硕软·跨境电商选品助手

概述

硕软·外贸选品调研

30 秒速览

触发示例：「帮我调研一下宠物饮水机能不能做」「美国站家居类目，找 3 个测款候选」「这几个候选帮我打个分」。

完整演示案例（含示例 Excel）见 examples/sample_case.md——演示数据，仅供对照格式。

环境依赖（导出 Excel 前必须就绪）

首次使用 30 秒：先跑 python scripts/check_env.py——自检 Python 版本与 openpyxl/Pillow 可用性，环境就绪直接开跑；缺依赖会给国内镜像安装命令（exit 1，不抛 traceback）。

check_env 报缺依赖时，按以下顺序补齐：

1. 已有可用 venv（如存在 .../binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe 且能 import openpyxl）→ 直接用
2. 任一 Python 能 import openpyxl, PIL → 直接用该解释器
3. 都不行 → 选定一个 Python 3.10+，创建 venv 并安装：

   python -m venv <python目录>/envs/default
   <python目录>/envs/default/Scripts/pip install openpyxl Pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（Linux/macOS 路径为 envs/default/bin/pip）

后续所有脚本调用固定用探测成功的解释器全路径，禁止 pip install 到系统全局环境。

Overview

纯 AI 联网调研的外贸/跨境电商选品工具：五阶段漏斗（赛道筛选 → 机会挖掘 → 单品评估 → 测款建议 → 放量要点），唯一交付物是 Excel 选品表（每行一个商品，A 列商品图 + 选品参数列，评分红黄绿着色；深度评估放第二个 sheet）。

架构决策（设计即确定，不再询问用户）：

• 零依赖：不用任何付费选品工具（Jungle Scout / Helium 10 / 卖家精灵），不用任何需注册的 API。所有数据来自 AI 联网检索公开信息。
• 代价与对策：公开数据的颗粒度粗（无精确搜索量/销量），因此本 skill 的铁律是——凡估算必标注数据来源与置信度，宁给「低置信度判断」不编精确数字。

什么时候该用我（先看这个，避免白跑一趟）

诚实声明（每次交付必须包含，一字不差）：

本报告基于公开网络信息估算，未使用付费选品数据库。搜索量、销量、利润率为估算值（已标注置信度），决策前建议用 Helium 10 / 卖家精灵等工具对入围产品做二次验证，或以小批量测款数据为准。

评分模型（skill 的核心资产，权重固定）

五维评分，每维 1–5 分，加权总分 100 分制。权重按平台微调（用户未指定平台时用「通用」列）：

评分纪律：

1. 每个分数必须附带证据行（检索到的事实 + 来源 + 日期）。无证据的维度标「数据不足」并注明缺什么，不得拍脑袋给分。
2. 数据不足的维度按该维度权重的 50% 计入总分（即该维度按 2.5 分计），并在报告中列明「置信度缺口」。
3. 总分解释：≥75 强烈建议进入验证 / 60–74 可小批量测款 / 45–59 仅观察 / <45 放弃。
4. 禁止因为「感觉不错」上调分数。分数低就是低，报告的价值在于过滤。

工作流程

第 1 步：需求收集（一次问全，不挤牙膏）

从用户消息推断，只把缺失项一次性列出提问：

产出深度影响检索规模（时间成本，选前看清楚）：

• 快速扫描：约 15–25 次检索、约 10 分钟，出 5–8 个机会点（含初评分），不展开。
• 深度报告：约 40–60 次检索、约 30 分钟，出 2–3 个完整评估（评分表 + 利润模型 + 差评分析 + 测款建议）。
• 建议：第一次用先快速扫描，方向定了再做深度报告。

遇到问题先看文末「常见问题 FAQ」。

商品图获取（Excel A 列必需）——必须用下载脚本，禁止 WebFetch/curl 裸调：

平台图床（alicdn / media-amazon 等）有防盗链（校验 Referer/UA）且按 Accept 协商返回 WebP（openpyxl 不认），裸 curl/WebFetch 必挂。统一走 scripts/fetch_image.py（内置浏览器 UA + 同站 Referer 三档重试 + PIL 格式归一化为 JPEG）：

python scripts/fetch_image.py --url "<图片直链或商品页URL>" --out "<保存路径>.jpg"

