name: ecom-title-optimizer slug: ecom-title-optimizer displayName: 商品标题优化器 summary: 电商商品标题优化器（v2.1）：高转化标题生成、违禁词筛查、竞品对标与词库自动回填，覆盖国内五平台与跨境 Shopee/Lazada。 description: 电商 Skill · 商品标题优化器（旗舰示范件 v2.1）。基于各平台搜索权重与行业词库，自动生成高转化标题、挖掘高权重/长尾词、诊断改写，并自动筛查违禁词、支持冷启动、竞品对标、低门槛输入解析、结果反馈闭环与词库自动回填（深度感知·外延自我），覆盖国内五平台与跨境 Shopee/Lazada。适用对象：电商中小微企业（淘宝/天猫/京东/拼多多/抖音/Shopee/Lazada 商家）。触发场景：(1) 用户说「帮我写商品标题」「优化这个宝贝的搜索词」「起个能爆的标题」「诊断下这个标题」「查下有没有违禁词」「和竞品比比」「跨境标题怎么写」，(2) 用户粘来一段商品描述/链接要自动出标题，(3) 用户回传曝光/点击/转化要持续优化，(4) 其它 Agent 通过 A2A 发来「商品上架意图」事件请求协作。属于「AI智造局」电商行业 Skill 矩阵，可作为其它行业 Skill 的参考范本。 version: 2.1.0 license: MIT industry: 电商 audience: 电商中小微企业（淘宝/天猫/京东/拼多多/抖音/Shopee/Lazada 商家） status: production tags: [电商, 标题优化, 搜索SEO, 关键词, 商品上架, 违禁词筛查, 竞品对标, 跨境电商, 词库回填, 旗舰示范件]

商品标题优化器

「AI智造局」电商行业旗舰示范 Skill（v2.1 · 已上架）。相对 v2.0 新增：结果反馈自动回填词库权重（真实转化驱动词库演化）与跨境平台 Shopee/Lazada（英文长度规则 + 英文词库/模板/信号）。相对 v1.0 已具备：自动违禁词筛查、冷启动与词库自发现、真实数据感知(demand)、结果反馈闭环、竞品对标、低门槛输入解析、平台信号建模。本件结构、深度感知与 A2A 接口规范，可作为其余 19 个电商 Skill 及 15+ 行业 Skill 的参考范本。

一句话定位

基于平台搜索权重与行业词库，一键生成高转化、合规、贴合你品类的商品标题，并持续从「生成 + 真实结果」双闭环沉淀偏好，让标题越用越懂你。

适用对象

• 电商中小微企业主 / 运营（淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音）：无专业 SEO 团队，靠抄标题、曝光低、点击转化差、怕踩违禁词。
• 行业从业者（代运营、电商客服、详情页文案）：需要批量、标准化、合规地产出标题。

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解决痛点

1. 搜索曝光低：标题不含平台高权重词，自然搜索拿不到流量。
2. 标题靠抄：直接复制竞品，缺乏差异化与合规校验，易踩违禁词被罚。
3. 点击转化差：缺 CTR 触发词、结构残缺。
4. 复用成本高：偏好无沉淀；且非覆盖品类（五金/宠物/母婴）无词库就不会用。
5. 违禁词风险：人工自查易漏，一个极限词就可能被罚。
6. 不接真实数据：分数≠真实获量能力，且无竞品对标、无结果反馈。

核心功能

• 标题生成：按平台模板产出 Top-N 候选（品类感知 + 冷启动兜底 + 平台信号侧重 + 自动合规筛查）。
• 标题诊断/评分：四维评分（关键词权重 + 长度 + 结构 + CTR）+ 合规筛查 + 可执行改写建议。
• 违禁词筛查：自动识别极限词/虚假承诺/站外引流/品牌侵权/功效违规，给出改写建议。
• 关键词挖掘与自发现：discover 给出待扩词候选 + LLM 扩词提示，可写回词库冷启动。
• 竞品对标：你的标题 vs 竞品，给差距词与补充建议。
• 低门槛输入解析：粘一段描述/链接 → 自动抽取类目/卖点/目标词。
• 真实数据感知：可接入 keyword-metrics.json（搜索量/竞争度）→ demand_index + priority。
• 结果反馈闭环：回传曝光/点击/转化 → 重算关键词权重（真正的外延自我）。

