Amazon 精品商业模型

目标

Assess an Amazon boutique business model through differentiated demand, pricing room, saturation, tail conversion, market health, capital turnover, and downside controls.

不可妥协的边界

• 当前 Amazon 官方政策、账户资格、站点字段和一方数据优先于本 Skill 的经验框架。
• 第三方数据一律标为估算或前台观测，不得写成 Amazon 一方事实。
• 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退，核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算；范围已明确授权时继续执行并回读核验，只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
• 一次实验只改变一个主要变量，并记录基线、样本、成功、停止和回退条件。
• 不得复制来源材料或竞品表达；输出必须按当前任务重新组织并可由现有证据支撑。
• 任何固定饱和度系数都只算探索线索，必须用当前样本校准。
• 大类目汇总会掩盖价格和功能切片，应在真实购买任务层分析。

先判断任务模式

1. 诊断：读取现状、证据和缺口，不生成线上写入动作。
2. 方案草案：输出可审核的结构、参数范围、实验和回退值。
3. 执行准备：只生成待批准变更表或 API/控制台操作草案。
4. 已批准执行：仅对用户在当前会话明确批准的对象和字段执行，并立即回读核验。

用户未指定时采用“诊断”。

开始前要拿到

• 目标 marketplace、类目、价格带、上架时间与运营模式
• 候选品与同购买意图可比样本的销量、评论、价格和上架时间
• 关键词需求、历史趋势、广告依赖、同款密度和品牌集中度
• 采购、头程、平台费、退货、仓储、交期和合规/IP 基础信息

缺失项必须标为 NEEDS_EVIDENCE；不得猜数字、补属性或把不同站点、ASIN、变体、币种和时间窗混在一起。

工作流

先读取 references/playbook.md，确认该方法适用于当前对象。按以下顺序执行：

1. 先定义资金回收、利润和库存周转目标。
2. 用主题、关键词需求或使用背景发现能避开同质化的细分。
3. 验证垂直流量、相对定价、在售同款密度和尾部转化。
4. 检查价格分布、品牌集中、异常促销和进入壁垒。
5. 将产品结论放入保守、可测试或不进入三档。

最后做数据充分性检查，并把结论分成 FACT / ESTIMATE / HYPOTHESIS / UNKNOWN。若关键证据不足，状态写 HOLD。

第三方 MCP 数据

仅在自有数据不足且当前任务确实需要外部证据时，读取 references/mcp-data-plan.md，再使用 scripts/mcp_research.py。本 Skill 的外部取数目的：补充细分需求、价格分布、同款密度、品牌集中和趋势数据。

• 先 doctor，再 search-tools 和 describe；工具名及参数以实时 tools/list 与 inputSchema 为准。
• Token 只从环境变量读取。不得写入命令参数、URL、Skill、报告、日志或 Git。
• tools/call 或 Actor 可能计费；先展示 Provider、工具、无密钥业务参数、预计成本与输出位置，核对已有授权覆盖后才加 --allow-cost；该标志不是费用上限。

必须交付的结果

• 商业模型卡
• 细分市场证据
• 周转与亏损边界
• 进入决策
• 数据范围、来源、采集时间、样本与限制。
• 关键假设、待补证据、风险和不可确定项。
• 若有动作：对象、旧值、新值、预期、停止条件、回退值与审批状态。

方案状态使用 READY FOR REVIEW / DRAFT / HOLD / STOP；如已执行，另行记录实际结果及回读证据。未得到明确批准时，不得声称已修改线上对象。