVZ/

报告已保存到: output/alphashop-sel-newproduct/report-phone-US-20261212-143000.json
```

## 错误处理

### 常见错误码

| 错误码 | 说明 | 解决方案 |
|--------|------|----------|
| `KEYWORD_ILLEGAL` | 关键词不合法 | 使用关键词查询API返回的关键词 |
| `TARGET_PLATFORM_ILLEGAL` | 平台不合法 | 只能是 `amazon` 或 `tiktok` |
| `TARGET_COUNTRY_ILLEGAL` | 国家不合法 | 检查国家代码是否在支持列表中 |
| `PRODUCT_LISTING_TIME_ERROR` | 上架时间参数错误 | 只能是 `"90"` 或 `"180"` |
| `PRODUCT_FILTER_PARAMS_ERROR` | 筛选参数错误 | 检查价格/销量/评分区间是否合理 |
| `PRODUCT_RECALL_EMPTY` | 商品召回为空 | 放宽筛选条件(扩大价格/销量区间) |
| `KEYWORD_RISK_ERROR` | 关键词涉及违禁 | 更换其他关键词 |
| `TIMEOUT_ERROR` | 请求超时 | 稍后重试 |

## 使用技巧

### 1. API 依赖关系(重要!)

⚠️ **关键词来源限制**:新品报告 API 的 `--keyword` 参数必须来自关键词搜索 API 的返回结果!

**正确的使用流程:**

```bash
# 步骤1:调用关键词搜索 API
python3 scripts/selection.py search \
  --keyword "phone" \
  --platform "amazon" \
  --region "US"

# 步骤2:从返回的关键词列表中选择一个 keyword 值
# 例如返回了:
# 1. phone - keyword: "phone"
# 2. phone case - keyword: "phone case"
# 3. phone holder - keyword: "phone holder"

# 步骤3:使用选中的 keyword 调用新品报告 API
python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "phone case"  # ⚠️ 必须是 search 返回的 keyword 字段值
  --platform "amazon" \
  --country "US"
```

**错误示例:**
```bash
# ❌ 直接使用随意的关键词(会报错 KEYWORD_ILLEGAL)
python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "my random keyword" \
  --platform "amazon" \
  --country "US"
```

**为什么有这个限制?**
- 关键词搜索 API 会对关键词进行 AI 分析和校验
- 只有经过校验的关键词才能保证新品报告的数据质量
- 随意填写的关键词可能无法匹配到有效的市场数据

### 2. 筛选条件设置
- **价格区间**:根据目标利润空间设置,最低价 < 最高价
- **销量区间**:建议设置宽松范围,避免召回为空
- **评分区间**:0-5.0,建议 `minRating >= 3.0` 过滤低质商品
- **上架时间**:`"90"` 查找最新商品,`"180"` 覆盖面更广

### 3. 报错处理
- `PRODUCT_RECALL_EMPTY`:说明筛选条件太严,建议:
  - 扩大价格区间(如 1-500)
  - 放宽销量要求(如 0-10000)
  - 降低评分门槛(如 0-5.0)

## API 接口地址

| 接口 | 方法 | URL | 响应耗时 |
|------|------|-----|---------|
| 关键词搜索API | POST | `https://api.alphashop.cn/opp.selection.keyword.search/1.0` | 10秒内 |
| 新品报告API | POST | `https://api.alphashop.cn/opp.selection.newproduct.report/1.0` | 10秒内 |

## 注意事项

1. **响应时间**:接口响应需要几十秒,请耐心等待
2. **无需鉴权**:API为公开接口,无需配置Token
3. **同步返回**:一次调用即可获得完整报告,无需轮询
4. **关键词限制**:仅支持单个关键词,不支持多关键词组合
5. **平台差异**:Amazon和TikTok的数据结构和指标略有差异

## 完整示例

### 正确的完整工作流

```bash
# ====================================
# 步骤1:关键词搜索
# ====================================
python3 scripts/selection.py search \
  --keyword "yoga pants" \
  --platform "amazon" \
  --region "US" \
  --listing-time "90"

# 输出示例:
# 1. yoga pants (瑜伽裤) - keyword: "yoga pants"
# 2. yoga pants women (女士瑜伽裤) - keyword: "yoga pants women"
# 3. yoga pants set (瑜伽裤套装) - keyword: "yoga pants set"

# ====================================
# 步骤2:选择关键词生成新品报告
# ====================================
# ⚠️ 注意:--keyword 必须使用步骤1返回的 keyword 字段值

python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "yoga pants set" \
  --platform "amazon" \
  --country "US" \
  --listing-time "90" \
  --min-price 15 \
  --max-price 50 \
  --min-sales 10 \
  --min-rating 3.5

# ====================================
# TikTok 平台完整示例
# ====================================

# 步骤1:搜索关键词
python3 scripts/selection.py search \
  --keyword "female dress" \
  --platform "tiktok" \
  --region "ID"

# 步骤2:生成报告
python3 scripts/selection.py report \
  --keyword "female dress"  # 使用步骤1返回的 keyword
  --platform "tiktok" \
  --country "ID" \
  --listing-time "180"
```

## API 参考文档

完整的API接口和数据结构文档请参阅 [references/api.md](references/api.md)。

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