bulus-amazon-skill
Health Uyari
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Low visibility — Only 6 GitHub stars
Code Uyari
- Code scan incomplete — No supported source files were scanned during light audit
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
13 个提示词从零到一跑通亚马逊运营全流程(市场/竞品/Listing/广告/复盘),数据源中立 | 13 prompt workflows covering the full Amazon operating lifecycle, data-source agnostic
🛒 Bulus Amazon Skill
13 个提示词,从零到一跑通亚马逊运营全流程——每步产出分档结论和动作清单,不是数据罗列
想了解更多最新AI行业动态,AI+电商/广告的行业实践方法,人与AI如何协作共生的思考,请关注公众号:【新西楼.AI】
市场体检 · 趋势验证 · 机会挖掘 · 竞品分层 · 分层词库 · Listing 生成 · 图片规划 · 广告开牌 · 复盘诊断 · 竞品雷达
Created By Buluu@新西楼.AI
项目简介
你说一句「从零到一跑全流程」(或点名单个场景,如「做个市场体检」),Skill 会按真实运营时间轴调度 13 条场景提示词(需接入一个亚马逊数据源 MCP:卖家精灵 / SIF / Sorftime 均可,数据源中立),上游产出自动喂下游——体检定核心词 → 趋势验证 → 挖细分 → 竞品分层 → 深拆 → 反查 → 建词库 → 生成 Listing → 图片规划 → 广告开牌 → 复盘诊断,每一步都基于分档信号、假设排除、病因诊断做判断,输出的是「进不进、对标谁、先投哪些词、什么时候停」这类可执行结论。
它是 Agent 原生指令集:Claude Code / Codex / Cursor / OpenCode 等主流 Agent 均可运行。放进 Claude Code 的 skills 路径即可(Codex / Cursor 用户:把 SKILL.md 当指令喂给你的 Agent)。
它解决这些问题:
- ❌ 按搜索量排序选品,挤进只有曝光、没有订单的红海
- ❌ 拆竞品只抄文案关键词,学得了表面,学不了人家的决策
- ❌ 词库一张大平表,写文案的拿一半、投广告的拿另一半,上下文全断
- ❌ 广告效果一差就无脑降价关词——病因没找对,药全白吃
✨ 13 个场景
| 阶段 | 场景 | 你拿到什么 |
|---|---|---|
| 看市场 | 1 类目市场体检 / 2 趋势验证 / 3 细分机会挖掘 | 开放/寡头/衰退的分档判断 + 值得做的细分方向 |
| 定打法 | 4 竞品地图 / 5 单 ASIN 深度拆解 / 6 流量词反查 | 垄断/腰部/尾巴三层格局 + 对手的决策逻辑 + 抢得动的词 |
| 做上架 | 7 分层词库 / 8 Listing 生成 / 9 图片物料规划 | 五张分工词表 + 75 字符合规 Listing(带埋词对照)+ 7 张主图规划(附 AI 作图提示词) |
| 跑运营 | 10 广告开牌 / 11 广告复盘诊断 / 12 评论复盘 / 13 竞品雷达 | 三层匹配开牌方案 + 病因诊断处方 + 卖点验证清单 + 竞品动作还原 |
每条提示词自带三样设计:业务判断逻辑(不止查数据,先排除假设再下结论)、分档输出(四档/三层/四分类,不是平铺数据)、来源标注(每项数据标来源和统计周期)。
🚀 快速开始
第一步:接入一个数据源 MCP(以卖家精灵为例)
在你的 Agent 客户端添加 MCP 服务:
地址:https://mcp.sellersprite.com/mcp
Header:secret-key = 你的 MCP Key(卖家精灵开放平台 → 我的密钥)
第二步:安装 skill
git clone https://github.com/buluslan/bulus-amazon-skill.git ~/.claude/skills/bulus-amazon-skill
(其他 Agent:把仓库里的 SKILL.md 喂给你的 Agent 即可)
第三步:说一句话
用 bulus-amazon-skill 对「家居收纳」这个大类目跑一遍选品前三步
或者点名单场景:「帮我验证一下 storage organizer 这个词的趋势」「拆一下这个竞品 B0XXXXXXX」「给我的新品建词库」。
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社区介绍:my.feishu.cn/wiki/WNi0wh3mIiOLhzkCLFPcwUr9nrg
📁 结构
bulus-amazon-skill/
├── SKILL.md # 路由入口:数据源中立规则 + 13 场景调度逻辑
└── prompts/ # 13 个场景提示词(可单独复制使用)
├── 01-类目市场体检.md # 类目值不值得进:容量/垄断度/价格带/新品存活 → 分档结论
├── 02-趋势验证.md # 核心词在涨在跌:季节性/流量迁移/短期脉冲逐项排除再下判断
├── 03-细分机会挖掘.md # 挖"新品真能拿到订单"的细分:点击/订单被头部锁死的假机会单独标出
├── 04-竞品地图.md # 战场三层分层:垄断层/腰部层/尾巴层 + 价格战地图
├── 05-单ASIN深度拆解.md # 还原对手决策逻辑:文案布局/变体矩阵/价格动作/评论信号
├── 06-流量词反查.md # 对手的命门词 vs 新品抢得动的词,自然/广告排名分开看
├── 07-分层词库.md # 五张分工清单:标题位/五点位/后台位/广告位/否定位
├── 08-Listing生成.md # 吃前序全部数据生成 75 字符合规 Listing,附埋词对照表
├── 09-图片物料规划.md # 7 张主图分工规划,每张附可直接使用的 AI 作图提示词
├── 10-广告开牌.md # 按投入性价比三层分层:匹配方式/建议竞价/预算占比/否定预案
├── 11-广告复盘诊断.md # 先找病因再开药:扩词/否词/调价/"不是广告的问题"四张处方
├── 12-评论复盘.md # 主打卖点哪些被买家验证、哪些自嗨;差评按归因分类预警
└── 13-竞品雷达.md # 竞品销量异动 + 发券动作还原 + ABA 新词窗口雷达
提示词里的【数据MCP】【类目】【ASIN】都是占位符——Agent 执行时自动解析为你环境里实际接入的数据源和你的输入。
📜 License
MIT License © 2026 buluslan
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