• 入参可为图片直链或商品页 URL（后者自动提取 og:image/主图，识别 alicdn/media-amazon 等图床模式）
• exit 0 = 成功落盘 JPEG；exit 1 = 失败
• 调用顺序（每个商品）：① 检索阶段已拿到的图片直链 → 直接下载；② 无直链 → 商品页 URL 交给脚本提图；③ 仍失败 → 换搜索引擎图片反查拿备用直链再试一次
• 失败处理（硬约定）：脚本失败 → A 列留空并在该行「置信度」列标注「无图」。下载失败的候选正常保留在表中，不因此淘汰，不在失效 URL 上反复重试（≤2 次尝试）。
• 注意：1688/淘宝详情页匿名访问会命中风控 pun­ish 页（返回跳转脚本而非商品 HTML），og:image 提取对 1688 页面大概率失败——1688 图应从搜索结果直链或 B 层浏览器会话获取。

第 2 步：调研范围确认（成本闸门）

检索成本较高，正式开跑前必须向用户确认调研方案：平台、市场、类目、候选清单来源、产出深度、预计检索次数（快速扫描约 15–25 次 / 深度报告约 40–60 次）。用户确认后才执行。

第 3 步：赛道筛选（漏斗第一层）

联网检索并汇总：

• 目标市场该类目的大盘趋势（Google Trends、行业新闻、平台类目报告的公开摘要）
• 季节性：淡旺季分布、当前距离旺季/淡季的时间窗口
• 平台政策风向：该类目近期有无平台限制、关税变动（尤其美线）、合规新规

产出一段「赛道判断」：大盘向上/持平/下行，进入时机是否合适。

第 4 步：机会挖掘（漏斗第二层）

多源交叉扫描，拉出 8–15 个候选产品：

• 平台公开榜单：Amazon Best Sellers / New Releases / Movers & Shakers 对应类目页
• 社媒信号：TikTok 带货热门、Reddit（r/BuyItForLife 等社区讨论）、Pinterest Trends
• 竞对平台反查：Temu 同款价格带、Shein 类目热度
• 行业媒体：跨境电商媒体近期爆款报道

每个候选记录：产品名、类目、价格带、发现的渠道、初步机会信号（一句话）。

第 5 步：单品评估（漏斗第三层，深度报告模式核心）

对入围的 2–3 个候选（快速扫描模式则对全部候选做轻量版）逐个执行五道闸：

闸 1 · 需求：类目畅销榜排名（BSR）及稳定性、近 3 个月评论增速（用公开可见的评论总数与最早可见评论时间差估算）、Google Trends 关键词走势、社媒相关标签声量。

闸 2 · 竞争：检索该品 Top 卖家（前台页面可见的评论数分布），头部 10 名中若多数评论 >2000 条判定垄断偏重；品牌集中度（是否被几个品牌把持）；listing 质量普遍水平（图片/文案粗糙 = 有抢占空间）。

闸 3 · 利润：构建估算利润模型，逐项列明：

算出估算毛利率：FBA 模式 <25% 直接亮黄灯，<15% 红灯淘汰。Temu 全托管模式改算「供货价 vs 1688 成本」价差。

闸 4 · 合规物流：检索该品类的认证要求（美线：FCC/CPSC/FDA/美国保险商实验室认证 UL；欧线：CE/英国合格评定 UKCA/生产者责任延伸 EPR）、运输限制（电池/液体/磁性/粉末）、外观专利风险（检索有无专利投诉新闻、是否知名设计的山寨款）。有红灯级合规问题一票否决，不论分数多高。

闸 5 · 差异化：扒 20–30 条同类产品差评（前台公开可见），归纳 Top 3 痛点，对应给出微创新方向（材质升级/套装组合/尺寸变体/场景延伸）。痛点普遍但无卖家解决 = 差异化高分。

