Amazon 季节性细分选品

目标

Screen an Amazon niche whose demand window, differentiated slice, low-review competition, conservative stocking, and operational follow-through must all align before launch.

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。
• 任何固定趋势跌幅淘汰线都应按交期、利润和清仓能力校准。
• 市场趋势与单品销量不等价，需排除促销、断货和变体影响。

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. 从预计上架和到仓时间倒推需要验证的未来需求窗口。
2. 使用老品历史趋势，计算需求回落情景而不是只看当前热度。
3. 在大市场中寻找可解释的尺寸、功能、组合或场景差异。
4. 用低评论层表现与可比样本判断可实现销量。
5. 以保守需求情景定首批货，并同步列出下一步产品开发与广告验证。

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：获取历史趋势、市场容量、低评论样本、关键词和同款代理数据。

• 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

• 需求窗口
• 趋势情景
• 细分证据
• 备货与验证日历
• 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。