slug: ecom-product-scout name: ecom-product-scout displayName: 选品情报官 summary: 据搜索/竞争/毛利/趋势/退货信号,给品类打机会分并分蓝海/均衡/红海层,输出选品建议。 description: 电商 Skill · 选品情报官(完整示范件 v2.1 · 已可发布)。输入候选品类信号(搜索量/竞争/毛利/趋势/退货),输出 0-100 机会分、蓝海/均衡/红海分层、理由与可落地建议,支持多候选排序。适用对象:电商中小微企业。解决痛点:选品靠赌,缺数据支撑。触发场景:(1) 用户说「帮我选品」「什么好卖」「找蓝海类目」,(2) 用户做电商运营需决策辅助,(3) 其他 Agent 通过 A2A 发来「类目订阅事件」请求协作。属于「AI智造局」电商行业 Skill 矩阵·完整示范件 #4。 version: 2.1.0 industry: 电商 audience: 电商中小微企业 status: production license: CC BY-NC-SA tags: [电商, 选品, 蓝海, 机会评分, 数据决策, 品类分析, 完整示范件] agent_created: true
电商行业 Skill 完整示范件 v2.1。核心引擎
scripts/engine.py(纯标准库)已通过 9 项验收自检。
据搜索/竞争/毛利/趋势/退货信号,给品类打机会分并分蓝海/均衡/红海层,输出选品建议。
电商中小微企业(淘宝/抖音/小红书/拼多多商家)。
used_count / category_pref / risk_appetite(见 assets/scout-profile-schema.json)category.subscribedscout.report(v2.1,payload 含 top3 候选)python scripts/engine.py selftest
python scripts/engine.py score --candidate '{"name":"小众香薰","category":"家居","search_volume":85,"competition":0.3,"margin":0.6,"trend":0.8,"return_rate":0.05}'
python scripts/engine.py rank --candidates '[ {...}, {...} ]'
python scripts/engine.py profile
命令:score / rank / profile / selftest。
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用例1 蓝海候选≥70且分层蓝海;用例2 红海候选<50且红海;用例3 蓝海分>红海分 用例4 分数落0-100;用例5 理由非空含建议;用例6 蓝海词命中建议 用例7 档案二次演化;用例8 A2A version2.1含top3;用例9 排序蓝海在前
这是一款功能比较实用的电商选品辅助工具,能根据多个维度给品类打分并给出建议。界面友好,操作简单,输出结果清晰易懂。做得好的地方是功能完整、文档详细、零依赖易部署。但信号数据需要自己填写,可能不够准确;内置的品类数据较少;评分标准是固定的,不能根据你的历史经验自动调整。总体来说,适合作为选品参考,但最好结合其他数据来源使用。