工作原理

商品信息(类目/卖点/目标词/平台) 或 一段描述(parse)
        │
        ▼
┌─────────────────────────────┐
│  title_engine.py（确定性引擎） │
│  score/generate/learn/screen/ │
│  benchmark/parse/feedback/    │
│  discover                     │
└─────────────────────────────┘
   │ 读 references/keyword-bank.json（纯净评分词库）
   │ 读 references/platform-signals.json（平台侧重）
   │ 读 references/banned-words.json（合规筛查）
        │
        ├─► 输出：候选标题表 + 评分 + 合规 + 改写建议 (+demand/priority)
        ├─► (更强文案) 调 LLM + references/prompt-templates.md
        └─► learn/feedback：写 assets/user-profile.json（双闭环·外延自我）

V2.0 八大优化（相对 V1.0，均来自真实商户场景）

V2.1 新增（相对 V2.0）

工作流

步骤 1 · 收口输入：优先用 parse 从商品描述/链接抽取 {类目, 卖点, 目标词}；或手工提供。缺类目回退 通用+冷启动池。 步骤 2 · 生成或诊断： - 从无到有 → generate（带 --learn 沉淀） - 优化已有 → score（看四维分 + 合规 + 建议）；疑似违禁 → screen - 对标竞品 → benchmark --mine --rival 步骤 3 · 必要增强：更强文案走 references/prompt-templates.md 的 LLM 模板，产出后用 score 回归校验。 步骤 4 · 合规校验：引擎已自动筛；仍须对照 references/platform-rules.md 第四节与法务意见最终确认。 步骤 5 · 持续迭代： - 词库稀疏 → discover --category X --apply 补词 - 有真实数据 → 准备 assets/keyword-metrics.json 后 score --metrics - 有投放结果 → feedback --impressions --clicks --orders 让权重向真实转化词倾斜

脚本使用（scripts/title_engine.py · 纯标准库，零依赖）

# 低门槛：粘描述直接出标题
python scripts/title_engine.py parse --text "夏季纯棉显瘦连衣裙女通勤正品"
python scripts/title_engine.py generate --selling-points 纯棉 显瘦 --target-keywords 连衣裙 \
  --platform 淘宝 --category 女装 --n 5 --learn

# 合规与对标
python scripts/title_engine.py screen --title "全网最低正品连衣裙加微信"
python scripts/title_engine.py benchmark --mine "我的标题" --rival "竞品标题" --platform 淘宝 --category 女装

# 结果反馈闭环（让权重向真实转化词倾斜 + 曝光≥200 时自动回填词库权重）
python scripts/title_engine.py feedback --title "连衣裙纯棉显瘦通勤2026新款正品" \
  --impressions 2000 --clicks 200 --orders 40 --platform 淘宝 --category 女装

# 跨境：Shopee/Lazada 英文标题生成与评分
python scripts/title_engine.py generate --selling-points cotton slim breathable \
  --target-keywords Dress --platform Shopee --category 女装 --n 5
python scripts/title_engine.py score --platform Lazada --category 女装 \
  --title "Cotton Slim Dress for Women Hot Sale Free Shipping New 2026 Original Premium"

平台规则、词库与信号

• 平台规则/长度/违禁清单：references/platform-rules.md（含 v2 自动筛查说明）
• 行业词库（权重）：references/keyword-bank.json（通用/女装/男装/家居/食品/美妆/数码 + 冷启动池 + 通用高价值池 + 跨境英文 + 跨境通用池）
• 平台排序信号：references/platform-signals.json（搜索/价格/品牌/内容/促销 五维权重，驱动生成侧重）
• 违禁词词典：references/banned-words.json（极限/虚假/引流/品牌风险/功效违规 + 改写建议）
• 评分量表：references/scoring-rubric.md（四维 + demand + 合规 + 平台感知 → 等级 → 验收阈值）