第 6 步：评分汇总与 Excel 导出

按评分模型打分，将结果整理为 JSON（schema 见下节），运行导出脚本生成 Excel：

python scripts/export_excel.py --input <结果.json> --output <选品报告.xlsx>

JSON schema（脚本唯一入口；image 可选——空串/缺失/路径不存在时该行跳过附图、置信度自动补「无图」，不影响导出）：

{
  "meta": { "platform": "Amazon", "market": "美国", "category": "家居", "research_date": "2026-10-14" },
  "products": [
    {
      "image": "<商品图绝对路径>",
      "name": "商品名", "platform": "Amazon", "category": "类目",
      "price_range": "$19.99-29.99", "url": "<平台前台链接>",
      "product_size": "30×18×12 cm / 0.9 kg（单品实物尺寸重量，取 listing 规格表）",
      "package_size": "32×20×14 cm / 1.2 kg（包装尺寸重量，关系到头程运费与 FBA 费用档）",
      "specs": "材质316L不锈钢 / 容量500ml / 2只装（3-5 项关键规格，分号或斜杠分隔）",
      "scores": { "demand": 4, "competition": 3, "profit": 4, "compliance": 5, "differentiation": 4 },
      "total": 79, "grade": "强烈建议验证",
      "margin": "32%",
      "sourcing": "1688 ¥12.50（≥100件档）",
      "sourcing_url": "https://detail.1688.com/<实际商品页ID>.html",
      "sourcing_title": "1688 商品页短标题（可选，缺省显示 URL）",
      "opportunity": "核心机会信号（一句话+来源）",
      "differentiation": "痛点与差异化方向",
      "compliance_risk": "合规/运输风险摘要",
      "test_advice": "测款建议", "confidence": "高/中/低",
      "sources": ["Amazon BSR", "1688", "Google Trends"]
    }
  ],
  "details": [
    { "name": "商品名", "five_dim_evidence": "...", "profit_model": "...",
      "competition": "...", "review_pain_points": "...", "compliance_check": "...",
      "test_plan": "...", "risks": "..." }
  ],
  "disclaimer": "诚实声明全文"
}

grade 只允许四个值：强烈建议验证 / 可小批量测款 / 仅观察 / 放弃（脚本按此着色）。details 仅深度报告模式填写。sourcing_url 与 sourcing 必须成对出现——有报价就必须有对应商品页链接，反之给不出链接就如实写「未找到可比价货源」，禁止编造链接或写「1688 有货」这类模糊表述。

Excel 结构：

• Sheet1「选品总表」：每行一个商品——A 列商品图（100×100 嵌入，冻结首两列）+ 商品名（挂平台链接）、平台、类目、价格带、商品尺寸、包装尺寸、规格参数、五维得分、总分、评级（红黄绿橙着色）、估算毛利率、1688 采购参考价、1688 采购链接（可点击，直跳商品页）、机会信号、差异化方向、合规风险、测款建议、置信度、数据来源。
• Sheet2「深度评估」：入围产品的五维证据、利润模型明细、竞争格局、差评分析、合规检查、测款与止损线、风险清单，表尾附诚实声明。

1688 报价核实规范（采购价必须可追溯）

「1688 采购参考价」是利润模型的成本基石，禁止凭品类常识估一个数。每个入围商品必须执行：

1. 获取真实商品页链接（分层检索，逐层降级）：
   • A 层·搜索引擎索引反查（默认路径）：用 WebSearch 查询 site:detail.1688.com <品类核心词> <关键规格>（中文），从搜索引擎已收录的索引中获取真实 offer 链接——不直接请求 1688 搜索接口，搜索页风控最重，索引反查则完全绕开。拿到链接后用 WebFetch 逐个低频访问详情页（detail.1688.com/offer/<id>.html，详情页单页访问风控远轻于搜索页）提取标题/阶梯批发价/最小起订量（MOQ）。注意索引有滞后，链接可能已失效——失效则调整关键词重查，不在失效页上反复重试。
   • B 层·用户浏览器会话（精准报价首选）：A 层拿到链接但读不到阶梯价（1688 部分 offer 需登录才显示价格）时，若用户本机开启浏览器控制，可驱动用户自己已登录 1688 的浏览器执行搜索与采集——真实指纹+真实登录态，等同用户本人浏览。硬约束：采集前向用户说明并获得同意；保持人类节奏（每次操作间隔数秒）；单任务 ≤20 页；禁止并发。
   • C 层·官方/商用 API（规模化场景）：1688 开放平台官方商品 API（需企业资质申请权限）或第三方数据服务商按条计费接口。发布版 skill 不默认集成；用户需要规模化/长期采集时引导走此路。
   • 禁止（硬约束）：代理池轮换、验证码打码、指纹伪造等主动对抗风控的手段——违反平台 ToS、极不稳定、发布版 skill 无法承载，且对公开分发的 skill 是合规风险。走不通就降级到下一条（如实标注），不硬闯。
2. 取数规范：优先取阶梯批发价的中间档（如 100–999 件档），并在报价后注明档位（如「¥12.50（100件档）」）；同款多卖家时取中位数，不取最低价（最低价常是起订量陷阱或残次）。
3. 链接落表：sourcing_url 填实际商品页 URL，表中显示为可点击短标题。用户点开就能核对报价与档位。
4. 给不出链接时：如实写「未找到可比价货源」并在利润模型中标注该成本项为「经验值估算，置信度低」，同时把该商品的 confidence 下调至「低」。禁止静默用估算价充数。
5. 时效提醒：1688 报价随时波动且与起订量强相关，表头与对话摘要中提醒用户「采购价为检索时点参考，下单前以商家实时报价为准」。