提示词模板（何时用 LLM）

当引擎模板产出不够「活」或需扩词时，用 references/prompt-templates.md：模板 A 单平台生成、B 诊断改写、C 关键词挖掘（配合 discover）。

深度感知 · 数据沉淀（外延自我 · 双闭环）

• 沉淀文件：assets/user-profile.json（本地，不上云）
• 字段（详见 assets/user-profile-schema.json）：category_preference / price_band / high_conv_keywords / platforms_used / titles_generated / outcome_feedback / updated_at
• 双闭环：
• 生成反馈（learn）：从本次生成沉淀品类与高转化词。
• 结果反馈（feedback）：用真实曝光/点击/转化按 CTR 加权，使「真正带来转化的词」权重更高 —— 这是「外延自我」从「生成偏好」升级到「结果偏好」的关键。
• 演化路径：二次调用自动读档案 → 输出更贴合；词库越厚、结果越多，演化越强。
• 隐私：首次使用告知；用户可随时删除 assets/user-profile.json 清空记忆。

开放接口（A2A 协议）

• 订阅事件：product.listing.intent（携带 {platform, category, selling_points, target_keywords}）
• 发布事件：title.optimized（携带 {candidates:[{title,score,compliance,matched_keywords}], profile_updated:bool}）—— 注意 v2 输出新增 compliance 字段，订阅方应据此过滤违规候选。
• 其它 Agent（智能客服/店铺经营日报）可订阅复用，形成电商 Skill 矩阵协作。

上架验收标准

• 功能完整性：8 个子命令可用；边界（空输入、超长、未知品类、违禁词）有兜底。
• 数据沉淀能力：learn/feedback 后 user-profile.json 写入 category_preference/high_conv_keywords 等；feedback 后 outcome_feedback 非空。
• 合规能力：生成自动剔除硬违规候选；screen/score 对含极限词/引流词标题标记 compliance.clean=false。
• 用户体验：任务一次完成率 ≥85%；脚本首响 ≤1s；NPS ≥30。
• 开放连接：A2A 订阅/发布规范可用。

验收测试用例（V2.0）

# 用例1：女装生成 Top1 ≥ 82 且合规
generate --selling-points 纯棉 显瘦 透气 --target-keywords 连衣裙 --platform 淘宝 --category 女装 --n 5
# 期望：candidates[0].total ≥ 82 且 compliance.clean = true，无重复关键词

# 用例2：超长标题 over_limit
score --title "$(python -c 'print("测试"*20)')" --platform 淘宝
# 期望：over_limit = true

# 用例3：违禁词被识别
screen --title "全网最低正品连衣裙加微信私聊"
# 期望：clean = false，flags 含 全网最低(absolute)/加微信(diversion)

# 用例4：冷启动（未覆盖品类仍能出合规候选）
generate --selling-points 耐用 大容量 --target-keywords 猫粮 --platform 淘宝 --category 宠物用品 --n 2
# 期望：产出候选且 compliance.clean = true（不全为 None）

# 用例5：结果反馈闭环生效
feedback --title "连衣裙纯棉显瘦通勤2026新款正品" --impressions 1000 --clicks 80 --orders 12 --platform 淘宝 --category 女装
# 期望：outcome_feedback 非空，high_conv_keywords 含加权值

# 用例6：低门槛解析
parse --text "夏季纯棉显瘦连衣裙女通勤正品"
# 期望：category=女装，target_keywords 含 连衣裙

# 用例7（V2.1）：feedback 自动回填词库（曝光≥200）
feedback --title "连衣裙纯棉显瘦透气通勤2026新款正品" --impressions 2000 --clicks 200 --orders 40 --platform 淘宝 --category 女装
# 期望：writeback.changes 非空且权重上调（如 显瘦 6→7.5）；曝光<200 时 writeback.skipped=true

# 用例8（V2.1）：跨境 Shopee 英文生成 + Lazada 评分
generate --selling-points cotton slim breathable --target-keywords Dress --platform Shopee --category 女装 --n 3
# 期望：产出英文标题，长度按字符计 ≤100，Top1 total ≥ 80

端到端使用示例（真实输出摘录）

输入（低门槛）：「夏季纯棉显瘦连衣裙女通勤正品」

$ python scripts/title_engine.py parse --text "夏季纯棉显瘦连衣裙女通勤正品"
=> {category: 女装, selling_points: [显瘦,纯棉,夏季,通勤,正品], target_keywords: [连衣裙]}

$ python scripts/title_engine.py generate --selling-points 纯棉 显瘦 --target-keywords 连衣裙 --platform 淘宝 --category 女装 --n 2
=> 连衣裙纯棉显瘦透气通勤2026新款正品现货速发      总分 92  合规:True
   建议：四维均衡，可直接 A/B 上架。

合规兜底示例：

$ python scripts/title_engine.py screen --title "全网最低正品连衣裙加微信私聊"
=> clean=false, flags=[全网最低(absolute), 加微信(diversion), 私聊(diversion)]

局限与迭代路线

1. 词库覆盖决定上限：稀疏品类基础分偏低属诚实信号，应 discover 补词；终极方案接平台生意参谋级数据。
2. 语义真实性：引擎为确定性模板拼接，强合规不强「绝对自然」；强文案诉求走 LLM 模板。
3. demand 需外部数据：keyword-metrics.json 当前需商户/其它 Agent 提供（如接生意参谋/竞品 API）。
4. ✅ v2.1 已落地：feedback 自动回填词库权重；已增加跨境平台（Shopee/Lazada）。
5. v2.2 规划：跨境多语言扩展（马来语/泰语/越南语词库）；writeback 引入指数加权移动平均（EWMA）与置信区间，弱化单次大流量波动。

CHANGELOG

• v2.1.0（2026-07-22）：新增 I 结果反馈自动回填词库权重（表现比驱动、学习率 0.5、上下限 [1,12]、未命中衰减、曝光阈值 200、--no-writeback 可关）；J 跨境平台 Shopee/Lazada（英文字符长度规则 + 英文词库/模板/尾部词/CTR触发词 + 跨境排序信号 + 语言自动识别）。keyword-bank 增加 跨境英文/跨境通用池，platform-signals 增加 Shopee/Lazada。匹配改为大小写不敏感。
• v2.0.0（2026-07-22）：相对 v1.0 新增 A 自动违禁词筛查 / B 冷启动+词库自发现 / C 真实数据感知(demand) / D 结果反馈闭环(feedback) / E 可执行改写建议 / F 平台信号建模 / G 竞品对标(benchmark) / H 低门槛输入解析(parse)。评分改为纯净词库（去用户自填词通胀），新增 banned-words.json 与 platform-signals.json。
• v1.0.0（2026-07-22）：引擎 + 平台规则 + 词库 + 提示词模板 + 评分量表 + 深度感知 + A2A 规范，达标上架。

版本与维护

• 维护人：AI智造局 · 季度复核平台规则、违禁词与平台信号权重。

这个标题优化工具质量不错，功能很全面，能自动筛查违禁词、生成多个候选标题、给标题打分并给出改进建议，还支持国内外多个电商平台。最大的亮点是跨境平台支持（中英文都行）和真实转化数据反馈闭环，用得越久推荐越准。不过词库覆盖的品类还不够多，冷门商品可能需要自己补充关键词；部分功能需要一定学习成本才能用好。整体来说是电商运营的好帮手，适合需要频繁优化标题的商家使用。