第 7 步：测款建议与放量要点

对「强烈建议验证」和「可小批量测款」的产品给出：

• 测款路径：1688 打样拿货价与 MOQ、建议首批量（100–500 件）、测款渠道（Amazon 广告测款 / TikTok 内容测款 / Temu 全托管上架观察）
• 验证指标：广告测款看点击率（CTR）/转化率（CVR）/ACOS 阈值；TikTok 测款看内容千次曝光成交
• 放量前提：测款达标后的备货节奏、变体扩展方向、供应链谈判要点
• 风险清单：该品最大的 2–3 个风险（季节性/专利/价格战）及对冲方式

交付物与诚实声明（每次交付必须包含）

唯一交付物：选品报告_<平台>_<类目>_<日期>.xlsx，含选品总表 + 深度评估（深度模式）两个 sheet。Excel 之外不再输出长篇 Markdown 报告——对话中只做 3–5 行结论摘要（Top 机会 + 淘汰原因 + 数据缺口提醒），细节引导用户看表。

诚实声明（写入 Excel「深度评估」sheet 表尾，同时在对话摘要中提醒，一字不差）：

本报告基于公开网络信息估算，未使用付费选品数据库。搜索量、销量、利润率为估算值（已标注置信度），决策前建议用 Helium 10 / 卖家精灵等工具对入围产品做二次验证，或以小批量测款数据为准。

检索纪律（联网调研的质量底线）

1. 来源分级：平台前台数据（榜单/价格/评论）> 官方费率表 > 行业媒体报道 > 社媒讨论 > AI 常识推断。利润模型的每个输入项按此优先级取数。
2. 时效标注：所有关键数据标注检索日期。榜单排名、价格、评论数都是时点数据。
3. 交叉验证：单个候选的核心判断（需求/竞争）至少两个独立来源印证；只有单一来源的明确标注「单一来源，低置信度」。
4. 检索失败处理：某类数据检索不到（如平台屏蔽、无公开数据）时，明确写入「数据缺口」，用邻近代理指标并说明代理关系，禁止静默编数。
5. 中文检索与英文检索并用：目标市场为欧美时，机会信号用英文关键词检索（榜单、评论、Reddit），供应链侧用中文检索（1688、行业媒体）。
6. 上下文隔离（深度报告模式必守）：深度报告模式要跑 40–60 次检索，原始网页内容会撑爆主对话上下文导致后续质量跳水。执行规则：
   • 宿主具备子代理/Task 能力时（如 WorkBuddy 的 Agent 工具）：批量检索派发子代理执行——按「一个候选产品一个子代理」或「一个数据面一个子代理」（榜单扫描/竞品分析/1688 报价）拆分，子代理只回传结构化结果（按 JSON schema 字段：评分证据行/价格/链接/来源/置信度），禁止回传原始网页全文。子代理的检索过程上下文用完即弃，主对话只保留分析与输出。
   • 宿主无子代理能力时（降级路径）：主上下文直接检索，但每轮检索后即时提炼——原始网页内容读完即压缩为 ≤3 行要点（事实+来源+日期），不在上下文囤积原文，并适度收紧检索总量。
   • 快速扫描模式检索量小（15–25 次），无需派发子代理，主上下文直接跑即可——隔离本身有协调成本，小任务不值得。

边界与注意事项

• 不承诺收益：报告是决策支持，不保证选品成功；避免「稳赚」「必爆」类表述。
• 专利风险提示：外观/发明专利只能做初步风险扫描（检索公开投诉与新闻），不能替代专业专利检索；报告必须注明「上架前建议做正式专利排查」。
• 数据合规：只使用公开可访问信息，不爬取需登录的付费数据，不引导用户违反平台 ToS。
• 平台规则时效：平台费率、政策以官方最新公告为准，报告中引用的费率注明口径日期。
• 广告/投放建议：测款建议中的投放指标为行业经验区间，非承诺值。

常见问题 FAQ（现象 → 原因 → 怎么办）

1. A 列没有图，为什么留空？现象：部分商品行 A 列空白，置信度列出现「无图」或「中 · 无图」。原因：图片下载失败（防盗链拦截/URL 失效）或 JSON 未提供有效 image 路径。导出脚本的设计是单图失败不阻塞整表——图片只是辅助识别，不承担评分证据。怎么办：能补——把该商品的图片直链用 scripts/fetch_image.py 重新下载后重跑导出即可；补不到就保持留空，不影响其他列的完整性。

2. 1688 页面打不开、要登录才能看价格？现象：detail.1688.com 打不开或只显示跳转脚本；部分 offer 价格显示「登录可见」。原因：1688 匿名访问会命中风控拦截页；阶梯价部分商品仅登录用户可见。怎么办：按「1688 报价核实规范」三层降级走——A 层搜索引擎索引反查换关键词重试 → B 层驱动你已登录 1688 的浏览器采集（需开启浏览器控制并同意）→ C 层官方 API（规模化场景）。走不通就如实标「未找到可比价货源」，不硬闯。

3. 置信度「低」的商品还能用吗？现象：某行置信度列是「低」。原因：关键数据（如 1688 报价、搜索量）只有单一来源或纯经验值估算。怎么办：能用作筛选参考，不建议直接下单。把它当「待验证线索」——用 Helium 10/卖家精灵二次验证，或小批量测款实测。

4. 某个维度标了「数据不足」是怎么计分的？现象：评分表某维度写着「数据不足」但总分仍有值。原因：按评分纪律，数据不足的维度按该维度权重的 50% 计入（即按 2.5 分计），同时在报告列明「置信度缺口」。怎么办：这是保守计分，不是 bug。想提高该维度准确度，补充该维度的检索来源后重跑。

5. 快速扫描和深度报告怎么选？能不能中途切换？现象：第 1 步确认项 7 要选产出深度。原因：两者检索量差 3 倍（15–25 次 vs 40–60 次），耗时约 10 分钟 vs 30 分钟。怎么办：第一次用建议先快速扫描，方向定了再做深度报告。可以中途切换——快速扫描的结果里挑出想深挖的 2–3 个，直接说「对这几个做深度评估」，增量检索即可，不用从头跑。

6. 检索次数能不能再省？现象：觉得 40–60 次检索太多。原因：深度报告每个候选要过五道闸（需求/竞争/利润/合规/差异化），每道闸都需要证据。怎么办：能省——①只对 2 个候选做深度（省 8–15 次）②砍掉你已有判断的闸（如已有 1688 渠道就跳过采购价检索）③换快速扫描。代价是证据行变薄、置信度整体下调。

7. 拿到的都是估算值，怎么二次验证？现象：诚实声明写明「搜索量、销量、利润率为估算值」。原因：本工具只用公开信息，无付费数据库。怎么办：三个层次的验证——①搜索量/销量用 Helium 10 / 卖家精灵核对；②1688 报价直接点表中采购链接核对商家实时报价；③最终以 100–500 件小批量测款数据为准。

8. 报告能直接给老板/客户看吗？现象：想把 Excel 直接转发。原因：报告含诚实声明与置信度标注，数据口径是「公开信息估算」。怎么办：可以转发，但建议口头补充一句数据口径（估算值+检索日期），避免对方把估算毛利率当承诺数字。对外承诺利润前必须自行验证。

9. 能不能加类目或换平台？现象：想调研表里没有的类目/平台。原因：类目和平台是输入参数，不是脚本内置枚举。怎么办：直接改输入重新跑即可——第 1 步确认时说明新类目/平台，评分权重会按平台特性调整（见评分模型表），不用改任何脚本。

10. 跑脚本报错怎么办？现象：import openpyxl 失败 / KeyError / 文件打不开。原因：环境缺依赖，或 JSON 缺必填字段（name/scores 等核心字段仍必填）。怎么办：先跑 python scripts/check_env.py 自检；缺依赖按提示的镜像命令装；JSON 字段问题对照「Excel 交付规范」的 schema 逐项检查——注意 image 是可选的（缺失只导致无图，不报错），但 name/platform/category/price_range/scores/total/grade/opportunity/differentiation 缺了会报 KeyError。

11. 下载的商品图在 Excel 里显示不出来？现象：A 列图位置空白但导出没报「无图」。原因：图已嵌入但表格视图缩放/冻结导致视觉上没渲染，或 WPS 兼容问题。怎么办：点击 A 列单元格区域滚动刷新；用 Microsoft Excel 或较新版本 WPS 打开。嵌图是标准 XLImage 锚定，不受脚本控制的部分属查看器渲染问题。

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